问题：光伏板清洗频次简析

　　光伏板在运行过程中除去受设备自身老化等内部条件影响，还会受到尘土及鸟粪等外部因素的影响，从而使光伏板实际太阳光电(PV)曲线下滑，严重影响可利用率。据统计，受外部因素影响，光伏板的可利用率可从23%- 25%降至170-/0 - 180-/0;同时，由于热斑效应更容易加剧光伏板的老化，严重影响其使周寿命‘1]。目前清除光伏板尘土及表面污垢主要采取水清洗法，频繁清洗成本往往较高。

　　光伏电站如果能通过试验数据，分析出发电量与光伏板清洁度的关系，制订合适的清洗计划，平衡设备可利用率与清洗设备成本，可使设备的经济性得到优化。因此，如何采集、分析数据成为制订此计划的关键。

数据采集

　　以内蒙古乌兰察布市某光伏电站为例，其容量为10 MW，由42400块电池板组成，单块功率为245 W。所处自然环境为丘陵地形，地表主要由低液限粉土及风积沙堆积而成，底部由砂岩及玄武岩组成。年均风速为5 m/s，主风向为西北风，年平均降水量为379 mm，海拔为1417 m，植被覆盖率为80%。数据采集时间为2013年3月至2014年5月，期间光伏上网电价为1元/( kW.h)，清洗光伏板市场价为 0.5元/块。

　　试验选取光伏电站某方阵发电量较平均的2台逆变器，表1为试验期间逆变器发电量及相关数据部分统计，表中：Wx为试验逆变器日发电量;Wy为参考逆变器日发电量;S=(Wx - Wy)/Wx×100%，此值能直观体现随着时间的变化，光伏板清洁度的变化趋势;Wa为统计期间试验逆变器日平均发电量;W.为发电量一定时，逆变器由于清洗而多产生昀出力，W7=SW。2台逆变器所处地理位置相同，受鸟类影响基本一致，接带汇流箱数量及光伏板数量相同，试验期间天气情况以晴、多云为主，无沙益，假设从未清洗的光伏板挽回电量损失为0 kW.h，挽回经济损失为0元。将表1中数据折算成经济效益，得出挽回损失、收回成本时间2个重要参数。表2为清洗光伏板后挽回的经济损失(表2 中数据折算至10MW容量光伏电站)。

数据分析

　　对采集数据进行分析发现：在光伏板清洗后5d 内收益最大，但同时收益率下滑也较快;从第6天起，效益几乎是以50元/d的速度下降。

　　同时可得出光伏板清理后，累计天数与收益的数学模型：

　　y=一25t2+ 1872t +9105，

　　式中：y为清洗后光伏板收益;￡为清洗后累计天数， t≥6。

　　(1)光伏板清洗后在较短时间内收益明显;(2)清洗光伏板后第8天将收回清洗成本，清洗后第37天，效益约为50元，第38天几乎不产生效益。故在此条件下，将光伏板清洗周期制订为38d能获得最大收益。

结束语

　　由于各光伏电站所处区域、自然环境等客观条件不同，硬性制定具体清洗周期显然不科学，如遇沙尘、降雨等对试验结果影响较大因素出现时，根掘影响程度可适当缩短或延长清洗周期，建议光伏电站参考上述数据采集及分析方法进行统计建模，科学寻求最佳清洗周期，提高设备经济性。