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系统效率的影响水平，为评估该地区分布式电站的发电潜能和经济效益提供依据。 2、资料来源本文发电数据来源于上航电力运维有限公司自主研发的航天级绿色能源智慧化管理平台eHorus智慧云(以下简称
辐射量之间不存在线性关系。图3给出日PR与日最高温度之间的回归关系线，以及在该温度区段对应的PR拟合点的预测值以及95%置信度的预测区间。考虑到同一地区不同电站PR之间也存在一定差异，针对B电站以及

因素的之间关系，进而针对显着影响因素建立回归模型，定量分析环境温度对系统效率的影响水平，为评估该地区分布式电站的发电潜能和经济效益提供依据。 2、资料来源本文发电数据来源于上航电力运维有限公司
区间。考虑到同一地区不同电站PR之间也存在一定差异，针对B电站以及C电站，采用1月8月数据，同样建立日PR与日最高温度之间的回归关系模型。对比A、B、C三座电站的回归模型，调整决定系数大约在

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
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

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
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

上航电力运维有限公司自主研发的航天级绿色能源智慧化管理平台eHorus智慧云（以下简称eHorus平台），分布式电站通过环境监测仪记录每日环境温度以及日倾斜面累计辐射量，电站每日发电数据以及环境监测数据
的预测值以及95％置信度的预测区间。　　考虑到同一地区不同电站PR之间也存在一定差异，针对B电站以及C电站，采用1月8月数据，同样建立日PR与日最高温度之间的回归关系模型。　　对比A、B、C三座

因素的之间关系，进而针对显著影响因素建立回归模型，定量分析环境温度对系统效率的影响水平，为评估该地区分布式电站的发电潜能和经济效益提供依据。 2 资料来源本文发电数据来源于上航电力运维有限公司自主
区间。考虑到同一地区不同电站PR之间也存在一定差异，针对B电站以及C电站，采用1月8月数据，同样建立日PR与日最高温度之间的回归关系模型。对比A、B、C三座电站的回归模型，调整决定系数大约在