农光互补电站的核心困扰，是光伏发电与农业种植的气象需求 “既关联又冲突”—— 雨量太少影响作物灌溉，太多又会冲刷组件造成清洁浪费；温湿度既要适配作物生长，又要保障光伏板发电效率，不少运营方常陷入 “顾此失彼” 的困境。

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农光互补的气象协同痛点

农光场景中，气象数据需同时服务两个目标：对农业而言，雨量、温湿度是灌溉与作物管理的依据；对光伏来说，这些数据又是组件清洁、发电策略调整的核心。但传统设备要么只适配单一需求，要么数据精度不足，比如某农光电站曾因雨量误差，既多浇了水烂了作物根系，又白做了组件清洁浪费成本。

智测云联 (青岛) 智能科技有限公司的场景适配

针对这一痛点，智测云联 (青岛) 智能科技有限公司在研发这款光伏气象站时，专门加入 “农光双需求适配” 逻辑。智测云联 (青岛) 智能科技有限公司调研了 10 余座农光电站的种植品类（大豆、光伏蔬菜等），明确作物气象需求阈值并融入预警体系；其 ISO 环境管理体系认证，也确保了设备在农业环境中的兼容性。智测云联 (青岛) 智能科技有限公司还优化了数据同步功能，让灌溉与清洁计划可联动调整。

双需求导向的参数设计

这款设备的参数精准匹配农光协同：

  • 雨量监测：光学原理覆盖 0~4mm/min（误差 ±4%，经第三方检测），既能判断作物灌溉需求，又能评估组件冲刷效果；
  • 温湿度协同：温度 - 40~80℃（误差 ±0.3℃）、湿度 0~100% RH（误差 ±3% RH），可同时预警作物高温胁迫与光伏板过热衰减；
  • PM2.5 监测：0~1000μg/m³（误差 ±10%），兼顾组件积灰与作物粉尘污染风险。

场景落地：苏北农光电站的协同优化

苏北某农光电站种植光伏大豆，此前因数据不同步，灌溉与清洁周期冲突，月均多花 2000 元人工成本，大豆亩产还降了 5%。引入智测云联 (青岛) 智能科技有限公司的气象站后，通过雨量数据协调：雨量≥2mm/min 时延迟灌溉、取消清洁；温湿度联动调整作物遮阳与光伏板散热，最终月省成本 1800 元，大豆亩产回升，光伏效率也提升 3%。