光伏电站清洗这事儿 居然还能这么做？

两个地理位置、系统效率、电站容量相差无几的电站

为什么在发电量上表现出巨大的差距?

eHorus智慧云平台告诉你：

“当两个电站在容量、系统效率、太阳辐射相差无几的情况下，那么影响发电量的问题可能存在于电站运维的效率上——即粗放型运维模式与精细化运维模式的差距。”

差别在哪里?先来看看精细化运维模式中的精算化清洗方案

不同于上图A电站中一人、一狗的粗放型运维计划，B电站精算化清洗方案则是以一系列定性和定量分析为基础。为了达到发电量和成本的最佳平衡，在上述B电站清洗时间制定上，上航电力研究人员就以eHorus智慧云平台的大数据进行了一系列的研究。

接下来和小编一起来看看精算化清洗方案两步走：

研究人员首先通过定性研究，确定了四个基本原则： 1) 摄氏零度以下天气不进行组件清洗;2) 雨雪天气不进行组件清洗;3) 风沙天气以及来临之前不进行组件清洗; 4) 在辐射量较大以及晴天较多的月份之前进行清洗;

接下来，研究人员需要通过eHorus智慧云平台的历史气象数据、发电量数据等进行模型构建和推演，从而确定最佳清洗时间。以下图张掖地区为例，研究人员通过模型评估，最终确定了该地区的最佳清洗时间为4月中旬、5月中旬以及9月。

当然，一个精算化的清洗方案的制定，远远不止清洗时间。它还涉及到频次、清洗方式、时间节点、必要性等各个方面。

上图是某电站使用了经eHorus智慧云平台推算出的精算化清洗方案后，实现了发电量和成本的极大改善。在这个方案中，eHorus智慧云平台还进行了如下推算：

精算—清洗时间：除了考虑气候变化规律外，上航电力还会结合电站历史发电量黄金周期进行更加全面的时间测量;

精算—清洗方式：关于是采用人工、清洗车、智能清洗机器人中的哪种清洗方式，上航电力则会综合成本、发电量等数据进行最优选择;

精算—清洗必要性：关于清洗频次，局部清洗还是全面清洗，上航电力则会综合发电量降低、设备故障分析、环境跟踪数据监测来做最佳判定;

文末敲黑板啦

利用eHorus智慧云平台推算出的

精算化清洗方案在电站发电效率提升上比普通方案至少

eHorus智慧云平台上航电力自主研发的eHorus智慧云平台致力于为光伏电站提供全生命周期的智能化运维解决方案。目前拥有集中监控系统、生产管理系统、智能诊断系统。

依靠航天级数据采集和存储技术，eHorus智慧云平台能够实现基于大数据分析的预警机制及主动维护，从而真正实现电站运维的集约化、信息化、高效化。

目前eHorus智慧云平台已在超过1.4GW的电站上得到成功应用。