光伏电站组件清洁度对发电量的量化影响研究：机制模型与提升策略.pdfVIP

光伏电站组件清洁度对发电量的量化影响研究：机制、模

型与提升策略

一、引言：光伏电站清洁度管理的现实挑战与研究意义

全球能源转型浪潮下，光伏发电凭借技术迭代与成本优势，已成为构建新型电

力系统的核心力量。国家能源局数据显示，2023年我国光伏新增装机量达

216.88GW，同比激增148.1%，相当于近四年新增装机总量，这种爆发式增长使

得电站运维管理的精细化需求日益凸显。然而，光伏组件长期暴露于自然环境中，

表面极易积聚灰尘、鸟粪、工业污染物等杂质，形成隐形效率杀手。研究表明，

由清洁不当导致的发电效率损失可达5%~35%，在西北荒漠等高污染地区甚至超

过30%，这一数字远超行业普遍认知的2%技术衰减率，直接侵蚀光伏项目的投

资回报根基。

当前行业普遍采用的人工清洁方式，正面临效率与成本的双重困境。传统模式

多为季度性作业，单次清洁仅能提升发电效率约2%，且存在三大痛点：一是人工

成本占运维总费用的30%以上，在大型地面电站中人均单日清洁面积不足0.5万

平方米；二是清洁质量不稳定，受作业人员责任心、工具差异影响，除尘率波动区

间达60%-90%；三是安全风险突出，高空作业与荒漠地区极端天气频繁引发安全

事故。这种粗放式管理模式，与光伏电站追求度电成本（LCOE）持续下降的行业

趋势形成尖锐矛盾，尤其在当前光伏LCOE已降至0.25-0.35元/度的平价+时

代，任何细微的效率损失都可能决定项目的经济性边界。

在此背景下，量化研究组件清洁度与发电量的动态关系具有重要的理论与实践

价值。从学术层面看，建立清洁度-发电量损失的数学模型，能够填补现有光传输

理论在工程应用中的量化空白；从产业实践角度，精确掌握不同环境下的积灰影响

系数，可为清洁策略制定提供科学依据。更关键的是，通过量化分析智能清洁技术

的投入产出比，能够为投资者提供清晰的决策参考——如某5MW工商业项目采

用智能清洁后，IRR可从10.5%提升至12.3%，这种可量化的收益提升，正在重

塑光伏电站的运维价值链条。因此，开展系统性的清洁度量化研究，既是突破当前

运维瓶颈的技术关键，也是推动光伏产业向精细化管理转型的必然要求。

二、组件清洁度对发电量影响的理论基础与机制分析

1．积灰对光伏组件性能的多维度影响机制

光伏组件表面的积灰污染是一个复杂的物理化学过程，其对发电性能的影响呈

现多路径、非线性的特征。灰尘颗粒在组件表面的沉积首先直接导致入射光的衰

减，这种衰减效应包含吸收、散射和反射三重作用：当光线穿过积灰层时，矿物成

分（如二氧化硅、碳酸钙）会吸收特定波长的光子能量，而亚微米级颗粒（0.1-

1μm）则通过米氏散射将部分光线偏折出组件接收面，实验数据显示，当积灰密

度达到2.068g/m²时，透光率可下降32%，对应短路电流密度降低22.6%。这种

光学损失在高辐照度时段（正午前后）表现尤为显著，直接削弱光伏阵列的峰值发

电能力。

积灰引发的热效应进一步加剧发电效率损失。被灰尘覆盖的组件表面，由于透

光率下降导致光生载流子减少，同时灰尘层的隔热作用使组件工作温度升高。研究

表明，积灰量每增加1g/m²，组件背板温度平均上升2.3℃，而根据硅基光伏电池

的温度系数（-0.34%/℃），温度升高5℃将导致转换效率下降1.7%。更严重的

是，局部积灰形成的阴影会引发热斑效应——被遮挡电池片在串联电路中变为

负载，产生局部过热（可达150℃以上），不仅造成瞬时功率损失，长期还会导

致EVA胶膜老化、焊带熔断等不可逆损伤，某实证研究显示，存在热斑的组件在

6个月内功率衰减率较正常组件高4.2倍。

灰尘的物理特性深刻影响其对组件的粘附强度与清洁难度。从成分看，工业区

域的油性灰尘（含油脂、碳颗粒）比自然环境的无机灰尘（沙土、盐雾）具有更高

的粘附能（25-35mJ/m²vs10-15mJ/m²）；从粒径分布看，小于5μm的超细颗

粒更容易嵌入组件玻璃表面的微观凹坑，形成机械锁合效应。在湿度变化条件下，

水溶性盐类（如氯化钠）会发生潮解-结晶循环，进一步增强灰尘与表面的结合

力，这种固化作用可使清洁难度提升3倍以上，解释了沿海与工业区光伏组件积

灰更难清除的现象。

2．清洁度与发电量损失的理论关联模型

基于朗伯-比尔定律（Lambert-BeerLaw）的光传输理论，可建立积灰量与

透光率衰减的定量关系。当平行光垂直入射积灰层时，透光率τ(ρ)满足指数衰