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Enregistrement W4236488975 · doi:10.22215/etd/2014-10332

Environmental Effects on the Operation of Triple-Junction Flexible Photovoltaic Panels

2014· dissertation· en· W4236488975 sur OpenAlexaffabout
K. Graff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEnergy
ThématiquePhotovoltaic System Optimization Techniques
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotovoltaic systemTilt (camera)Triple junctionAmorphous siliconPower (physics)Environmental scienceEngineeringAutomotive engineeringElectrical engineeringSolar cellMaterials scienceCrystalline siliconOptoelectronicsMechanical engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis contains a complete description of a solar photovoltaic experiment to monitor and predict the performance of solar technology in the temperate climate in Ontario. An experiment was designed and built to monitor weather data and determine the operating characteristics of the modules using high-resolution equipment. The data gathered were used in i the one-diode model to predict the power produced by the modules. A large sample of data was not achievable due to the experiment taking place during the winter where snow and a low solar angle heavily reduced the module performance. Results were nevertheless obtained for a Uni-Solar PVL-144 thin-film triple junction amorphous silicon module, and the power predicted was within 25% of what was measured. The module efficiency was found to be 7% -8% and the ideal tilt angle for Ottawa to be 50 10 . The findings presented in this thesis form a basis for future work in characterizing other types of solar modules in the Ontario climate, as well as furthering research in snow accumulation effects on photovoltaic systems. Most importantly, I am grateful for my thesis supervisor, Dr. Steven McGarry, for his dedicated efforts in keeping me motivated and pushing me to finish this work. I am

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,495
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,221 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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