Solar PV Dust Intelligent Decision and Cost-Benefit Optimization Advisor
技能
Targeting the difficulties of power generation efficiency loss and O&M cost control caused by dust accumulation in PV inverter rooms, providing intelligent cleaning decision system based on multi-source data fusion. Comprehensively analyzing meteorological data, module tilt angles, surrounding environment (sand, industrial pollution), and power generation decay curves to find the optimal balance between 'cleaning benefits' and 'cleaning costs', generating economically optimal cleaning timing and scope recommendations.
npx openclaw skills install industry-solar-pv-dust-intelligent-decision-advisorFeatures
- **积尘衰减精准建模**：基于电站历史清洗记录和发电量数据，建立区域特征化的积尘衰减模型，量化不同环境下的发电量损失速率
- **清洗收益动态测算**：实时计算当前积尘程度对应的发电量损失，结合未来天气预报（降雨概率、风力）和电价时段，动态测算清洗收益
- **清洗成本精细核算**：整合人工成本、水资源成本、设备调度成本、清洗窗口期机会成本，生成单次清洗的全成本核算
- **最优清洗时机智能推荐**：基于收益-成本比最大化原则，智能推荐清洗区域、清洗时间和清洗方式（人工、水冲洗、机器人），输出行动建议和预期收益
- **区域差异化策略生成**：根据电站内不同区域的环境差异（逆变器房位置、组件朝向、遮挡情况），自动生成区域差异化清洗策略，避免"一刀切"造成的资源浪费
Use Cases
- **西北沙尘暴后应急清洗决策**：一场强沙尘暴过后，系统快速评估全站积尘情况，识别出3个高衰减区域（发电量已下降18%）和5个低影响区域（仅下降5%），建议优先清洗3个高影响区域，预计3天内收回清洗成本
- **雨季前预防性清洗规划**：气象预报显示未来10天有连续降雨，系统建议在雨前3天完成清洗，利用降雨自然清洗效果最大化清洗收益，同时避免雨季无法安排人工的高成本窗口期
- **年度清洗预算优化**：某百兆瓦级电站在年度预算有限的情况下，系统生成全年清洗计划，将原来12次清洗优化为8次，聚焦高价值时段和区域，在预算节省15%的前提下发电量仅下降2%
Installation
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使用示例
`分析当前积尘程度，计算本周清洗收益`
`生成西北区域光伏电站全年清洗优化计划`
`对比不同清洗方式的成本收益，输出推荐方案`
`预测未来一个月最佳清洗窗口期`