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Enregistrement W3146546761 · doi:10.18280/ijdne.160111

Estimation of Global Solar Radiation and Optimal Tilt Angles of Solar Panels for Pune, India

2021· article· en· W3146546761 sur OpenAlexvenueno aff
Pramod Manjunath, D. Devaprakasam, Dipen Paul

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Design & Nature and Ecodynamics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSolar Radiation and Photovoltaics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTilt (camera)LatitudeSolar energyRelative humidityEnvironmental scienceYield (engineering)MeteorologySkySunlightLinear regressionAtmospheric sciencesMathematicsGeographyStatisticsGeodesyEngineeringMaterials scienceOpticsGeometryGeologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Solar panels can achieve the highest yield when they are oriented in the right way as the influence of the tilt angles can lead to a high impact on the performance. This paper demonstrates the effect of the tilt angle on the final yield and maximum utilization of solar energy. The annual optimal tilt angle of the solar panels for Pune was found out using the Liu and Jordan model. The optimal tilts yielding an increase of 7% was found out to be 0° on the months starting from April and lasting till September and 40° starting from October and holding at 40° till March. By changing the tilt angle every month, there was an increase in the yield by more than 8%. For better yield and maximum utilization of solar energy, optimizing the tilt angles of solar panels monthly or even twice a year is effective based on the study. Most of the panels are fixed at an angle equal to the latitude of the place and oriented towards the Southern sky in the northern hemisphere. Measurements of the monthly average global solar radiation, monthly average temperatures, and monthly average relative humidity were compared. Further ahead regression correlation for a linear model was carried and the regression coefficients a and b were found out to be 0.2804 and 0.3618 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 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)0,000
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 enseignants0,833
Score d'incertitude au seuil0,361

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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