Jordning är ansamling av damm på solpaneler som orsakar en minskning i sol 7 solceller (PV) systemets effektivitet. Förändringarna i omvandlingseffektiviteten för 186 bostäder 8 och kommersiella solcellsanläggningar kvantifierades under torrperioder under 2010 med avseende på 9 till regnhändelser som observerats vid närliggande väderstationer och med hjälp av satellituppgifter om solresurser. Jordning 10 förluster i genomsnitt 0,051% per dag totalt och 26% av anläggningarna hade förluster större än 0,1% per 11 dag. Platser med små lutningsvinklar (<5 o ) hade större nedsmutsningsförluster medan skillnaderna per plats var 12 inte statistiskt signifikanta. 13 Introduktion Med den snabba ökningen av användningen av solceller (PV) kraft i Kalifornien, som har 15 47% av den installerade solcellskapaciteten i USA, blir den optimala förvaltningen och analysen av förväntade 16 prestanda av solcellsanläggningar allt viktigare. Jordning kan ha stor inverkan på 17 effektivitet under långa torkar [1], som främst inträffar under sommarsäsongen sammanfaller 18 med den största solresursen. Damm från luftföroreningar partiklar, havssalt, pollen, jordbruks 19 aktivitet, konstruktion och andra antropogena och naturliga källor ackumuleras på panelerna 20 tills det tas bort antingen genom regn eller tvätt. Forskning om nedsmutsning har främst bedrivits i mellanöstern [2] på grund av den stora 22 aerosolbelastningen i luften och det större överflöd av eller planer för att koncentrera solkraft 23 anläggningar som påverkas mycket mer av nedsmutsning. För en koncentrerad solkraftsavsaltningsanläggning 24 i Abu Dhabi befanns UAE-nedsmutsning vara starkast under sandstormarna under sommarsäsongen 25 [3]. Överföringen av glaspaneler efter 30 dagars exponering i Indien minskade från 90 % till 26 30% för horisontella och från 90 % till 88 % för vertikala paneler [4]. En annan nyare studie undersökte effekterna av nedsmutsning för 250 platser som övervakas av 28 PowerLight (nu SunPower) [1]. Eftersom flera av dessa platser är i områden med frekvent regn deras 29 studie fokuserade på platser i sydvästra USA där lång torka är vanligare. De uteslöt också platser med ett R 2-värde mellan energiförluster vid nedsmutsning och tid på mindre än 0,7 31 som lämnade totalt 46 platser. Mellan regnhändelserna konstaterades att nedsmutsningsförlusterna sammanföll linjärt 32 med tiden med en genomsnittlig daglig nedsmutsning på 0,2 %. Även om detta dokument ger en metodologisk 33 grund för analys av smutsförluster, kan kriterierna för platsurval ha lett till en överskattning av 34 av smutsförlusterna. 35 2 Målet med denna studie är att kvantifiera prestandaminskning på grund av nedsmutsning och att ge 36 vägledning om behovet av rengöring solpaneler i Kalifornien. I avsnitt 2 beskrivs PV effekt 37 dataset och kvalitetskontroll och tre olika metoder för att identifiera nedsmutsning 38 förluster på solcellspaneler införs. Jordningsresultat presenteras, stratifieras efter plats och panel 39 lutning, och diskuteras i avsnitt 3. Slutsatserna finns i avsnitt 4. Två stycken. Uppgifter 41 2.1. California Solar Initiative Sites 42 Under Performance Based Incitament (PBI) programmet av California Solar Initiative 43 (CSI) rabatt utbetalningar bygger på AC energi utmatning i 15 minuters intervall [5]. AC 44 från 194 San Diego Gas and Electric (SDG&E), 385 Southern California 45 Edison (SCE), och 403 Pacific Gas and Electric (PGE) anläggningar erhölls för 2010. 46 Dessa data var sedan kvalitetskontrollerade en efter en för att eliminera platser som hade mer än 70 % 47 63 0,5 % K -1, respektive. Invertereffektiviteten modellerades med hjälp av en 3 rd order polynomial 64 kontra effektfaktor som i [9]. För att kunna kombinera nedsmutsningseffekter mellan platser, var 65 sedan normaliseras med sitt genomsnitt för året för att få en relativ prestanda. 66 2.3 Regndata 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 6 utflykter är vanligtvis ett resultat av ett fel i solresursmodellen. Den dagliga nedsmutsningen 134 för torkaperioden beräknas som dividerat med dagarna sedan den föregående nederbörden. Beräkningarna för metod 1 visas i bild. 2b, där 0,28 och 136 nedsmutsning förluster för föregående 165 dagars torka period var -0.0017/dag. Den andra metoden - liknande den första metoden - använder veckomedelvärdet, men de 138 effektivitetsvinsterna i genomsnitt under veckan efter den föregående regnhändelsen och veckan före nästa 139 regnhändelse jämförs. Dagar som hade effektivitet över 1,5 eller under 0,5 uteslöts också 140 från genomsnittet. Återigen beräknas de dagliga nedsmutsningsförlusterna för torkan som 141 dividerat med dagarna sedan den föregående nederbörden. Denna metod kan observeras på bild. 2c, där 142 0,41 och nedsmutsning förluster för denna torka period befanns vara -0.0025/dag. Den slutliga metoden beräknar nedsmutsningsförluster genom att tillämpa en linjär regression som passar hela 144 data under torkan. Lutningen av bästa passform linje antas sedan vara den dagliga 145 nedsmutsning för torkan. För kvalitetskontroll exkluderades torka när mer än 20 % av effektivitetsuppgifterna 146 låg över 1,5 eller under 0,5. Även effektivitetsdata som var större än 1,5 eller mindre än 0,5 147 användes inte i passformen. Denna metod kan observeras på bild. 2d, där nedsmutsning förluster för den 148 torka period befanns vara -0.0029/dag. Var och en av dessa metoder har särskilda fördelar och antaganden. Valmetoden i 150 denna analys är metod 3, som tidigare visat sig kvantifiera nedsmutsning [1]. Metod 3 omfattar endast 151 antagandet att effektivitetsförändringarna orsakas av nedsmutsning och inte av andra faktorer 152 såsom panelnedbrytning och säsongsfel i SAW:s resursmodell. I allmänhet är dessa 153 faktorer små eller bör i genomsnitt vara ute på många platser och regn. Metod 3 använder också den 154 största mängden datapunkter. Metod 2 använder liknande antaganden men är begränsad eftersom den använder en 155 mindre mängd data. Slutligen förutsätter metod 1 att panelen är lika ren i början av 156 torka period och efter nästa regn händelse så att skillnader i effektivitet är bara 157 relaterade till nedsmutsning under torka period. För långa torkar, metod 1 har fördelen att 158 data som används för nedsmutsning beräkningar faller inom en kontinuerlig 2 veckor period så att panel 159 nedbrytning och säsongsfel i SAW resursmodellen blir minimal. Totalt sett observerades liten skillnad i de totala nedsmutsningsförlusterna för de olika metoderna (se bild). 4 senare) 161 indikerar att resultaten är robusta. 1623 och 1623. Resultat och diskussion 163
Dessa nedsmutsning förluster i genomsnitt 0,051% / dag under torra perioder för ett urval av 1286 bostäder och kommersiella PV platser 5 i Kalifornien REF.
Soiling losses for solar photovoltaic systems in California
{'venue': None, 'journal': 'Solar Energy', 'mag_field_of_study': ['Physics']}