태양광 발전 성능에 먼지의 영향을 연구하기 위해 깨끗하고 오염된 태양광 패널의 발전 데이터를 매일 수집하고 기상 데이터를 모니터링하여 먼지 및 날씨가 태양광 모듈의 발전 효율에 미치는 영향을 분석했습니다. 결과는 겨울철 미세먼지 농도의 상승과 봄철 황사 폭풍이 발생하여 태양광 모듈 표면에 먼지가 많이 축적되어 누적 발전량 손실이 빨리 증가하고, 여름철에는 강수량이 증가하여 먼지가 태양광 모듈에 축적되기 어렵기 때문에 누적 발전량 손실이 느리게 증가했습니다. 또한 DTW(dynamic time warping) 알고리즘을 사용하여 유사한 날짜를 찾았습니다. 먼저 엔트로피 값을 사용하여 각 기상 변수의 가중치를 계산한 다음 날짜를 역순으로 비교하여 각 과거 날짜의 각 기상 변수에 해당하는 DTW 값을 계산하고 가중치를 곱한 다음 합산하여 과거 날짜의 종합 DTW 값을 얻었습니다. 각 과거 날짜의 종합 DTW 값을 비교하여 현재 날짜와 가장 비슷한 기상 유사한 날짜를 선택했습니다. 극단적인 날씨를 피하는 조건에서 데이터 세트의 일부를 유효성 검사 집합으로 선택하고 유사한 날짜를 찾는 기준을 최적화하기 위해 매일 09:00-15:00의 데이터를 3개 시간대로 분석했습니다. 결정 계수는 0.83이고, 평균 제곱근 오차는 0.22로, 예측 효과가 크게 향상되었습니다. 마지막으로 이 알고리즘을 사용하여 태양광 발전소의 세척 전략을 수립했고, 누적 발전량 손실과 세척 비용을 비교한 후 장기간 강수량이 없을 경우 매 28일마다 발전소를 세척해야 한다는 것을 결정했습니다.

태양광 모듈; 먼지 축적; 기상 요소; 유사한 날짜; DTW 알고리즘