PSO-Based Modeling and Analysis of Electrical Characteristics of Photovoltaic Module Under Nonuniform Snow Patterns
Notice bibliographique
Résumé
In this article, a novel universal multi-zone approach of photovoltaic (PV) modeling is proposed to determine the electrical characteristics of PV modules covered with nonuniform snow patterns under partial shading conditions. A precise estimation of the penetrating light into the snow layer on the surface of PV modules is obtained through the theory of Giddings and LaChapelle based on the physical and optical properties of the accreted snow. The single-diode-five-parameter equivalent circuit model of the PV unit is considered as the platform for the modeling approach. Original contributions are brought through: (1) the use of a contour-based discretization methodology that can separate any nonlinear PV characteristics to the multiple linear ones; (2) a swarm-based optimization methodology that is adapted to instantaneously update and evaluate the output characteristics of PV modules and (3) a power loss equation to represent the performance of non-uniformly-covered snowy PV panels. The proposed model was successfully tested using three different commercial types of PV technologies commonly used in North America. The accuracy of the proposed modeling approach for power loss determination was validated by processing real data of a 12-MW grid-connected PV farm. Due to the high extent of snow impact on the PV losses, the proposed model of PV modules could be regarded as a basis not only for analyzing PV plant performance, but also for optimizing the power converter design.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».