DUET: A Novel Energy Yield Model With 3-D Shading for Bifacial Photovoltaic Systems
Notice bibliographique
Résumé
Bifacial photovoltaic (PV) performance models strive to accurately quantify rear-incident irradiance. While ray tracing models are optically rigorous, they require significant computational resources; faster view factor (VF) models are widely adopted but require user-defined loss factors to approximate rear shading and irradiance nonuniformity, introducing uncertainty in energy yield predictions. This article describes DUET—a bifacial PV performance model that calculates optical and electrical performance based on a physically representative array geometry. DUET’s novel shading algorithm pairs a 3-D VF model with deterministic ray-object intersections to capture 2-D shade-inclusive irradiance profiles while minimizing computational cost. Series and parallel combination of current–voltage curves capture irradiance nonuniformity throughout the module and array. This article provides validation against open-access system measurements from a test site in Roskilde, Denmark, and comparison to other software tested there [1]. DUET’s modeled bifacial energy yield agrees with measured data within −1.56% for fixed-tilt and −0.65% for horizontal single-axis tracked (HSAT) systems. Mean absolute error (MAE) in hourly bifacial power is 14.2–15.0 mW/Wp for fixed-tilt and 17.3–18.3 mW/Wp for HSAT, depending on the module temperature model applied. Comparing modeled and measured rear irradiance of two rear-facing pyranometers, DUET’s MAE values of 2.8 W/m$^{2}$for fixed-tilt and 3.7 W/m$^{2}$for HSAT are among the lowest errors reported for other software tested at this site. DUET provides computationally efficient bifacial performance modeling with geographic, temporal, and structural specificity to determine loss factors for use in other performance models or to be used directly in system design optimization.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».