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Enregistrement W4306778386 · doi:10.18280/ejee.240403

The Shading Effect on Photovoltaic Generator (GPV) Based on Reverse Osmosis (RO) Desalination System in Algeria

2022· article· en· W4306778386 sur OpenAlexvenueno aff
Fatima Zohra Boukahil, Omar Charrouf, Sabrina Abdeddaim, Achour Betka, Abdelkrim Menadi

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Electrical Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueSolar-Powered Water Purification Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDirection Générale de la Recherche Scientifique et du Développement Technologique
Mots-clésDesalinationPhotovoltaic systemMATLABShadingReverse osmosisAutomotive engineeringSolar irradianceGenerator (circuit theory)EngineeringPower (physics)Environmental scienceComputer scienceProcess engineeringMeteorologyElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates the performances analysis of PV-RO desalination system under uniform and non-uniform irradiance conditions. The main objective is the application of Extremum Seeking Control (ESC) to the GPV side in order to overcome the generated power and water quantity losses to improve the performance of the whole system. The technical design of the developed system is based on an existing RO desalination unit beside that real climatic data taken from a local mast are involved in this study. The modeling of the whole system and the control techniques adopted in this study are fully formulated. The whole system is modeled and controlled using MATLAB/Simulink. Different scenarios (healthy and shaded) based on real climatic data have been used to carry out the results. The ESC used shows its effectiveness to extract maximum power under shaded conditions for all the proposed scenarios. Compared with conventional controllers, this technique can offer extra power surrounding 685W in several cases. Furthermore, the shading conditions can affect widely freshwater production whose losses are estimated at around 82.91% for critical scenarios. The findings results are very significant for industrialists working in this field.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,209 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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