在能源环保实验室的阶段性实验中，我们把预测性维护的思路从设备本体转向了光伏组件的"外部状态"——积灰。清洗光伏板看似简单，实际是一个多约束决策问题：不洗会损失发电量，洗得太勤则消耗水资源、增加人工与组件磨损风险，在缺水地区矛盾尤为突出。
我们的做法是先建立"积灰—发电损失"的映射，而不是按固定周期清洗。数据侧接入三类信号：电站SCADA的组串电流电压偏差、气象站的降雨与湿度记录、以及少量现场拍摄的组件表面图像作为标定参考。模型输出的是未来若干天的积灰速率估计，再叠加天气预报中的降雨清洗效应，得到"若不清洗的预期发电损失"曲线。
决策层则是一个带约束的优化问题：给定清洗车与人员排班、当地水价与用水配额，求解使净收益最大化的清洗时机与分区顺序。
要点：
- 进展：在某集中式地面电站的历史数据回测中，相比固定每两周清洗，模型推荐的清洗时点使清洗次数下降约两成，而发电量损失基本持平；
- 下一步：引入分区差异化积灰建模，并验证在沙尘季与多雨季节切换时的稳定性。
需要说明的是，当前结论来自单一电站的回测，跨气候带泛化能力仍需更多样本验证，我们不建议直接照搬参数。
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