太阳能电池板的光伏发电技术对环境因素非常敏感，并且随着时间的推移而趋于恶化。IEC加速退化标准不包括现场试验。尽管一些测试机构已经提供了数据，但大多数为光伏做出商业决策所需的数据并不公开。

在测试太阳能电池板时，太阳的强度、光谱组成和光线角度是理解为什么一些电池板成功而另一些电池板失败得更快的重要因素。测试还必须包括温度以外的许多参数。

为了解决各种光伏退化机制的知识空白，研究人员进行了五年多的测试，收集了天气数据和面板性能信息。这些数据点使用聚合、回归算法和过滤掩码进行处理，以了解随时间的变化。研究成果发表在AIP出版的《可再生和可持续能源杂志》。

作者彼得克劳斯说：“我们的研究强调了一个建议的解决方案，即如果使用辐照度掩模，它可能会增加数据的偏差，但不会减少传播。“令我们惊讶的是，简单地将数据聚合到更长的时间间隔，再加上计算降解率的同比方法，产生了合理的结果，排除皮拉计数据后得到了验证。”

这些测试是在德国马尔海姆和德尔鲁尔的马克斯普朗克化学能转换研究所安装的光伏发电厂中进行的。屋顶装置包括5种无机光伏技术：微变形薄膜硅、碲化镉、铜铟镓硒、多晶硅和非晶硅。

皮拉计是一种测量太阳光辐照度的传感器，但它容易出现错误和故障。因此，必须定期检查和校准它们。

为了解决这个问题，研究人员采用了国家可再生能源实验室和太阳能公司开发的开源测试方法，称为晴空发射率，即理想晴空条件下特定位置的太阳发射率。

他们比较了基于实际测量的真实数据和由晴空辐照度建模的数据之间的性能比率，以显示数据集之间的差异，突出数据的不一致性，并报告准确的性能随时间的变化。

作者计划继续生成光伏电站的详细数据，以便在更长的时间内扩展数据集，并披露原始性能数据，从而改进技术。

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