前言
西部地区是我国太阳能资源最为的丰富的地区之一，也是我国重点发展太阳能发电的地区之一。长期以来，西部地区干旱少雨，有着得天独厚的太阳能资源，日照时间长，辐射量大，蒸发量大，大量的沙漠和荒漠对农业生产和人民群众的生活造成了很大的影响。但是，太阳能资源是光伏发电的良好资源，因此，在西部地区大力发展光伏发电很有市场和前景。光伏发电一方面可以利用太阳能资源，另一方面还可以改善地表植被，可以阻止荒漠化的发展，改善西部的生态环境，这是有百利而无一害的事情。
但是，西部地区又是我国环境问题较为严重的地区，在城市中不断出现雾霾现象、野外的风沙天气无不给太阳电池组件带来大量积灰，影响太阳电池的发电效率[1]。太阳电池组件积灰对发电的影响到底有多大？如何能够保证较好的发电效率？这是西部地区发展光伏发电需要深入研究的课题。
本文在西安市区一处运行多年的小型楼顶并网太阳能电站进行实验，做出一些简单的分析和探索，以期为西安乃至西部地区光伏发电的设计和管理作出一点尝试！
1实验方法
在西安市区一处楼顶太阳能电站中选取装机容量相等，布置位置接近，受光条件相当的三组发电区域，分别编号为1、2、3区；以1区作为对比区，不作处理，其它两区进行统一清洗（指利用清水冲洗太阳电池组件表面的积灰并揩干）；利用电站监控系统，记录3个发电区域在清洗前后每日发电量的数值，研究其变化规律。
2 数据筛选
各区每日的发电量数据由电站的监控系统自动实时完成，利用其历史数据查询功能，见图1，获取清洗前后从2012年11月23日至2013年1月3日共40天内的各区数据，绘成曲线如图2。
对这些数据进行筛选（注1）、汇总、比较和分析后得出实验结论。
图1 监控系统历史报表
注1：因监控系统前端软件有时掉电，会导致部分区域、部分时间段内的数据缺失，无法得到完整数据，因此剔除这些时段的数据。
3数据分析
从图1中看到，1区和2、3区的日累积发电量在12月7日（清洗后第一天）出现分层，并且2、3区发电量高于1区。实验期间，3个发电区域除进行过清洗外，未有其它变动。发电量的这种分层现象表明清洗之后确实能提高组件的输出功率。
图2 各区发电量数据
为了清晰说明三个区域发电量变化的关系，用2、3区每日发电量与1区做比（注2）得到一系列比值σ。
注2：日发电量太低时，互相做比会带来很大的误差，分析中剔除了日发电量小于1的天数。
Q1、Q2、Q3分别为1、2、3区每日的累积发电量。
当σ<1时，表示1区发电量高于其它两区。当σ>1时，则表示1区发电量低于其它两区；
3.1 发电量变化预测值
可以预见σ值的变化，会随时间推移分为三段：因为三个发电区域的装机容量基本相等，清洗前σ值应会稳定在1.0左右；刚清洗后，2、3区发电量增加，1区不变，σ值应会突然增大；之后随着大气污染物在2、3区的积累，σ值应会缓慢下降，直到与清洗前相同；σ值的变化预测如图3。
图3 清洗前后σ1和σ2的预测值
3.2 发电量变化实际值
统计清洗前后每日的σ1和σ2实际值，绘成曲线如图4所示。
可以看到实际的σ1和σ2曲线与预测基本吻合，曲线随时间推移分成三段：12月6日前σ1和σ2稳定在0.95~1.05间；12月20日后σ1和σ2稳定在1.0~1.05间；12月6日至12月20日，σ1和σ2则远高于其它两个区间。表1统计了σ1和σ2在这三个区间的平均值。
可见，清洁前后太阳电池组件的输出功率提高了至少15%；
图4 清洗前后σ1和σ2的实际值
表1 σ1与σ2的平均值
3.3 曲线陡降的原因初探
从图4上发现，12月21日前后σ1和σ2值突然降低，图线非常陡峭。这与预期不相符。
由本文分析可知，发电量降低的原因就是电池组件表面的积灰。城市灰尘的搬运沉积方式与其粒径组成密切相关。一般说来，粗颗粒物多以滚动方式搬运；中细颗粒物多以跳跃方式搬运；极细颗粒物多以悬浮方式搬运[2]。本次实验中的光伏电站位于城市楼顶，距地高度约为20米，因此推测组件表面积灰的主要来源是悬浮在大气中的极细颗粒物。
查阅实验期间西安高新区可吸入颗粒物（PM10）含量，如图5所示。可见实验期间，特别是清洗组件后，高新区可吸入颗粒物（PM10）含量一直比较高，甚至多日出现重污染。
12月21日西安市区突降大雪，降雪加快了大气中颗粒物在组件表面的积累速度，表现在2、3区输出功率锐减。
图5 实验期间高新区可吸入颗粒物（PM10）含量
可见，西安在春冬季大气中颗粒物较高，而降雪有助于大气中颗粒物的沉降，会导致太阳电池组件的输出功率陡降。因此提出，在降雪天气之后清洗太阳电池组件将能获得更佳的清洗效果。
4结论
通过设计实验，并对实验数据汇总、分析后，可得到以下结论：
1太阳电池组件表面积灰会引起组件输出功率降低；
2在相同条件下，清洁的太阳电池组件与积灰的太阳电池组件相比，其输出功率要高出至少15%；
3降雪会加速太阳电池组件表面积灰；
4大气污染严重的情况下，清洁太阳电池组件的最佳时机在雨雪等天气之后。
5 电站运营建议
鉴于实验的时间较短，不能一概而论。但是，太阳电池组件受灰尘的影响导致发电量的减少是无容置疑的。因此在设计电站时，应考虑如何清洁组件，来保证最大限度的实现发电量的增加。研究太阳电池的清洁设备或装置是有意义的！在已经建成的电站清洁组件式有必要的！清洁成本与发电量的增加收益本文没有具体的研究，期待电站的运营商尝试！
参考文献
[1] 居发礼．积灰对光伏发电工程的影响研究[D]．重庆：重庆大学，2010．
[2] 韩永明，杜佩轩，李智明．西安市灰尘循环模式及搬运沉积[J]．物探与化探．2003，27(3)：227-229．
[3] 韩永明．西安市城市灰尘环境污染及环境质量评价[D]．西安：长安大学，2003．
作者简介
张永强，48岁，高级工程师，陕西光伏设计部部长，电话：13309296272, 邮箱：zyq@snpv.com。
西部地区是我国太阳能资源最为的丰富的地区之一，也是我国重点发展太阳能发电的地区之一。长期以来，西部地区干旱少雨，有着得天独厚的太阳能资源，日照时间长，辐射量大，蒸发量大，大量的沙漠和荒漠对农业生产和人民群众的生活造成了很大的影响。但是，太阳能资源是光伏发电的良好资源，因此，在西部地区大力发展光伏发电很有市场和前景。光伏发电一方面可以利用太阳能资源，另一方面还可以改善地表植被，可以阻止荒漠化的发展，改善西部的生态环境，这是有百利而无一害的事情。
但是，西部地区又是我国环境问题较为严重的地区，在城市中不断出现雾霾现象、野外的风沙天气无不给太阳电池组件带来大量积灰，影响太阳电池的发电效率[1]。太阳电池组件积灰对发电的影响到底有多大？如何能够保证较好的发电效率？这是西部地区发展光伏发电需要深入研究的课题。
本文在西安市区一处运行多年的小型楼顶并网太阳能电站进行实验，做出一些简单的分析和探索，以期为西安乃至西部地区光伏发电的设计和管理作出一点尝试！
1实验方法
在西安市区一处楼顶太阳能电站中选取装机容量相等，布置位置接近，受光条件相当的三组发电区域，分别编号为1、2、3区；以1区作为对比区，不作处理，其它两区进行统一清洗（指利用清水冲洗太阳电池组件表面的积灰并揩干）；利用电站监控系统，记录3个发电区域在清洗前后每日发电量的数值，研究其变化规律。
2 数据筛选
各区每日的发电量数据由电站的监控系统自动实时完成，利用其历史数据查询功能，见图1，获取清洗前后从2012年11月23日至2013年1月3日共40天内的各区数据，绘成曲线如图2。
对这些数据进行筛选（注1）、汇总、比较和分析后得出实验结论。
图1 监控系统历史报表
注1：因监控系统前端软件有时掉电，会导致部分区域、部分时间段内的数据缺失，无法得到完整数据，因此剔除这些时段的数据。
3数据分析
从图1中看到，1区和2、3区的日累积发电量在12月7日（清洗后第一天）出现分层，并且2、3区发电量高于1区。实验期间，3个发电区域除进行过清洗外，未有其它变动。发电量的这种分层现象表明清洗之后确实能提高组件的输出功率。
图2 各区发电量数据
为了清晰说明三个区域发电量变化的关系，用2、3区每日发电量与1区做比（注2）得到一系列比值σ。
注2：日发电量太低时，互相做比会带来很大的误差，分析中剔除了日发电量小于1的天数。
Q1、Q2、Q3分别为1、2、3区每日的累积发电量。
当σ<1时，表示1区发电量高于其它两区。当σ>1时，则表示1区发电量低于其它两区；
3.1 发电量变化预测值
可以预见σ值的变化，会随时间推移分为三段：因为三个发电区域的装机容量基本相等，清洗前σ值应会稳定在1.0左右；刚清洗后，2、3区发电量增加，1区不变，σ值应会突然增大；之后随着大气污染物在2、3区的积累，σ值应会缓慢下降，直到与清洗前相同；σ值的变化预测如图3。
图3 清洗前后σ1和σ2的预测值
3.2 发电量变化实际值
统计清洗前后每日的σ1和σ2实际值，绘成曲线如图4所示。
可以看到实际的σ1和σ2曲线与预测基本吻合，曲线随时间推移分成三段：12月6日前σ1和σ2稳定在0.95~1.05间；12月20日后σ1和σ2稳定在1.0~1.05间；12月6日至12月20日，σ1和σ2则远高于其它两个区间。表1统计了σ1和σ2在这三个区间的平均值。
可见，清洁前后太阳电池组件的输出功率提高了至少15%；
图4 清洗前后σ1和σ2的实际值
表1 σ1与σ2的平均值
3.3 曲线陡降的原因初探
从图4上发现，12月21日前后σ1和σ2值突然降低，图线非常陡峭。这与预期不相符。
由本文分析可知，发电量降低的原因就是电池组件表面的积灰。城市灰尘的搬运沉积方式与其粒径组成密切相关。一般说来，粗颗粒物多以滚动方式搬运；中细颗粒物多以跳跃方式搬运；极细颗粒物多以悬浮方式搬运[2]。本次实验中的光伏电站位于城市楼顶，距地高度约为20米，因此推测组件表面积灰的主要来源是悬浮在大气中的极细颗粒物。
查阅实验期间西安高新区可吸入颗粒物（PM10）含量，如图5所示。可见实验期间，特别是清洗组件后，高新区可吸入颗粒物（PM10）含量一直比较高，甚至多日出现重污染。
12月21日西安市区突降大雪，降雪加快了大气中颗粒物在组件表面的积累速度，表现在2、3区输出功率锐减。
图5 实验期间高新区可吸入颗粒物（PM10）含量
可见，西安在春冬季大气中颗粒物较高，而降雪有助于大气中颗粒物的沉降，会导致太阳电池组件的输出功率陡降。因此提出，在降雪天气之后清洗太阳电池组件将能获得更佳的清洗效果。
4结论
通过设计实验，并对实验数据汇总、分析后，可得到以下结论：
1太阳电池组件表面积灰会引起组件输出功率降低；
2在相同条件下，清洁的太阳电池组件与积灰的太阳电池组件相比，其输出功率要高出至少15%；
3降雪会加速太阳电池组件表面积灰；
4大气污染严重的情况下，清洁太阳电池组件的最佳时机在雨雪等天气之后。
5 电站运营建议
鉴于实验的时间较短，不能一概而论。但是，太阳电池组件受灰尘的影响导致发电量的减少是无容置疑的。因此在设计电站时，应考虑如何清洁组件，来保证最大限度的实现发电量的增加。研究太阳电池的清洁设备或装置是有意义的！在已经建成的电站清洁组件式有必要的！清洁成本与发电量的增加收益本文没有具体的研究，期待电站的运营商尝试！
参考文献
[1] 居发礼．积灰对光伏发电工程的影响研究[D]．重庆：重庆大学，2010．
[2] 韩永明，杜佩轩，李智明．西安市灰尘循环模式及搬运沉积[J]．物探与化探．2003，27(3)：227-229．
[3] 韩永明．西安市城市灰尘环境污染及环境质量评价[D]．西安：长安大学，2003．
作者简介
张永强，48岁，高级工程师，陕西光伏设计部部长，电话：13309296272, 邮箱：zyq@snpv.com。
索比光伏网 https://news.solarbe.com/201304/26/37338.html
