AI光伏清洗排程定制：热斑识别与积灰损失估算

光伏电站的清洗决策长期依赖固定周期和经验判断：运维方多按季度或雨后统一冲洗，而积灰造成的发电损失在不同方阵间差异可达数个百分点，过度清洗与欠清洗往往同时存在。

我们尝试把这件事拆成两个可量化的环节：一是用无人机搭载可见光与红外双光相机巡检，识别热斑、二极管失效与边缘积灰带；二是把逐串的积灰损失折算为电费口径的日损失，再叠加清洗成本、水车调度与天气窗口，输出未来两周的清洗优先级排序。

阶段性进展：

• 在某分布式屋顶电站的三个月回溯测试中，以发电量增益对照人工排查记录，热斑识别召回率约 93%，日损失估算与电表差值的偏差控制在 4% 以内；
• 下一步计划接入辐照度与降雨预报，把清洗窗口从“按天”细化到具体时段，减少冲洗后随即降雨的重复投入。

尚未解决的问题是不同组件型号的积灰光谱差异，以及清洗对镀膜玻璃的长期影响缺乏数据支撑，这部分将作为下一阶段的观测重点。