光伏电站的清洗决策长期依赖固定周期或人工巡视，容易在沙尘季节清洗不足、在湿润季节清洗过度。能源AI实验室近期以两个分布式电站为对象，开展了一项实验性探索：用现场发电数据反推灰尘损失，再结合气象预报决定是否清洗。
方法上，我们把实测功率与同工况下的理论功率做比值，得到逐日清洁度指数；再用邻近气象站的降雨、风速、湿度数据建立短时预测模型，判断未来数日是否有自然清洗或二次积灰的可能。清洗决策目标从“保持发电量”改为“净收益最大”，即发电增益减去水耗、车辆与人工成本。
阶段性进展：在两个合计装机约 4.8 MW 的电站上，模型输出的清洗建议与原有固定周期相比，季度发电量提升约 1.6%，清洗用水量下降约三成。灰尘较重的站点提升更明显。
下一步计划：引入组件清洗前后的红外与可见光图像，校正清洁度指数在局部遮挡情况下的偏差；同时把水资源约束纳入调度，尝试在缺水的西北电站做跨周排程。
要点：
- 当前以发电数据与气象预报为主，暂不依赖额外传感器，改造成本低；
- 决策口径是净收益而非发电量，更贴近电站实际运维。
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