Factors Affecting Photovoltaic System Output in a Sub-Arctic Climate
Notice bibliographique
Résumé
Photovoltaic arrays in the Arctic have been observed to produce power at values higher than their rated capacity. A solar photovoltaic (PV) array’s efficiency depends on the PV cell temperature, which is based on the balance between solar isolation and heat loss. Two PV arrays in Iqaluit, Nunavut, Canada were studied to estimate the possible effects of panel cooling and albedo on the array efficiency. PV power (W) output data from the inverter and ambient temperature and wind speed data from Environment Canada from 2017 were used to estimate the effect of ambient temperature and wind speed on the solar PV array efficiency. These data were then used to estimate the horizontal solar irradiance (G) at the locations in Iqaluit. The first array has a PV panel reference efficiency of 15.89%, but performed at efficiencies of 16.1% to 18.8%. The efficiencies for the second array on the same days were 16.4% to 19.1% versus the PV panel reference efficiency of 16.16 %. Considering an energy-weighted average of the efficiency enhancements for one clear and sunny day in each month, designers can expect the mean annual power output to be 4% to 7% above the rated output. On selected clear and sunny winter, spring and summer days, during the period when both arrays were not affected by shading, the average difference in back calculated G between the arrays was 6 W/m² on the winter day while for the spring and summer day it was 6 W/m² and 28 W/m². For the spring and summer, these represents deviations of 1% and 5%, respectively.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».