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Enregistrement W3011869416 · doi:10.1109/access.2020.2978621

Computation of Power Extraction From Photovoltaic Arrays Under Various Fault Conditions

2020· article· en· W3011869416 sur OpenAlexfundno aff
Azhar Ul-Haq, Rashid Alammari, Atif Iqbal, Marium Jalal, Saba Gul

Notice bibliographique

RevueIEEE Access · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiquePhotovoltaic System Optimization Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesQatar National LibraryNational University of Sciences and TechnologyUniversity of WaterlooQatar University
Mots-clésPhotovoltaic systemComputationComputer scienceExtraction (chemistry)Fault (geology)Power (physics)Electrical engineeringAlgorithmEngineeringGeologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Photovoltaic (PV) faults such as partial shading, bypass-diode defects, degradation of PV modules, and wiring issues greatly affect the power output and cause various peaks in P-V curves of a PV system. Although, commonly used Total-Cross-Tied (TCT) scheme in PV arrays is considered instrumental for reducing power losses there lies a great scope to evaluate power extraction through reconfiguration of modules with different PV materials. This paper presents detailed investigation of power extraction using number placement reconfiguration method under numerous faults. PV power extraction is carried out and compared with three different interconnections of PV modules, including series-parallel (SP), bridge-link (BL) and TCT. In order to conduct a thorough investigation and better evaluate the performance of PV arrays, we have studied reconfiguration of PV modules with polycrystalline and copper indium gallium selenide (CIGS) PV technologies. In addition, this paper contains detailed quantification of the impact of the studied PV faults on power grid. The results obtained in MATLAB/Simulink demonstrate that CIGS PV technology performs better than polycrystalline in terms of power output during different faulty conditions. It becomes evident from the presented results that optimal reconfiguration of PV arrays can increase the power extraction from PV system with reduced number of P-V peaks. Hence, leading to improved performance of the PV system.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,284 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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