Modeled Estimates of Solar Direct Normal Irradiance and Diffuse Horizontal Irradiance in Different Terrestrial Locations
Notice bibliographique
Résumé
The transformation of solar energy into electricity is starting to impact to overall worldwide energy production mix. Photovoltaic-generated electricity can play a significant role in minimizing the use of non-renewable energy sources. Sunlight consists of three main components: global horizontal irradiance (GHI), direct normal irradiance (DNI) and diffuse horizontal irradiance (DHI). Typically, these components are measured using specialized instruments in order to study solar radiation at any location. However, these measurements are not always available, especially in the case of the DNI and DHI components of sunlight. Consequently, many models have been developed to estimate these components from available GHI data. These models have their own merits. For this thesis, solar radiation data collected at four locations have been analyzed. The data come from Al-Hanakiyah (Saudi Arabia), Boulder (U.S.), Ma’an (Jordan), and Ottawa (Canada). The BRL, Reindl*, DISC, and Perez models have been used to estimate DNI and DHI data from the experimentally measured GHI data. The findings show that the Reindl* and Perez model outcomes offered similar accuracy of computing DNI and DHI values when comparing with detailed experimental data for Al-Hanakiyah and Ma’an. For Boulder, the Perez and BRL models have similar estimation abilities of DHI values and the DISC and Perez models are better estimators of DNI. The Reindl* model performs better when modeling DHI and DNI for Ottawa data. The BRL and DISC models show similar metrics error analyses, except in the case of the Ma’an location where the BRL model shows high error metrics values in terms of MAE, RMSE, and standard deviation (σ). The Boulder and Ottawa locations datasets were not complete and affected the outcomes with regards to the model performance metrics. Moreover, the metrics show very high, unreasonable values in terms of RMSE and σ. It is advised that a global model be developed by collecting data from many locations as a way to help minimize the error between the actual and modeled values since the current models have their own limitations. Availability of multi-year data, parameters such as albedo and aerosols, and one minute to hourly time steps data could help minimize the error between measured and modeled data. In addition to having accurate data, analysis of spectral data is important to evaluate their impact on solar technologies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».