Racking Reflection and Shading Effects on Single Axis Tracked Bifacial Photovoltaic Modules
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Bifacial photovoltaics (PV) is predicted to comprise 80% of the silicon PV share within the next ten years. However, bifacial energy yield models are still undergoing validation, and their uncertainty may slow adoption. One of the challenges of single-axis-tracked (SAT) bifacial PV performance modelling is accurately accounting for the effects of racking elements, such as the frame, module supports, and torque tube, on the rear irradiance. In this work, we calculated front and rear irradiances for the center modules of a 2-in-portrait SAT bifacial photovoltaic system from hourly typical meteorological year data for the Bifacial Test Evaluation Center (BiTEC) site in Livermore, California using bifacial_radiance ray tracing software. For every hourly timestamp, we calculated 2D front and rear irradiance maps in three cases: with no racking, absorptive racking, and reflective racking. From these, we calculated three racking effects: shading, reflection, and shading and reflection combined. We also calculated shading and reflection factors as well as rear irradiance non-uniformity for each case. For the PV system modelled, racking reflection is focused in the same areas of the module as racking shading, partially counteracting shading-induced irradiance reduction and irradiance non-uniformity. For example, for a winter day at noon, racking reflection reduces the rear shading factor from -18.4% to -10.8% and the irradiance non-uniformity from 14.8% to 10.8%. The effects of racking, including both shading and reflection, vary by time of day and year. Accounting for these variations, rather than using annual average correction factors, will improve energy yield prediction accuracy for bifacial PV, especially over short time periods.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle