MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4385254967 · doi:10.1109/itec55900.2023.10187110

Optimization of PV Interconnections for a Solar-charged Electric Vehicle to Maximize On-board Solar Generation

2023· article· en· W4385254967 sur OpenAlexaff
Muhammad Hosnee Mobarak, Jennifer Bauman

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiquePhotovoltaic System Optimization Techniques
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotovoltaic systemMATLABSolar energyAutomotive engineeringComputer sciencePhotovoltaic thermal hybrid solar collectorShadingSolar cableEnvironmental scienceElectrical engineeringEngineeringSolar mirror

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent advancements in high-efficiency flexible thin-film solar cells make it possible for solar-charged electric vehicles to obtain ample solar energy from on-board photovoltaic (PV) cells. To maximize the on-board solar energy generation while driving and parked even under partial shading conditions, this paper demonstrates the necessity of the optimization of the PV interconnections and proposes an optimization method using Genetic Algorithm. Using solar radiation data, modeled partial shading data, and temperature profiles of Los Angeles (LA) to run simulations in MATLAB/Simulink, this research shows the monthly and annual accumulated on-board solar energy comparison between the optimized PV interconnection and an unoptimized design, and demonstrates that an annual 3% more on-board solar energy could be accumulated in LA with the proposed PV interconnection optimization method.

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)0,001
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,906
Score d'incertitude au seuil0,756

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,240 · 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
GenreMéthodes

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

Explorer davantage

Même sujetPhotovoltaic System Optimization TechniquesTravaux en français237 207