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光伏组件清洁的机器学习

时间：2022-01-11 14:16:30 来源：

法国索邦大学，雷恩高等师范大学和巴黎萨克莱大学的科学家们提出了一种新的机器学习技术，旨在促进光伏组件清洁操作的日程安排。

该技术是为没有电网连接的农村地区的低功率太阳能项目和独立光伏阵列而设计的。在这样的位置，缺乏维护可能会导致性能下降，损坏或废弃。

学者表示，他们的目标是填补过去研究项目中突出的空白。特别是在偏远地区，如果不定期清除模块上的灰尘，则独立系统中的太阳能电池板的效率一天之内会下降6％，一个月之内最高会下降18％。

研究人员说：“污染的量化至关重要，因为它可以计算出清洁干预的经济最佳间隔。”

科学家将这项技术描述为一种低成本解决方案。研究人员马蒂亚斯·海因里希（Matthias Heinrich）告诉《光伏杂志》：“它使用的是独立式太阳能装置中已经监视的信号，并且需要低成本的传感器。”

手动清洁

所提出的技术基于用于清洁检测的二进制分类器，该分类器依赖于低成本的温度，电压和电流传感器。该团队通过使用布基纳法索一个乡村的远程太阳能抽水系统提供的标记数据集来测试不同的分类器。

独立系统基于620 W太阳能电池阵列，配备了具有最大功率点跟踪（MPPT）功能的逆变器的电动泵以及尺寸为11.4 m3的水箱。清洁操作通常是手动执行的，并且在整个十一月至五月的旱季要比四月至十月的雨季更为频繁。

研究人员说：“使用水进行手动清洁是因为它在昂贵的喷水器和低效率的干式手动清洁之间取得了很好的折衷。”“由于水是一种低成本的溶剂，因此不使用软化水，也不使用昂贵的洗涤剂。”

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