Data-driven soiling detection in PV modules

要約

汚れとは、ソーラー パネルに汚れが蓄積することであり、太陽エネルギー収量の減少傾向につながり、莫大な収益損失の原因となる可能性があります。
汚れの影響は、パネルを洗浄することで軽減できますが、これには無視できないコストがかかります。
さらに、汚れ監視システムはしばしば信頼性が低く、非常に高価です。
太陽光発電 (PV) モジュールの汚れ率、つまり、ソーラー パネルが汚れていない場合に生成される電力出力に対する実際の電力出力の比率を推定する問題を研究します。
私たちのアルゴリズムの主な利点は、ラベル付けされたデータ、つまり各公園の汚れを明示的に監視する期間、および各設備の特性を考慮しない一般的な分析式に依存することなくトレーニングする必要なく、汚れを推定することです。
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入力として、ほとんどの PV パーク オペレーターが利用できる最小セットの測定値を含む時系列を考慮します。
私たちの実験的評価は、汚れ率を推定するための現在の最先端の方法よりも大幅に優れていることを示しています。

要約(オリジナル)

Soiling is the accumulation of dirt in solar panels which leads to a decreasing trend in solar energy yield and may be the cause of vast revenue losses. The effect of soiling can be reduced by washing the panels, which is, however, a procedure of non-negligible cost. Moreover, soiling monitoring systems are often unreliable or very costly. We study the problem of estimating the soiling ratio in photo-voltaic (PV) modules, i.e., the ratio of the real power output to the power output that would be produced if solar panels were clean. A key advantage of our algorithms is that they estimate soiling, without needing to train on labelled data, i.e., periods of explicitly monitoring the soiling in each park, and without relying on generic analytical formulas which do not take into account the peculiarities of each installation. We consider as input a time series comprising a minimum set of measurements, that are available to most PV park operators. Our experimental evaluation shows that we significantly outperform current state-of-the-art methods for estimating soiling ratio.

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