Formulation and Data-Driven Optimization for Maximizing the Photovoltaic Power with Tilt Angle Adjustment
Notice bibliographique
Résumé
This paper reports on how the trade-off between the incident solar irradiance and conversion efficiency of a photovoltaic panel affects its power production. A neural network was developed through statistical analysis and a data-driven approach to accurately calculate the photovoltaic panel’s power output. Although the incident beam irradiance at a specified location directly relates to the tilt angle, the diffusion irradiance and energy conversion efficiency are nonlinearly dependent on a number of operating parameters, including cell temperature, wind speed, humidity, etc. A mathematical model was implemented to examine and cross-validate the physics of the neural network. Through simulation and comparison of the optimized results for different time horizons, it was found that hourly optimization can increase the energy generated from the photovoltaic panel by up to 42.07%. Additionally, compared to the base scenario, annually, monthly, and hourly optimization can result in 9.7%, 12.74%, and 24.78% more power, respectively. This study confirms the data-driven approach is an effective tool for optimizing solar power. It recommends adjusting the tilt angle of photovoltaic panels hourly, during the daily operation of maximizing the energy output and reducing solar costs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».