光伏発電性能におけるほこりの影響を研究するために、クリーンおよび汚染された太陽光パネルの発電データを毎日収集し、同時に気象データをモニタリングして、ほこりと天候が太陽光モジュールの発電効率に与える影響を分析しました。結果は、冬のPM2.5質量濃度の上昇と春の砂塵暴発生により、太陽光モジュール表面にほこりが多く蓄積され累積発電量の損失が急速に増加し、一方、夏は降水量が増加してほこりが太陽光モジュールに蓄積しづらく、累積発電量の損失が緩やかに増加しました。さらにDTW(dynamic time warping）アルゴリズムを使用して類似日を探しました。まず、エントロピー法を使用して各気象パラメータの重みを計算し、次に日付を逆順にそれぞれの過去日の各気象パラメータに対応するDTW値を計算し、重みをかけて合計して過去日の総合DTW値を計算しました。各過去日の総合DTW値を比較して現在日に最も近い気象類似日を選択しました。極端な天候を避ける状況で、データセットの一部を検証セットとして選択し、類似日を見つける判断基準を最適化するために、毎日09:00〜15:00のデータを3つの時間帯に分析し、平均太陽放射度が600 W/m~2を下回らない条件を設定しました。最適化後、予測モデルの評価指標の決定係数は0.83、平均二乗誤差は0.22であり、予測効果が著しく向上しました。最後にこのアルゴリズムを使用して太陽光発電所の清掃戦略を立案し、累積発電量の損失と清掃コストを比較した後、長期的に降水量がない状況では、発電所を28日ごとに清掃することを決定しました。

太陽光モジュール; ほこりの蓄積; 気象要因; 類似日; DTWアルゴリズム