Rapid evaluation of the design and manufacture of cooling systems of photovoltaic solar panels
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A new methodology is presented in this paper to encourage the growth of renewable energy technologies in hot and arid countries. PV solar panels are characterized by a decrease in efficiency with the increase in temperatures. This means in hot sunny countries, the actual output will decrease, affecting the power output despite the high availability of sun irradiation. In order to address this issue, a new methodology has been developed and presented in this paper to support system’s designers and manufacturers; which allows rapid testing and assessment of the design in consistent way within a short period of time. The approach, named Rapid Evaluation of Solar panels Cooling (RESC), is novel as it combines rapid laboratory testing, with in-situ experimental data to evaluate the cooling technologies that are integrated into solar panels. Modular and scalable designs of passive (chimney effect) and active (fan) cooling methods were tested. The results show that the suggested approach is successful in comparing between the cooling technologies to assess their performance and the payback period within a short period of time. Carbon savings are also calculated for the suggested cooling technologies. The results show that the best energy performance was found to be for the fan-cooled system with overall 12.3% improvement in annual energy output. However, when compared to the payback period on financial investment, the passive cooling is found to more appealing. The key advantage of cooling technologies is found to be in producing an additional significant level of power during summer days when the surface temperature of the panel is at 70 °C or above. Hence, in such conditions, the cooling process could result in an increase in power output of about 53.15% relative to the uncooled standard panels.
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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 | 0,003 | 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 | 0,001 |
| 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 ».