【Objectif】 Face au problème de la baisse de rendement due à l'accumulation de poussière sur les modules photovoltaïques, une stratégie de nettoyage optimale saisonnière est nécessaire pour pallier les limites des méthodes actuelles à période fixe et aux nettoyages dynamiques qui ne prennent pas suffisamment en compte les différences saisonnières. 【Méthodes】 Basé sur des données météorologiques historiques et des données historiques de production photovoltaïque, un modèle de prévision du rapport d'efficacité énergétique et des caractéristiques temporelles de l'accumulation de poussière au printemps, en automne et en hiver a été établi. Une version améliorée de l'algorithme d'optimisation par essaim de particules multi-objectifs a été proposée, utilisant une stratégie de mutation par évolution différentielle et un mécanisme de mise en cache de la valeur d'aptitude pour améliorer les performances, avec comme fonctions objectifs la production d'énergie et les coûts de nettoyage, afin d'optimiser les cycles de nettoyage saisonniers. 【Résultats】 À titre d'exemple, pour une centrale photovoltaïque à Changzhou, province du Jiangsu, les cycles de nettoyage optimaux sont de 25 jours au printemps, 28 jours en automne et 20 jours en hiver, améliorant la production d'énergie de 1,83%, 2,01% et 3,52% respectivement par rapport à l'absence de nettoyage. 【Conclusion】 L'algorithme amélioré d'optimisation par essaim de particules multi-objectifs converge rapidement avec une distribution uniforme des solutions; la stratégie de nettoyage saisonnière proposée prend pleinement en compte l'influence des saisons sur l'accumulation de poussière, permettant d'augmenter la production d'énergie tout en contrôlant les coûts de nettoyage, fournissant ainsi une base scientifique pour l'élaboration de plans de nettoyage pour les centrales photovoltaïques.

Array photovoltaïque;Accumulation de poussière;Rapport d'efficacité énergétique;Saison;Stratégie de nettoyage