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國內雖無確切光伏氣象站廠家總數統計，但數據驅動的光伏電站決策支持系統正成為行業核心工具。此類系統通過整合氣象數據與電站運行數據，為光伏電站的運維和決策提供科學依據。
在數據采集方面，光伏氣象站配備高精度傳感器，可同步采集太陽輻射強度、環境溫度、組件表面溫度、風速風向等關鍵指標。這些數據采樣頻率高、誤差率低，為后續分析提供了可靠基礎。例如，光照強度的實時監測可精準評估光伏組件的發電潛力，溫度數據則能幫助調整冷卻策略，避免組件因過熱導致效率衰減。
數據處理與分析是決策支持系統的關鍵環節。系統會對采集到的數據進行預處理和整合，去除噪聲和異常值，然后進行深度分析，包括特征提取和故障預測。通過分析歷史數據與實時監測數據，系統能建立發電量預測模型，使電網調度準確率大幅提高。天氣應對中，系統可根據風速風向數據提前預警強風，輔助運維人員調整光伏板角度或啟動加固措施;濕度與降水數據則用于優化清洗周期，減少積塵對發電效率的影響。
決策支持層根據數據分析結果，生成和優化維護策略。例如，當監測到組件溫度異常升高時，系統可自動觸發通風或清洗指令;當預測到發電量將大幅下降時，可提前調整電網調度計劃。用戶交互層將數據分析結果和維護策略展示給用戶，并接收用戶的輸入和反饋，實現人機交互。
