PVSYST-Based Solar Power Plant Planning
Notice bibliographique
Résumé
This research uses the PVSyst software which can plan an off-grid SPP system and find out how much electricity is generated in the Auditorium Building Campus 2, Ujung Pandang State Polytechnic. PVSyst is a software package that is used for the learning process, sizing, and data analysis of the PV mini-grid system. PVSyst is divided into grid connected systems, standalone systems, pumping systems. PVSyst is also equipped with a database from a wide and diverse range of meteorological data sources, as well as data on PV mini-grid components. In planning a PVSyst-based solar power plant, it can be used to find out how much electrical energy is generated to meet the electricity needs of the Campus 2 Auditorium Building, Ujung Pandang State Polytechnic. In this study using the PVSyst software according to the proposed load requires an average energy of 482 kWh/day, therefore, the panel module used is the polycrystalline type model CS3W-410P-HE manufacturer Canadian Solar Inc, where each panel unit used has a nominal power of 410 WP requires 422 modules, 2 modules in series and 211 modules in parallel. The battery used is a lead acid type with a 12-CS-11PS model manufactured from Rolls. The batteries used are 195 batteries, of which 3 batteries are installed in series and 64 batteries are installed in parallel. The controllers needed in this design are 50 units with the FLEXmax 80-36V model manufactured from Outback. The technology of this controller is an MPPT converter. In planning Solar Power Plant using PVSyst in the Auditorium Building Campus 2 of Ujung Pandang State Polytechnic, it produces electricity of 227,122 kWh per year.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».