從所獲得的數據可以看出，單日發電量最大的一天是天氣晴好，空氣質量10.07天。天數最少的為多云并伴有嚴重的空氣污染10.03天。可見單日綜合照明強度直接影響發電總量。但天氣形勢大致相同，但空氣質量差大6, 7、兩天，單日總發電量也有明顯差異。可以看出，所獲得的結論時，光伏組件是被忽視的不準確。因此，建立光伏模塊的單一模型，應結合實際情況，對組件進行修改。在分析光伏陣列和光伏陣列模型輸出時，應充分考慮面積面積灰現象對輸出的影響。由于光伏電站是國家的發電機組，所以最后采用的是江蘇鳳谷節能科技的聲波清灰器，它們承擔著相應的生產任務，沒有特殊的原因，它們不具備隨時停用的條件，因此相關研究人員可以進行檢查、研究和調試。因此，本文利用實際數據和科學的數學建模方法，建立精確的仿真模型，為后續的科學研究提供仿真結果和理論依據。

1積灰模式下光伏陣列仿真模型建立

1．1光伏發電廠光伏陣列模型原理

光伏發電廠是由大量光伏元件串聯并并聯進入各個子區域，然后這些子區域構成整個光伏電站。然而，由于各子區域使用的光伏組件數量眾多，光伏陣列的規模較大，因此小型光伏陣列模型不適合相關研究。難點在于如果現有的小規模光伏陣列模型只是簡單的拼接，光伏陣列模型的適當大小會導致相關誤差的積累，影響研究的準確性。

因此，本研究以光伏組件為基本單元，各元件串接并并聯以達到10。10光伏陣列模型的建立。數據收集和實地驗證。光伏陣列的清潔狀況進行實際沉積粉塵。

1．2光伏組件仿真模型搭建方法

以上述電廠實際采用的光伏組件作為建模對象，并根據相關現場的采集數據，對組件模型參數進行校對，保證模型仿真數據輸出的真實性，確保準確的研究結果。組件建模方式，參考文獻[2]中論述的建模方式。該方法不僅具有直觀、仿真計算速度快的優點，而且具有建模流程清晰連續的特點。光伏組件等效電路模型如圖2。

而在光伏發電現場的實際應用中，可以用來參考的光伏組件參數，通常為光伏組件生產廠家所提供的s粥(標準測試條件)下的3。、％c、‰、‰。P。。所以，本文在進行光伏組件、組串、陣列模型搭建時，參考文獻[5]所闡述的工程用光伏組件數學模型：

取Sref=1000w／m2，Tref=25℃為標準參考光照輕度及組件表面溫度，利用sTc下的相關參數，推算當光照強度、表面溫度發生變化的情況下時組件I—V、P—V特性曲線，其推算過程為有上表所列數據可以看出，該光伏組件模型滿足誤差低于6％的工程精度要求，可以進一步用來搭建研究所需的光伏組串模型。