MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4200195871 · doi:10.18280/jesa.540606

Performance Evaluation of PV Panel Configurations Considering PSC’s for PV Standalone Applications

2021· article· en· W4200195871 sur OpenAlexvenueno aff
Asadi Suresh Kumar, Vyza Usha Reddy

Notice bibliographique

RevueJournal Européen des Systèmes Automatisés · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiquePhotovoltaic System Optimization Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotovoltaic systemShadingMaximum power principleIrradianceShadow (psychology)DiagonalEconomic shortagePower (physics)ElectricityComputer scienceAutomotive engineeringEnvironmental scienceElectrical engineeringEngineeringMathematicsPhysicsOpticsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the major concerns for continuous solar photovoltaic (PV) generation is partial shading. The movement of clouds, shadow of buildings, trees, birds, litter and dust, etc., can lead to partial shadow conditions (PSCs). The PSCs have caused inconsistent power losses in the PV modules. This leads to a shortage of electricity production and the presence in the PV curve of several peaks. One of the simplest solutions to PSC’s is the PV configurations. The objective of this paper is modelling and simulation of solar PV system in various shading scenarios for KC200GT 200 W, 5 x 5 configurations that includes Series/Parallel (SP), Total-Cross-Tied (TCT), Triple-Tied (TT), Bridge-Link (BL) configurations. Real time PSC’s such as corner, center, frame, random, diagonal, right side end shading conditions are evaluated under all PV array configurations. A comparative analysis is carried out for the parameters such as open circuit voltage, short circuit current, maximum power point, panel mismatch losses, fill factor, efficiency under all PV configurations considering PSC’s. From the comparison analysis best configuration will be presented.

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 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 enseignants0,668
Score d'incertitude au seuil0,915

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal Européen des Systèmes AutomatisésMême sujetPhotovoltaic System Optimization TechniquesTravaux en français237 207