尘埃和温度对光伏电池板性能的影响:基于模型的方法来确定最佳清洁频率

科学领域:

• 可再生能源系统可再生能源系统
• 随机模型建模 随机模型建模
• 维护优化 维护优化

背景情况:

• 光伏 (PV) 系统对于可持续能源至关重要,但尘埃积累和高温降低了效率.
• 太阳能电池板的可靠性和性能受到环境因素的重大影响.

研究的目的:

• 开发一个数学模型来确定光伏电池板的最佳清洁频率.
• 尽量减少长期的平均维护成本,同时最大限度地提高能源生产.

主要方法:

• 使用非同质化合物Poisson过程 (NHCPP) 进行尘埃积累的随机建模.
• 使用马尔科夫链建模的温度演变,将风速和降雨作为共同变量.
• 制定并评估了基于条件的清洁政策.

主要成果:

• 拟议的模型确定了最佳的预防性清洁门和频率 (定期和非定期).
• 非定期检查比定期检查提供3.83%至9.37%的收益.
• 数字实验验证清洁政策的有效性.

结论:

• 开发的模型和基于条件的清洁政策提高了光伏系统的效率和可靠性.
• 优化清洁策略对于具有成本效益的光伏系统运行至关重要.
• 数学建模为光伏维护优化提供了一个强大的框架.