尽管作为一种可再生能源，有许多好处和相对受欢迎，但最终，太阳确实落在了即使是最好的太阳能电池板上。随着时间的推移，太阳能电池面临着天气、温度变化、污垢和紫外线照射的损害。太阳能电池还需要进行检查，以保持电池性能水平，减少经济损失。

那么，如何以既符合成本效益又节省时间的方式实时检查面板呢？印度塔帕尔工程技术研究所的研究学者Parveen Bhola和该机构的副教授Saurabh Bhardwaj在过去几年里开发和改进了基于统计和机器学习的替代方案，以便能够实时检查太阳能电池板。他们的研究发现了基于聚类的计算的新应用，它使用过去的气象数据来计算性能比率和退化率。这种方法还允许场外检查。

基于聚类的计算有利于解决这个问题，因为它能够加快检查过程，防止进一步损坏和加速修理，使用基于气象参数的性能比，包括温度、压力、风速、湿度、日照时数、太阳能，甚至一年中的一天。参数易于获取和评估，并且可以从远程位置测量。

改进光伏电池检查系统可以帮助检查员更有效地排除故障，并对未来的困难进行潜在的预测和控制。基于聚类的计算可能会揭示管理太阳能系统的新方法，优化光伏产量，并激发该领域未来的技术进步。

”现有的大多数技术都是通过现场实物检查来计算光伏发电系统的退化情况。这一过程耗时、成本高，不能用于降解的实时分析，”Bhola说。”拟议模型以性能比率实时估计退化情况。

Bhola和Bhardwaj之前合作开发了该模型，利用隐马尔可夫模型和广义模糊模型相结合的方法来估计太阳辐射。

隐马尔可夫模型用于对具有未观察到的或隐藏状态的随机变化系统进行建模；广义模糊模型试图在其建模过程中使用不精确的信息。这些模型涉及识别、分类、聚类和信息检索，对于适应光伏系统检查方法非常有用。

实时光伏检查的好处超越了时间敏感和成本效益高的措施..这种新的、提出的方法也可以改进现有的太阳能功率预测模型。Bhola指出，可以更准确地预测太阳能电池板或成套太阳能电池板的输出功率。实时估计和检查也允许实时快速反应..

Bhola说：“作为实时估计的结果，如果产出不是按预期值计算，可以立即采取预防行动。“这些信息有助于微调太阳能发电预测模型。因此，可以以更高的精度预测输出功率。