隨著太陽能板裝置量逐年增加，愈來愈多人重視太陽能板壽命與面板檢測精準度，繼美國國家再生能源實驗室去年底研發出太陽能板壽命測試軟體，此次印度科學家也開發出太陽能板即時分析模型，不僅能遠程評估太陽能板性能比，還可提供即時資訊，有望進一步縮短太陽能板「健檢」時間。
太陽能板發電效益與裝置規模有關，為提升太陽能廠整體發電量，人們通常會大規模鋪設面板，但太陽能板會因為天氣、溫度變化、空氣污染和紫外線而受損，電廠得花大錢在檢測面板與維修上，不僅人力成本昂貴、工作風險也高。
雖然現在也有廠商運用無人機空拍技術來執行巡檢工作，期望藉此降低維修成本，只不過無人機檢測方法只能說是「快篩」，僅用熱感攝影機來檢查太陽能面板溫度是否過高。若要精準掌握太陽能板的運作效率與健康狀況，偶爾為之的檢測與快速檢查是不夠的，可隨時隨地與遠程監控或許才是讓太陽能板維持正常運作良方。
因此印度塔帕爾工程技術研究所決定採用聚類分析（Cluster analysis）與電腦模型來幫助太陽能檢測工作，團隊整合溫度、氣壓、風速、濕度、日照時數等氣象參數來計算太陽能板性能比與衰退狀況，且適用於多晶矽、非晶矽與薄膜太陽能板，有望實際應用於各電廠，並加速太陽能板檢測速度，減少人力成本支出。
該團隊也善加利用先前的研究，運用隱藏式馬可夫模型（HMM）跟廣義模糊模型來估算太陽能板性能，前者能用現有資料模擬與預測未來不可知的變化，而廣義模糊模型則能在建模中加入不確定的資訊，這兩種模型都對太陽能檢測大有裨益。
再加上氣象數據相當容易取得與分析，工作人員不用親自到場檢查太陽能板，能更有效率地排除太陽能板故障因素與精準維修面板，研究員 Parveen Bhola 表示，目前太陽能板檢查方式多依據現場物理性檢測來計算太陽能板的衰退狀況，過程耗時、成本高，更無法提供即時性的分析，新模型則可提供即時分析，精準估算太陽能板性能狀況。
且新型檢測方法或許也能改善目前的太陽能預測模型，未來可更精準且即時預估太陽能電池與模組的輸出功率，若系統回報面板輸出功率異常，工作人員也能立刻採取行動，這對於大規模且裝設在高架上的太陽能電廠來說，遠程與即時技術將可大幅減少面板檢查時間。
- A new way to measure solar panel degradation
- Clustering-based computation of degradation rate for photovoltaic systems
（首圖為示意圖，來源：Flickr/COMSEVENTHFLT CC BY 2.0）
