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Enregistrement W4382540342 · doi:10.18280/mmep.100330

Evaluating the Effects of Air Cooling on Photovoltaic Module Performance in Hot Climates: A Comprehensive Numerical and Experimental Investigation

2023· article· en· W4382540342 sur OpenAlexvenueno aff
Ahmed J. Hamad, Fawizea M. Hussein, Ali Lateef Tarish

Notice bibliographique

RevueMathematical Modelling and Engineering Problems · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiquePhotovoltaic System Optimization Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotovoltaic systemEnvironmental scienceEngineering physicsMeteorologyAerospace engineeringArchitectural engineeringComputer scienceEngineeringPhysicsElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The performance of solar photovoltaic (PV) modules is significantly impacted by heat accumulation within the module materials, resulting from solar irradiance.This heat accumulation leads to increased module temperatures and decreased output power.Consequently, enhancing the cooling performance of PV modules can improve their output power, electrical efficiency, and extend their operational lifespan.In this study, the influence of air cooling on solar PV module performance under hot climatic conditions was investigated experimentally and numerically for various ambient temperatures (35, 40, 45℃) and irradiance levels (G: 800, 900, 1000 W) at different air flowrates.A numerical investigation was conducted using a turbulent flow simulation model, solved with COMSOL Multiphysics 5.4 software.Results demonstrated a considerable reduction in PV module temperature as the cooling air flowrate increased under diverse testing conditions.Module temperature increments of approximately 1.8% and 4% were observed for G=900 W and 1000 W, respectively, when compared to G=800 W. The output power of PV modules incorporating air cooling exhibited enhancements of roughly 8.2%, 7%, and 5.4% for irradiances of 800, 900, and 1000 W, respectively, compared to those without cooling.Furthermore, the electrical efficiency of PV modules with air cooling improved by approximately 4%, 4.4%, and 5% for irradiances of 800, 900, and 1000 W, respectively, in comparison to those lacking cooling mechanisms.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,532

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,230 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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