离散率分析
管理系统可以把现场的数据通过更精细化的数据采集，发现电站几乎所有的故障，每年可以挽回1%的发电量。故障的定位和分析，离散率技术分析，原来只是分析设备好坏，现在分析好多少，坏多少，比别人好多少，比别人坏
因素有很多，组件是其中之一。有专家认为，根据目前的实际应用情况，组件的实际失配情况及衰减离散性，大致在万分之几，没有到3-5%的程度。中国众多知名组件供应商，组件的标准化程度以及在生命周期内的衰减率
管理是最主要的影响因素。假定其它条件不发生变化，光伏组件自身的衰减就成为影响最大的因素之一。光伏组件功率的衰减分析在实际中，光伏组件在制造出来后就一直处于衰减的状态，不过在包装内未见光时衰减非常慢
APP，结合智能光伏控制器的组串级高精度的监测，可以对电站精确监控，实施查看各类数据，精确定位组串级故障并提供维护建议。比如通过离散率分析，可以精确定位低效组串，快速查勘处理。同时利用区域监屏实现了全过程
及特性方面分析大气灰尘对光伏发电的影响, 结合目前光伏组件表面清洗工程的技术手段, 进一步指出了目前研究及应用中存在的不足和将来应重点关注的研究方向。
1 灰尘来源及特性分析
灰尘是由悬浮在空气
最主要是对光的遮挡作用。灰尘颗粒对光的反射吸收和遮挡作用, 影响光伏电池板对光的吸收, 从而影响光伏发电效率。居发礼的研究指出灰尘沉积在电池板组件受光面, 首先会使电池板表面透光率下降;其次会使部分
及特性方面分析大气灰尘对ink"光伏发电的影响, 结合目前光伏组件表面清洗工程的技术手段, 进一步指出了目前研究及应用中存在的不足和将来应重点关注的研究方向。1 灰尘来源及特性分析灰尘是由悬浮在空气中
吸收, 从而影响光伏发电效率。居发礼的研究指出灰尘沉积在电池板组件受光面, 首先会使电池板表面透光率下降;其次会使部分光线的入射角度发生改变, 造成光线在玻璃盖板中不均匀传播。有研究显示在相同条件下
并提供维护建议。比如通过离散率分析，可以精确定位低效组串，快速查勘处理。同时利用区域监屏实现了全过程的记 录与监控管理。借助智能光伏整体解决方案实现了分布式光伏电站运维精细化、高效管理，运维效率提高
商进一步完善离散率计算机制或异常判断法则，提高离散率分析的准确性，尽量减少因客观因素带来的离散率偏高告警数量，从而减少运维的工作量。 从笔者个人经验出发，基于离散率分析的营维系统，发表不成熟的个人
遇异常，BMS应给出故障诊断告警信号，通过监控网络发送给上层控制系统。对储能电池组每串电池进行实时监控，通过电压、电流等参数的监测分析，计算内阻及电压的变化率，以及参考相对温升等综合办法，即时检查
导致部分过充，而在放电过程中电压过低的电芯有可能被过放，从而使电池组的离散性明显增加，使用时更容易发生过充和过放现象，整体容量急剧下降，整个电池组表现出来的容量为电池组中性能最差的电池芯的容量，最终导致
传感器、控制和软件应用程序，将能源生产端、能源传输端、能源消费端的数以亿计的设备、机器、系统连接起来，形成了能源互联网的“物联基础”。大数据分析、机器学习和预测是能源互联网实现生命体特征的重要技术支撑
。能源互联网通过整合运行数据、天气数据、气象数据、电网数据、电力市场数据等，进行大数据分析、负荷预测、发电预测、机器学习，打通并优化能源生产和能源消费端的运作效率，需求和供应将可以进行随时的动态调整
市场一旦放开，分布式光伏电站市场广阔。但是现有分布式户用光伏电站设备多种多样，没有统一规范要求。大多分布式户用电站无法进行监测管理，即使有管理系统信息采集也不完全，且系统功能单一，无离散率分析等智能
