一种改进光伏电池检测系统

随着科学的发展，对能源的需求越来越大，那么有什么能源的发展前景大呢？

现在逐渐发展的太阳能，使用广泛，那么它有什么问题需要解决呢？

太阳能其中之一的问题就是太阳能电池板退化，那它怎么检测呢？

尽管作为可再生能源具有许多优点和相对受欢迎程度，但最终太阳确实能够制造出最好的太阳能电池板。随着时间的推移，太阳能电池会因天气，温度变化，污染和紫外线照射而受到损害。太阳能电池还需要检查以维持电池性能水平并减少经济损失。

那么，如何以经济高效和节省时间的方式实时检查面板?印度Thapar工程技术研究所的研究学者Parveen Bhola和同一机构的副教授Saurabh Bhardwaj过去几年一直在开发和改进基于统计和机器学习的替代方案，以实现太阳能的实时检测。面板。他们的研究发现了一种基于聚类的计算的新应用，它使用过去的气象数据来计算性能比和降级率。该方法还允许非现场检查。

某太阳能电池板

基于聚类的计算对于这个问题是有利的，因为它能够通过使用基于包括温度，压力，风速，湿度，日照时数的气象参数的性能比来加速检查过程，防止进一步损坏和加快修理。太阳能，甚至是一年中的一天。这些参数很容易获取和评估，并且可以从远程位置进行测量。

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的新方法，优化光伏产量，并激发该领域未来的技术进步。

“现有的大多数技术通过现场物理检查来计算PV(光伏)系统的退化。这个过程耗时，成本高，不能用于实时的降解分析，”Bhola说。“拟议的模型实时估算了性能比的下降。”

Bhola和Bhardwaj之前合作并开发了模型，使用隐马尔可夫模型和广义模糊模型的组合来估算太阳辐射。

隐马尔可夫模型用于模拟具有未观察或隐藏状态的随机变化系统;广义模糊模型试图在其建模过程中使用不精确的信息。这些模型涉及识别，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不仅仅是时间敏感且具有成本效益的措施。这种新的方法也可以改善目前的太阳能预测模型。Bhola指出，太阳能电池板或太阳能电池板的输出功率可以更准确地预测。实时估算和检查还允许实时快速响应。

“由于实时估算，如果输出不是预期值，可以立即采取预防措施，”Bhola说。“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。”太阳能目前的最大的问题就是转换效率，其次就是太阳能电池的退化问题，相信随着科学技术的发展，检测的技术回不断提高。