14MW屋顶光伏75天全周期对照实验数据发布，为工商业分布式光伏智慧运维提供可复制标杆实践

一、项目背景：直击屋顶光伏积尘降效痛点，启动严谨对照实证

为落实“双碳”战略，深挖分布式光伏发电潜力，破解工业厂区屋顶光伏长期积尘、人工清洗成本高、清洁频次不足、发电效率持续衰减行业难题，国家能源集团黄骅光伏电站联合山东银华小湾智能科技有限公司，于2026年1月—3月在河北沧州黄骅铁路装备屋顶光伏厂区，开展光伏组件智能清洗对照实验，以真实运行数据量化无人值守干扫机器人的发电增益效果，为工商业屋顶光伏标准化智能运维提供实证依据。

项目总装机容量14MW，覆盖机车检修联合厂房、机车调试厂房、货车转向架联合厂房、货车钢结构检修厂房、电机检修厂房五大厂房屋顶。本次试点选取电机检修厂房屋顶作为核心实验区域，场地以自然降尘污染为主，工况具备全国工商业屋顶光伏普遍代表性。

传统人工运维模式存在多重短板：组件表面积灰遮挡光照，光电转换效率持续下滑；高空人工清洗安全风险高、耗水量大、单次清洗后发电增益衰减速度快，且受人力成本限制无法实现高频常态化清洁。本次实验采用平行对照测试模式，对照组维持自然积尘+阶段性人工清洗模式，实验组搭载全自动干扫机器人每日高频清洁，在统一环境基准下客观对比两种运维方案的发电收益差异。

二、实验科学设计：分组隔离、统一基准，保障数据客观可信

本次实验完整周期共计75天，其中1月有效样本22天、2月22天、3月31天。实验严格筛选同厂区、同朝向、同光照、同支架倾角的逆变器机组划分两组，统一组件规格，最大程度消除环境变量干扰，保证实验数据公平有效。

图1 试点实验厂区：电机检修屋顶-图最侧图红色区域

（一）机器人配置

对照组（18台逆变器：3N1~3N9、4N1~4N9）

合计千余块光伏组件，实验1—2月全程不开展清洗作业，仅在3月中旬执行一次不定期人工水洗；后期数据分析时，将对照组日均发电量统一换算至442块组件基准，与实验组数据对标核算。

实验组（2台逆变器：6N6、6N7）

总组件442块，部署1套小湾智能H1Pro标准版无人值守干扫机器人系统。配套光伏无线充电基站、16组连接桥，连通17个光伏阵列，整体清扫覆盖面积2029㎡，对应光伏装机容量410.9kW。

机器人标准化作业规则：周一至周五每日11:00启动干扫，每日清扫2次；设置17:00至次日10:59为禁扫时段，规避低光照、低温时段作业。全程自主行走、跨阵列移动、自动回充，无需人工到场干预，全程干扫无水资源消耗。

其中6N7存在4串组件清扫覆盖缺失，专门用于对比清洗完整度对发电量的影响，形成组内对照参照。

图2 小湾智能无人值守H1Pro安装部署位置

图3 小湾智能无人值守H1Pro作业实拍现场

（二）统一数据分析方法

全程采集两组逆变器每日实际发电量（单位kWh），以对照组组件数量换算至实验组442块统一基准，计算日均增发量、增发比例；同步按照月度、晴天/多云/阴天/雨雪四类气象、完整清扫/局部漏扫三大维度分类统计，形成完整量化数据库，所有原始发电数据云端留存，可溯源、可复核。

三、实验全过程纪实：无人值守全自动清扫，数字化全程管控

实验厂区屋顶搭建一体化智能清扫硬件系统，机器人依靠无线充电基站自主补能，连接桥实现跨阵列无障碍移动，纯物理滚刷干扫清除表面浮尘，无水资源消耗、无化学药剂残留，适配厂区屋顶无供水条件场景。

运维人员通过线上管理后台可远程预设清扫周期、划定禁扫时段，设备每次作业自动生成标准化清洁报告，完整记录清扫启动时间、结束时间、清扫时长、清扫面积、设备运行状态、巡检故障信息。75天全部清扫操作、每日发电数据、气象记录同步存档，实现全流程数字化管控。

实验期间工作人员持续记录每日光照、气温、雨雪等气象条件，完整覆盖冬春交替全工况，区分晴天、多云、阴天、雨雪场景单独统计，规避单一天气造成数据失真，保证实验结论具备普适参考价值。

图4 小湾智能无人值守H1Pro任务设置和清扫报告

四、核心实验成果：多维度实测数据实证智能清扫显著增效

（一）75天全周期综合增发效果

全周期实测汇总数据显示，机器人高频干扫实验组相较换算后对照组核心指标如下：

1. 日均发电量平均提升20.44%，日均增发电量99.24 kWh；

2. 单日最高增发比例达55.12%，仅雨雪极端天气出现小幅负增长，最低增发比例-4.12%；

3. 经数据模型推算，1MW光伏电站全年采用无人值守高频干扫方案，年度可提升发电量约22.8万度。

图5对照组-实验组发电数据分析表（75天对照实验）

图6 对照组vs实验组日均发电量趋势对比折线图（75天对照实验）

（二）月度增发规律：光照越强、积尘越重，清扫收益越高

1月（22天样本）：晴天占比高，冬季太阳高度角低，灰尘遮光对发电影响显著，平均增发率27.81%，日均增发105.49kWh，全周期增效效果最优；

2月（22天样本）：多云、阴天天气增多，平均增发率26.79%，较1月小幅回落1.98个百分点，单日最大增发47.03%；

3月（31天样本）：气温回升，组件积灰速度加快，雨雪天气频发，雨水自然清洁抵消部分发电增益，平均增发率降至14.58%；少数雨雪日增发为负值，但晴天单日最高增发仍可达38.11%。

图7 按月增发电量数据图表

图8 晴天、多云、阴天、雨雪天气增发数据图表

整体月度增发呈现1月＞2月＞3月递减趋势，季节积灰速度、自然降水是影响清洗增益的两大核心变量。

（三）不同天气工况增发表现

晴天（40个样本日）：平均增发24.25%，充足光照下清洁组件发电优势完全释放，是开展清扫作业、获取最高收益的最优窗口期；

多云（26个样本日）：平均增发19.25%，云层遮挡削弱总发电量，但散射光环境下清洁组件依旧保持稳定增效；

阴天（8个样本日）：平均增发18.75%，弱光环境下仍可实现正向发电收益；

雨雪天气（1个样本日）：雨水自带自然清洁效果，平均增发仅0.55%，清洗增量价值大幅缩水，可适当拉长清扫间隔。

（四）清扫覆盖范围对照：全覆盖清扫发电优势突出

实验组内部6N6（完整无死角清扫）、6N7（缺失4串组件清扫）75天数据对比：6N6发电量高于6N7共计60天，占总天数80%，日均发电量高出18.89kWh。数据直观证明，组件清扫必须实现全阵列无遗漏覆盖，局部漏扫会直接拉低整组发电收益，是智能清扫部署的关键控制点。

（五）智能干扫与人工清洗长效效果对比

实验同步验证两种清洁模式长效性差异：人工水洗仅短期提升发电，清洗完成3天后发电增益快速衰减；而机器人每日2次高频干扫可持续维持组件洁净度，长期稳定保持20%左右增发水平，彻底解决传统人工清洗频次不足、效果不持久的行业痛点。

五、实验核心结论与行业落地建议

（一）实证核心结论

1. 北方工业屋顶光伏采用无人值守高频干扫机器人增效效果明确，75天全周期平均增发20.44%，增发收益可观，设备投入可通过增量发电量快速回收；

2. 清洁发电收益与光照强度正相关，晴天运维投资回报率最高，雨雪天气可适度降低清扫频次，优化运维成本；

3. 组件清扫全覆盖是保障发电增益的基础，局部组串清扫缺失将大幅削弱整体发电水平；

4. 自动化高频干扫对比传统人工清洗，具备长效稳定增效、无水耗、无高空作业安全风险、24小时无人值守多重优势，高度适配工业厂区分布式光伏运维场景。

（二）项目推广落地建议

1. 优化运维调度策略：冬春少雨晴天时段保持高频清扫；雨雪天气结束后适当延后清扫，最大化度电增收收益；

2. 标准化设备部署：屋顶配套智能清扫系统时，通过连接桥打通全部光伏阵列，杜绝组串清扫盲区；

3. 全行业场景复制：本次黄骅铁路工业屋顶实证数据可直接复用至制造厂房、物流园区、大型厂区等同类工商业屋顶光伏项目，作为智慧运维标准化落地参考。

六、项目示范价值

本次国家能源集团联合山东银华小湾智能开展的对照实验，依托75天连续不间断实测，完整量化北方工业屋顶自然降尘场景下高频干扫机器人的发电增益，填补了该场景标准化实证数据空白。

项目依托自动化、数字化智能装备，推动光伏运维模式从“定期人工清洗”向“无人值守常态化智能清洁”转型，在安全生产、节水环保、发电增效、降本控费四大维度实现多重突破，为国内分布式光伏智慧运维打造可复制、可量化、可落地的标杆实践。项目以新能源运维科技创新持续挖掘光伏电站发电潜力，助力能源企业绿色低碳转型，为全国工商业光伏智慧运维升级提供清晰实践路径。