【Objetivo】 Ante el problema de la disminución de la eficiencia de generación debido a la acumulación de polvo en los módulos fotovoltaicos, se requiere una estrategia de limpieza óptima estacional para abordar las deficiencias de los métodos actuales de limpieza con períodos fijos y dinámicos que no consideran adecuadamente las diferencias estacionales. 【Método】 Basándose en datos históricos meteorológicos y datos históricos de generación fotovoltaica, se estableció un modelo de predicción de la eficiencia energética y las características temporales de la acumulación de polvo para la primavera, el otoño y el invierno, se propuso un algoritmo mejorado de optimización de enjambre de partículas multiobjetivo, mejorando el rendimiento mediante la estrategia de mutación de evolución diferencial y el mecanismo de almacenamiento en caché de valores de aptitud, y se optimizaron los ciclos de limpieza de cada estación utilizando la producción eléctrica y los costos de limpieza como funciones objetivo. 【Resultados】 Tomando como ejemplo una central fotovoltaica en Changzhou, provincia de Jiangsu, los ciclos de limpieza óptimos fueron 25 días en primavera, 28 días en otoño y 20 días en invierno, con aumentos en la producción eléctrica del 1,83%, 2,01% y 3,52% respectivamente en comparación con la no limpieza. 【Conclusión】 El algoritmo mejorado de optimización multiobjetivo por enjambre de partículas converge rápidamente, con una distribución uniforme del conjunto de soluciones; la estrategia de limpieza estacional propuesta considera completamente la influencia de las estaciones en la acumulación de polvo, pudiendo mejorar la producción eléctrica al mismo tiempo que controla los costos de limpieza, proporcionando una base científica para la planificación de limpieza en centrales fotovoltaicas.

Matriz fotovoltaica;Acumulación de polvo;Eficiencia energética;Estación;Estrategia de limpieza