由于大型光伏电站的广泛布局跨越了丘陵、坡地、戈壁等多种复杂的地形，从而导致了其所受的灰尘的沉积呈现了明显的空间的差异性.。不仅上风向的植被与下风向的植被、坡顶的植被与坡下的谷底的植被，其所遭受的污染速率也可能相差数倍。但传统的均一化的清洗策略不仅难以真正的遏制了高污染的区域的发电的损失，还会造成相应的资源的浪费。通过对该普遍的难题的科学的对比法灰尘监测系统的分布式的部署，有效的为我们实现了不均匀的污染的对应的分区的精准的管理，实现了较高的的的工作效率。

通过对比法灰尘监测系统将其所监测的点作为电站的微环境及其污染状况的“采样探头”对其的网格化的布设。采用对地形的先期调研、对主导的风向的分析以及对周围的土地利用类型（如农田、道路等）的综合考虑手段，将监测点的选址不再是简单的随意，而是将对其所处的典型的高、中、低的污染风险的区域都给予了科学的识别，在每个典型的区域都设立了代表的监测点。随机的每个监测点都能独立的实时的将其所在的“网格”的污染的损失的比例都上报了出来。

凭借对云平台的全方位的数据汇总及对监测点的数据的精细的可视化处理，运维人员就可以直观地通过一幅幅动态的“电站污染热力图”迅速的发现电站的污染情况，随时随地地对电站的污染状况的变化做出准确的判断。如图所示的污染“重灾区”即将逼近经济的清洗阈值，其余的污染都尚可维持较长的时间。通过对该热力图的深入分析，我们不仅能够对物流的各个环节的热力图的分布情况有一个较为全面的把握，而且还能根据热力图的不同分布对物流的清洗周期和路线的差异化的制定出较为合理的清洗方案.。比如，对那些常常与土路接壤的阵列区可每两周一次的频繁的清洗，而对位于园区的中心、污染较慢的阵列则可每月清洗一次就可了。基于对比法的灰尘监测系统的精细化的管理，不仅能有效的破解了“一刀切”的运维的弊端，还能更好的挖掘出灰尘的监测数据的潜在价值。

而对其在复杂的地形电站中的应用不仅仅体现了其对各个关键设备的精细的监测作用，更深刻的体现了其构建了一个分布式的环境感知网络，对电站的整体的安全性和可靠性都具有了更为直接的保障作用。依托于对空间的异质性所带来的管理的复杂性所做的充分的解码，将运维的决策从原来的以模糊的经验为基础转变为以清晰的空间数据的差异为依托，从而实现了对资源的**的空间的配置与电站的整体的效益的**化。