一种测量太阳能电池板老化的新方法

尽管作为一种可再生能源有很多好处和相对受欢迎，但最终，即使是最好的太阳能电池板也会受到太阳的照射。随着时间的推移，太阳能电池将面临天气、温度变化、污染和紫外线照射的损害。太阳能电池还需要进行检查，以保持电池性能水平并减少经济损失。

那么，如何以一种既经济又省时的方式实时检查面板呢？印度Thapar工程技术研究所的研究学者Parveen Bhola和同一研究所的副教授Saurabh Bhardwaj在过去几年中致力于开发和改进基于统计和机器学习的替代方案，以实现对太阳能电池板的实时检测。他们的研究发现了一种新的基于聚类的计算方法，该方法利用过去的气象数据计算性能比和退化率。这种方法还允许进行非现场检查。

基于聚类的计算有利于解决这一问题，因为它能够加快检查过程，防止进一步的损坏和加速维修，使用基于气象参数的性能比，包括温度、压力、风速、湿度、日照时数、太阳能，甚至一年中的某一天。参数易于获取和评估，可以从远程位置测量。

改进光伏电池检测系统可以帮助检查员更有效地进行故障排除，并有可能预测和控制未来的困难。基于聚类的计算可能会揭示管理太阳能系统、优化光伏发电量以及激励未来该领域技术进步的新方法。

“可用的大多数技术通过现场物理检查来计算光伏（光伏）系统的退化。这一过程耗时、成本高，不能用于降解的实时分析，”博拉说。“建议的模型根据性能比率实时估计性能下降。”

Bhola和Bhardwaj以前曾合作开发了利用隐马尔可夫模型和广义模糊模型相结合的太阳辐射估算模型。

隐马尔可夫模型用于对具有不可观测或隐藏状态的随机变化系统进行建模，广义模糊模型试图在其建模过程中使用不精确的信息。这些模型包括识别、分类、聚类和信息检索，对于适应光伏系统检测方法非常有用。

实时光伏检测的好处超出了时间敏感和成本高效的措施。这种新的方法也可以改进目前的太阳能预测模型。博拉指出，一块太阳能电池板或一组太阳能电池板的输出功率可以更准确地预测。实时估计和检查还允许实时快速响应。

博拉说：“实时估计的结果是，如果产量不符合预期值，可以立即采取预防措施。”“这些信息有助于微调太阳能预测模型。因此，可以更准确地预测输出功率。”