62、提高太阳能电池板效率：基于卷积神经网络的灰尘检测与维护系统

提高太阳能电池板效率：基于卷积神经网络的灰尘检测与维护系统

1 引言

近年来，随着人们对碳足迹的关注度不断提高，对可再生能源的需求也在稳步增长。太阳能作为一种可持续且环保的能源来源，已成为发电的热门选择，但也面临着一些挑战。其中，太阳能电池板上的灰尘和其他垃圾堆积是一个主要问题，它会降低电池板的效率和输出。

灰尘在电池板上的积累受多种因素影响，包括灰尘特性、天气、位置、电池板倾斜角度和风速等。当湿度凝结使灰尘附着在电池板表面时，污垢可能会变得永久，尤其是在电池板模块的底部。长期积累的灰尘和花粉会降低电池板模块的可用性和寿命，在干旱季节，污染造成的损失可能超过 14%，每年因污垢导致的电力损失可达 17%。因此，检测电池板上的灰尘并采取清洁措施至关重要。

本研究利用深度学习来检测脏污的太阳能电池板图像，这样可以更有效地开展清洁工作，仅针对最需要清洁的电池板进行操作，降低劳动力和设备成本，还能实现远程更频繁地观察太阳能电池板，确保其最佳能量输出。

2 文献综述

在图像分类领域，图像处理是一个热门的实验领域。许多研究都探讨了使用卷积神经网络（CNN）进行图像分类的方法。太阳能发电可以通过实验或建立预测模型来研究。

在发展中国家，太阳能广泛应用面临诸多障碍，其中灰尘的影响尤为重要。不同地区的灰尘积累情况不同，其受环境因素和灰尘自身特性的影响。例如，温度和湿度的增加会使更多灰尘积聚在电池板上，降低其效率。因此，定期清洁电池板对于保证其最佳性能至关重要，但不必要的清洁可能会浪费资源。

多项研究对灰尘对太阳能电池板的影响进行了探讨。有的研究分别和综合研究了灰尘、湿度和风速的影响；有的测试了污染类型和压力对电池板