介绍
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在我们的一个案例中，我们与一家西班牙电力生产商合作。他们拥有一座容量为10兆瓦的太阳能发电厂。在理想条件下，他们每月将产生价值约 260，000 美元的能源。然而，由于污染问题，该公司损失了超过五分之一的能源。反过来，清洁周期的成本为 50，000 美元。计算损失后，很明显按固定时间表进行清洁效果不佳。
为了获得最佳结果，您需要确保以下 3 个步骤：
- 我们必须找到能量损失
- 我们需要知道电力损失的预测。
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解决所有这些问题的关键是高级分析。正确配置的系统就像专家一样，根据实时和预测数据自动决定要做什么，并且可以管理整个清洁周期，从收集信息到打开灌溉系统或呼叫一组清洁工，而无需外部干预。
我们的解决方案使用物联网传感器跟踪实时太阳能发电数据，提供可操作的情报来优化您的清洁计划。它的工作原理如下：
- 安装传感器来监控各个面板的能源生产。这样可以精确跟踪一段时间内的太阳能输出。
- 高级分析根据天气条件和其他变量计算预期发电量。预期发电量与可用发电量之间的差异被视为能量损失。
- 我们的算法根据潜在的能源节省来评估清洁成本。该公司预计，每天面板仍然脏污，造成的收入损失。
- 当回收能量的价值超过清洁费用时，系统会自动提醒业主该清洗或关闭/打开清洁系统了。
- 有针对性的清洁在最佳时刻恢复发电。您有机会根据您的决定的经济可行性来调整清洁计划。
使用我们的太阳能物联网解决方案的客户将发电量提高了 5-15%，同时将清洁成本降低了高达 40%。通过在需要时精确定时清洁，太阳能资产保持最高效率。
有效的太阳能电池板清洁。如何优化太阳能电池板清洁时间表
我们解决这个问题的方法是基于土壤成本计算。
污染成本是指您在这一天清洁站点时将遭受的损失。该指标包括清洁费用 对于一个 10 兆瓦的发电厂，大约需要 50，000 美元，所有损失的总和由于污染，所有这些除以天自上次清洁以来。
该指标下降了——这是好事，因为我们的成本正在下降。该指标开始上升——您需要清洗面板，因为当前成本处于最低点，然后会不断增长，而这正是清洗在经济上可行的点。从表中我们可以看到，在干旱期，当损失指标只增长时，第5周是进行清洁周期的最佳时间，因为与任何其他周的清洁相比，价格是最低的。
这就是为什么我们需要建立一个具有高级分析功能的物联网系统，以根据太阳能发电厂的历史数据、生产预测以及我们在本节中解释的指标来优化清洁计划。
概括
太阳能发电厂有很多优点，但由于其新颖性，也有很多缺点。最常见的问题之一是因污染而造成的超支。这是一个无法消除的问题，因此我们的目标是尽量减少损失。使用物联网技术和高级分析，您可以在清洁经济可行的时间点轻松监控和清洗太阳能电池板。
分析、物联网和机器学习提供见解、风险预测和数据驱动的决策，以实现更好的业务绩效。拥抱这些可确保竞争力和降低风险。此外，在未来，我们计划告诉您如何通过发现太阳能电池板和发电厂部件（例如逆变器或电池）的异常来提高发电厂的效率。在我们的数字时代，高级分析是简化和促进复杂问题解决的方法！
