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Enregistrement W4289551135 · doi:10.34117/bjdv8n7-346

Estudo da influência do ângulo de inclinação sobre o desempenho energético de um módulo fotovoltaico em um sistema Off Grid

2022· article· pt· W4289551135 sur OpenAlexaboutno aff
Manuelle da Silva Serejo, Keyll Carlos Ribeiro Martins, Carlos Vital Pinto Costa, Lourival Matos de Sousa Filho

Notice bibliographique

RevueBrazilian Journal of Development · 2022
Typearticle
Languept
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhotovoltaic Systems and Sustainability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Na busca por novas fontes de energia menos agressivas ao meio ambiente, a tecnologia solar fotovoltaica ganha destaque em nível mundial. Contudo, a eficiência de sistemas fotovoltaicos pode ser reduzida de forma significativa devido a fatores de perda elétricos e climáticos, o que resulta na importância de um estudo prévio do local e das condições de instalação do sistema. Parâmetros como sombreamento parcial, sujidade, temperatura de operação e ângulo de posicionamento do módulo aparecem como principais fatores que ocasionam perdas em sistemas fotovoltaicos. Portanto, o estudo detalhado desses parâmetros tem relevância acadêmica, no intuito de minimizar tais perdas e por conseguinte, aumentar o desempenho energético do sistema. O estudo analisou diferentes configurações de instalação para as condições climáticas da cidade de São Luís - MA utilizando simulações realizadas com o software PV*SOL e dados experimentais obtidos de dois módulos fotovoltaicos similares da Canadian Solar, de 265 W cada. Afim de estudar a influência dos ângulos de inclinação, um dos módulos estava instalado em uma estrutura fixa, ao passo que o outro possuía um sistema com seguidor solar ativo. Observou-se que o módulo com seguidor solar apresentou ganhos de tensão em todos os dias estudados quando comparado ao módulo configurado com ângulos fixos de 2° e 10°. Por fim, analisando todas as configurações estudadas percebeu-se que no caso de se utilizar um módulo com inclinação fixa, recomenda-se o ângulo de 10°.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,236 · 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'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

Citations0
Publié2022
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