Performance assessment of a 20 MW photovoltaic power plant in a hot climate using real data and simulation tools
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The present study aims to evaluate the aptness of two commercial simulators, HOMER Pro and RETScreen Expert, as predictors of the performance of a large-scale photovoltaic power plant designed to deliver up to 20 MW in a hot climate, for which 26 months of real operational data are available. The power plant is located in the province of Adrar in the south of Algeria and classified as one of the hot regions worldwide. Performance parameters were reference yield, performance ratio, capacity factor, temperature loss and statistical indicators. The results showed that photovoltaic power plant performance depends on cell technology, insolation, and environmental conditions, especially temperature. The deviations between the simulation results and real monitoring data were found to be smaller in the case of HOMER Pro simulation tool. The total annual energy supplied in 2018 by the power plant was 36364MWh, whereas RETScreen Expert predicted 42339 MWh, or about 14% more and HOMER Pro predicted 34508 MWh or about 5.1% less. The influence of temperature on the power plant output was strong, causing a 40% drop during the summer, due to the limitations of the polycrystalline cell technology. This needs to be considered in the design of future photovoltaic power plants to be operated in hot climates. HOMER Pro and RETScreen Expert predicted an average annual final yield of 5.128 h/day, a module efficiency of 15% and an inverter efficiency of 98%. The t statistics were 3.75 for HOMER Pro and 6.12 for RETScreen Expert. The analysis shows that the 20 MW photovoltaic plant in hot climate experiences high losses compared to an equivalent plant based on thin-film photovoltaic cells.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle