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Enregistrement W3153994919 · doi:10.35429/jee.2019.9.3.21.28

Optimización de la eficiencia de la celda fotovoltaica

2019· article· en· W3153994919 sur OpenAlexfundno aff
Juan Carlos Sandoval Villegas, Irving Manuel Tolosa-Garma, José Francisco Quintal-Vázquez

Notice bibliographique

RevueRevista de Ingeniería Eléctrica · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiquePhotovoltaic System Optimization Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversité du Québec en Outaouais
Mots-clésHeat sinkPhotovoltaic systemVoltageEnvironmental scienceSolar cellSink (geography)Materials scienceNuclear engineeringOptoelectronicsPhysicsElectrical engineeringThermodynamicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The electrical production efficiency of a solar cell is affected by its operating temperature: when it increases, efficiency decreases. The purpose of this paper is to demonstrate this effect and how the use of heat sinks help to improve the efficiency in photovoltaic cells at temperatures higher than those of design (NOCT 20 ° C). The experiment consisted in measuring environmental temperature, cell’s surface temperature, wind speed, voltage, current and power production of the solar cell while an electronically controlled load was connected(or demanding .01A). These measures were taken from two solar cells, one of them with a heatsink and the other (or another) without it. The measurements allowed us to obtain the current-voltage curve of both cells, which reveals that the cell with heat sink is more efficient in the production of energy than the cell without heat sink in a range between 3.4% -5.4%. The study was developed in the city of Cancún, Quintana Roo, with an average surface temperature of the panel of 40.42 ° C, average solar irradiation of 675 W/m2 and an average wind speed of 1.88 m/s.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,779
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,250 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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