کاربرد هوش مصنوعی در شناسایی و پایش آلودگی سطح پنل های خورشیدی

کاربرد هوش مصنوعی در شناسایی و پایش آلودگی سطح پنل های خورشیدی

در سال های اخیر، با گسترش استفاده از انرژی خورشیدی در مقیاس خانگی و نیروگاهی، یکی از دغدغه های اصلی بهره برداران، کاهش راندمان پنل های خورشیدی به دلیل تجمع گرد و غبار و ذرات معلق روی سطح آن هاست. این آلودگی ها به ظاهر ساده، در عمل می توانند توان تولیدی را تا چندین درصد کاهش دهند و در بلندمدت هزینه های نگهداری را افزایش دهند.

در پژوهشی که در سال ۲۰۲۵ توسط Kabir و همکارانش با عنوان «A Novel Method for Detecting Dust Accumulation in Photovoltaic Systems» منتشر شده، روشی نو و هوشمند برای شناسایی میزان آلودگی پنل ها ارائه شده است. در این روش، با استفاده از دوربین های ساده و الگوریتم های بینایی ماشین، سیستم می تواند سطح آلودگی را بر اساس میزان عبور نور مرئی ارزیابی کند. نکته جالب این پژوهش آن است که مدل طراحی شده قادر است حتی تفاوت میان لکه های غبار، سایه ها و فضولات پرندگان را تشخیص دهد.

بر اساس نتایج این تحقیق، استفاده از چنین الگوریتم هایی می تواند راندمان کلی نیروگاه های خورشیدی را به طور میانگین ۵ تا ۸ درصد افزایش دهد و هزینه های شست وشو و بازرسی را حدود ۲۰ درصد کاهش دهد. این دستاورد، گامی مهم در جهت حرکت از نگهداری سنتی به سمت نگهداری هوشمند و پیش نگرانه (Predictive Maintenance) محسوب می شود.

در واقع، هوش مصنوعی در این حوزه تنها یک ابزار فنی نیست، بلکه به نوعی نقش «چشم ناظر» نیروگاه را ایفا می کند. این فناوری می تواند تصمیم بگیرد چه زمانی بهترین زمان برای پاک سازی است و حتی به سامانه های خودکار شست وشوی پنل ها فرمان بدهد.

چنین پژوهش هایی نشان می دهد مسیر آینده انرژی های تجدیدپذیر صرفا در افزایش ظرفیت تولید خلاصه نمی شود، بلکه در هوشمندسازی و بهینه سازی فرآیند بهره برداری است. انرژی خورشیدی اگر با فناوری های داده محور همراه شود، می تواند پایداری و صرفه جویی واقعی را در صنعت انرژی رقم بزند.