【目的】太陽光モジュールの塵埃蓄積による発電効率低下の問題に対し、既存の固定周期および動的清掃方法が季節差を十分に考慮していない欠点を解決するために、季節ごとの最適な清掃戦略が必要である。【方法】過去の気象データと過去の太陽光発電データに基づき、春・秋・冬のエネルギー効率比と塵埃の時間変化特性の予測モデルを構築し、改良型多目的粒子群最適化アルゴリズムを提案した。差分進化変異戦略と適応度キャッシュ機構によりアルゴリズム性能を向上させ、発電量と清掃費用を目的関数として各季節の清掃周期を最適化した。【結果】江蘇省常州市の太陽光発電所を例に、最適化後の清掃周期は春25日、秋28日、冬20日であり、未清掃と比較して発電量がそれぞれ1.83％、2.01％、3.52％向上した。【結論】改良型多目的粒子群最適化アルゴリズムは収束速度が速く、解集合の分布が均一であり、提案した季節別清掃戦略は季節が塵埃に与える影響を十分に考慮し、発電量を向上させつつ清掃コストを制御可能であり、太陽光発電所の清掃計画策定に科学的根拠を提供する。

太陽光アレイ;塵埃;エネルギー効率;季節;清掃戦略