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Enregistrement W4224293844 · doi:10.3390/en15082961

Modeling, Analysis, Design, and Simulation of a Bidirectional DC-DC Converter with Integrated Snow Removal Functionality for Solar PV Electric Vehicle Charger Applications

2022· article· en· W4224293844 sur OpenAlexaff
Sandra Aragon-Aviles, Arvind H. Kadam, T.S. Sidhu, Sheldon S. Williamson

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiquePhotovoltaic System Optimization Techniques
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotovoltaic systemBattery (electricity)Maximum power point trackingAutomotive engineeringGrid-connected photovoltaic power systemSolar energyElectrical engineeringSnowComputer sciencePower (physics)Environmental scienceEngineeringVoltageMeteorologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Different factors affect solar photovoltaic (PV) systems by decreasing input energy and reducing the conversion efficiency of the system. One of these factors is the effect of snow cover on PV panels, a subject lacking sufficient academic research. This paper reviews and compares current research for snow removal in solar PV modules. Additionally, this paper presents the design, analysis and modelling of a smart heating system for solar PV Electric Vehicle (EV) charging applications. The system is based on a bidirectional DC-DC converter that redirects the grid/EV-battery power into heating of the solar PV modules, thus removing snow cover, as well as providing the function of MPPT when required to charge the EV battery pack. A control scheme for each mode of operation was designed. Subsequently, a performance evaluation by simulating the system under various conditions is presented validating the usefulness of the proposed converter to be used in solar PV systems under extreme winter conditions.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations24
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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