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Enregistrement W4312310892 · doi:10.1109/pvsc48317.2022.9938693

Racking Reflection and Shading Effects on Single Axis Tracked Bifacial Photovoltaic Modules

2022· article· en· W4312310892 sur OpenAlexaff
Mandy R. Lewis, Trevor J. Coathup, Annie C. J. Russell, Javier Guerrero‐Perez, Christopher E. Valdivia, Karin Hinzer

Notice bibliographique

Revue2022 IEEE 49th Photovoltaics Specialists Conference (PVSC) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
Thématiquesolar cell performance optimization
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShadingIrradiancePhotovoltaic systemReflection (computer programming)RadianceOpticsEnvironmental scienceSolar irradianceComputer sciencePhysicsEngineeringMeteorologyElectrical engineeringComputer graphics (images)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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