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Enregistrement W3045995026 · doi:10.20381/ruor-25005

Design Principles and Field Performance of Software-Augmented Solar Sensors for Resolving Spectral Irradiance and Atmospheric Parameters

2020· dissertation· en· W3045995026 sur OpenAlexfundaboutno aff
Viktar Tatsiankou

Notice bibliographique

RevueuO Research (University of Ottawa) · 2020
Typedissertation
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSolar Radiation and Photovoltaics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaNational Renewable Energy LaboratoryNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEnvironment and Climate Change CanadaPublic Works and Government Services CanadaCanada Research ChairsOntario Centres of ExcellenceU.S. Department of Energy
Mots-clésIrradianceSolar irradianceRemote sensingSoftwareField (mathematics)Environmental scienceComputer scienceMeteorologyPhysicsGeographyOpticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present work details the design principles and field performance of software-augmented, multi-functional sensors capable of resolving solar spectral irradiance and atmospheric parameters, such as aerosol optical depth, total column ozone and precipitable water vapour. The primary motivation behind this research and development work is the solar industry's increasing need for spectral and atmospheric data, the acquisition of which, prior to this work, was not commercially practical or cost-effective. This thesis presents the direct solar spectral irradiance meter (SolarSIM-D2), which was designed for photovoltaic and atmospheric science applications. The instrument measures the direct normal irradiance (DNI) in six narrow wavelength bands. These measurements are combined with radiative transfer models to determine the spectral transmittance profiles of key atmospheric components, such as spectral aerosols, total column ozone and precipitable water vapour, and subsequently resolve the spectral DNI over the complete 280-4000 nm range. Multiple SolarSIM-D2s were calibrated and validated at the National Renewable Energy Laboratory (NREL) in the United States and at the World Radiation Center in Switzerland against reference instrumentation. In addition, a comprehensive uncertainty analysis was performed for all of the SolarSIM-D2's measurands. This work also describes the global solar spectral irradiance meter (SolarSIM-G), which was designed to resolve the spectral and broadband global irradiances over the complete 280-4000 nm spectral range, primarily for use in the photovoltaic industry. The all-sky parameterized transmittance model was developed, capable of deriving the spectral and broadband global irradiances from the SolarSIM-G's nine optical measurements under clear and cloudy conditions. This model uses radiative transfer algorithms to resolve in real-time the combined contribution of the direct and diffuse irradiance components, including the effects of atmospheric and cloud scattering. Multiple SolarSIM-Gs were calibrated and validated at NREL against reference instrumentation. The SolarSIM sensors represent a significant advancement in the field of solar measurements by providing a wealth of detailed spectral and atmospheric data in a compact, affordable system as compared to traditional alternatives. A notable impact of this work is the commissioning of the Canadian Solar Spectral Irradiance Meter (CanSIM) network, consisting of seven stations across Canada, each containing a SolarSIM-D2 and a SolarSIM-G. CanSIM data was used to develop a novel global irradiance decomposition algorithm to derive the direct and diffuse irradiance components from the SolarSIM-G's measurements. This method has a factor of two to three improvement in the root-mean-square error for the DNI retrieval as compared to the existing state-of-the-art decomposition algorithms.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,853
Score d'incertitude au seuil0,686

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,217 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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