Effects of different environmental and operational factors on the PV performance: A comprehensive review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Conventional fossil fuel‐based power generation is one of the main contributors to global environmental pollutions. The rapid depletion of fossil fuel reserves as well as their adverse environmental impact heighten the quest for cleaner and sustainable energy resources to generate electricity. Solar energy is an unlimited and immeasurable source of renewable energy that is used for direct electricity production through the solar PV cell. However, environmental conditions as well as operation and maintenance of the solar PV cell affect the optimum output and substantially impact the energy conversion efficiency, productivity and lifetime, thus affect the economy of power generation. In this study, an investigation about recent works regarding the effect of environmental and operational factors on the performance of solar PV cell is presented. It is found that dust allocation and soiling effect are crucial, along with the humidity and temperature that largely affect the performance of PV module. Additionally, the wind itself carries a significant amount of dust and sand particles, especially in the deserted areas. Deposition of dust in humid conditions forms adhesive, sticky mud on the PV cell and worsens the situation as it reduces the power generation up to 60–70%. This study discusses advanced approaches to mitigate the effects of these factors with their relative merits and challenges. Finally, a guideline is proposed to minimize the effect of different environmental and operational factors to optimize the performance of solar PV cell.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».