該團隊使用 Python 建立了一個公用事業規模的光伏電站模型，并研究了不同的重新配置策略和降級模式，并對印度和美國的項目經濟可行性進行了分析。

該組織表示：“在幾種可能的情況下，重新配置可能是發電廠運營商利用現有組件提高發電量的唯一選擇。” “在本文中，重新配置被定義為改變連接到一個串監控箱 (SMB) 的某個模塊內光伏組件的電氣位置，以增強整個光伏陣列的性能。相同的過程可以重復應用于連接到其他 SMB 的其他模塊，從而提升中央逆變器或整個發電廠的性能。”

模擬的公用事業規模電站基于315 W模塊，其中30個模塊串聯，總功率為9.45 kW。另有10塊面板并聯連接到SMB，總功率達94.5 kW，而10塊SMB連接到中央逆變器，總功率達945 kW。公用事業規模電站擁有30臺此類逆變器，總裝機容量為28.35 MW。

不同的降解

最初，研究人員研究了兩種性能下降模式。第一種是分流電阻 (Rsh) 的降低，這通常是由炎熱潮濕氣候下的電位誘導衰減 (PID) 引起的。第二種是串聯電阻 (Rs) 的增加，這通常是由于腐蝕、互連衰減或焊料粘合問題造成的。在這兩種情況下，團隊都嘗試通過將相似的組件組合成新的串來重新配置系統。然而，這種方法只在第一種情況下取??得了改善(2.72%)，而在第二種情況下性能反而下降(-0.64%)。

實驗結束后，該團隊專注于電流非均勻減小的情況，例如涉及PID中Rsh退化的情況，因為發現重新配置在這些情況下具有潛力。針對擬議的場景，概述了六種不同的策略，分別稱為C1、C2、C3、C4、C5和C6，它們的成本負擔各不相同。總體而言，C6需要重新配置10%的模塊，C5需要20%，C4需要40%，C1需要50%，C2需要80%，C3需要90%。

該小組解釋說，策略 C1 要求從每個串中挑選出排名前 15 個模塊并創建新的串;而策略 C2 將每個串分成 5 組，每組 6 個模塊，并按所有 10 個串生成的所有組的平均填充因子 (FF) 的降序對這些組進行校準。此外，策略 C3 將串分成 10 組，每組 3 個模塊，并按所有 10 個串生成的所有組的平均填充因子的降序對這些組進行排序。此外，策略 C4、C5 和 C6 的模塊值以及所需的模塊交換次數均不同。

結果

分析顯示，C6策略使性能提升了0.3212%，而C5和C4分別提升了0.9899%和2.4053%。C1策略提升了2.713%，C2和C3分別提升了3.65%和3.7923%。從經濟角度來看，在組件成本較低的情況下，那些需要不同組件更換率的策略更為可行。

“如果30 x 10陣列中所有組件都要更換位置，則需要進行150次更換，只需10個人，一天即可完成，”學者們表示。“假設印度的人工成本為每小時0.74美元，美國為每小時7.25美元，每天工作8小時，那么印度更換每個組件的人工成本為每組件0.198美元，美國為每組件1.93美元。因此，100個人大約可以在一個月內重新配置整個28.35兆瓦的發電廠。”

基于這些發現，研究團隊得出結論，當滿足一些關鍵條件時，例如模塊IV級樣品較少、人工成本低以及投資回報期短，重新配置可能具有經濟意義。研究小組總結道，當存在單元裂紋或膠結造成的永久性污染時，重新配置也是可行的。

其研究成果發表在《太陽能》雜志上，題為“通過重新配置光伏模塊提高退化光伏電站性能的可行性” 。