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Enregistrement W4200358589 · doi:10.1109/iemcon53756.2021.9623086

Techno-economic Comparison of Emerging Solar PV modules for Utility Scale PV installation

2021· article· en· W4200358589 sur OpenAlexaff
Aruoriwoghene Okere, M. Tariq Iqbal

Notice bibliographique

Revue2021 IEEE 12th Annual Information Technology, Electronics and Mobile Communication Conference (IEMCON) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiquePhotovoltaic System Optimization Techniques
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotovoltaic systemRenewable energySolar energyElectricityPhotovoltaic mounting systemElectricity generationAutomotive engineeringComputer scienceProcess engineeringEnvironmental scienceElectrical engineeringEngineeringReliability engineeringMaximum power point trackingPower (physics)Physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a techno-economic analysis of various emerging solar photovoltaic (PV) technologies in modules for possible employment and application to large scale solar energy generation systems. This analysis considered the bifacial technology, half cell technology, and the heterojunction technology. This analysis was based on four important parameters which are generally considered before a PV technology is deployed on a PV farm. These parameters are energy generation, degradation, performance ratio, and installation cost. The simulation and analysis were carried out with the National Renewable Energy Laboratory (NREL) software System Advisor Model (SAM). The results obtained from the simulations showed that for the same environmental conditions and areas with high possibility of light reflection, the bifacial PV technology is a very good candidate. This is due its high efficiency since the bifacial PV module can also convert reflected light on the rear of the solar panel to electricity. However, if the cost of installation is to be considered above every other factor, the heterojunction being the least expensive in the comparison can be employed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,268 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

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