Performance of Variable Flow Rates for Photovoltaic-Thermal Collectors and the Determination of Optimal Flow Rates
Notice bibliographique
Résumé
A quasi-steady state model has been developed to asses of the potential of variable flow strategies to improve the overall thermal efficiency of Photovoltaic-thermal (PVT) collectors. An adaption of the Duffie-Beckman method is used to simulate the PVT, in which the overall loss coefficient and heat removal factor are updated at each timestep in response to changes in flow rate and ambient conditions. A novel calculation engine was also developed to simulate a building heating loop connected to the solar loop via a counterflow heat exchanger that calculates the steady-state conditions for the system at each timestep. The results from PVT simulation are in good agreement with test data obtained from the solar simulator –environmental chamber facility at Concordia University. Further validation for the overall system was carried out via a parallel simulation run in TRNSYS and the model-predicted annual solar heat gains were within 3.6%. The results of the investigation show that a variable flow rate strategy has significant potential to improve thermal efficiency. This benefit was found to be dependent on ambient and process loop conditions, and most effective for systems with greater difference between heating process supply and return temperatures. Keywords: Photovoltaic-thermal; Solar Thermal; Flow Rate Optimization; variable flow
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».