研究目的
利用物联网技术，通过推导数学相关性并估算导致电流显著下降的临界灰尘厚度，根据灰尘厚度确定太阳能电池板的最佳清洁时间以保持发电效率。
研究成果
推导出的数学相关性表明，灰尘厚度与光伏效率/电流之间存在强关联，临界灰尘厚度约为0.000551毫米时会导致电流下降1安培?；谖锪南低衬苁迪衷冻碳嗖夂颓褰嗍奔湓げ?，有助于避免频繁清洁并延长电池板寿命。该方法创新性地将物联网与数学建模相结合，用于实时分析灰尘影响。
研究不足
该研究依赖于来自某一特定地点（印度）和时间段的具体实验数据，可能不具备普适性。诸如输入功率恒定和逆变器效率为100%等假设可能导致不准确。物联网设置和数学模型可能无法涵盖所有环境变量，且关键灰尘厚度值可能因不同面板类型和条件而有所变化。
1：实验设计与方法选择：
本研究采用线性回归法推导光伏效率/电流与灰尘厚度的数学关联，使用基于物联网的Arduino和Node MCU平台实现光伏输出电流的远程监测。
2：样本选择与数据来源：
选取2017年2月期间46台逆变器25天的实验数据（总发电量114,819.30千瓦时），包含以千瓦时为单位的输出电能数据。
3：30千瓦时），包含以千瓦时为单位的输出电能数据。 实验设备与材料清单：
3. 实验设备与材料清单：太阳能电池板（12V 10W）、逆变器、Arduino、Node MCU、ESP 8266 Wi-Fi?？椤⒎至鞯缱瑁ㄈ?0Ω用于电流检测）及本地HTML数据展示页面。
4：实验流程与操作步骤：
通过分流电阻电路检测输出电流，经Node MCU转换后通过Wi-Fi传输至云服务器监测，对数据进行数学分析以建立关联并估算临界灰尘厚度。
5：数据分析方法：
采用最小二乘法线性回归建立方程，运用皮尔逊相关系数和t检验验证关联性，基于已知输出量和假设条件（如最大效率20%、填充因子计算）计算效率与电流值。
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Arduino
Arduino
Used as a minicomputer to implement IoT in the methodology for monitoring and data processing.
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Node MCU
ESP 8266
Espressif
Microcontroller unit used for voltage-current conversion and data transmission via Wi-Fi.
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ESP 8266 Wi-Fi module
Espressif
Transmits data to cloud and remote server for IoT connectivity.
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Solar panel
12V 10W
Used as the photovoltaic module under test and as a reference clean panel for comparison.
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Inverter
Converts DC output from solar panels to AC; data from 46 inverters is used for analysis.
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Shunt resistor
10Ω
Used in current sensing circuitry to measure output current from solar panels.
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