Performance Investigation of a Large-Scale Grid-Tied PV Plant under High Plateau Climate Conditions: Case Study Ain El-Melh, Algeria
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the performance of a large-scale 20 MW photovoltaic (PV) plant in Ain El-Melh, Algeria.The evaluation is based on experimental data collected from January to December 2019.The PV plant consists of 40 sub-fields with 500 kW inverters and 1936 PV modules of 250 Wp each.Performance parameters including output energy, module temperature, final yield, module/system efficiencies, performance ratio (PR), corrected PR, and other loss-related indicators are assessed.The study focuses on the unique high plateau climate conditions (HPCC) in Algeria and their relevance to largescale grid-tied PV plants.The high plateau climate is characterized by specific environmental factors such as temperature fluctuations, high altitude, and variations in solar irradiance.These factors play a crucial role in determining the performance of largescale grid-tied PV plants in this region.In this study, the CR1000X monitoring device is employed to capture the environment's data, while the NARI SJ-30 monitoring system collects electrical data.During this study, the main environmental factors, such as temperature, radiation, wind speed, precipitation, and relative humidity, which may affect the PV plant's efficiency are considered to assess the PV system's performance.The results show that the PV plant supplied 827.9 MWh to the grid in 2019.The final yield ranged from 3.99 h/day in December to 5.897 h/day in April, and the PR varied from 64.8% to 79.34%.The annual capacity factor ranged from 16.65% to 24.57%.A soiling effect of 4.8% on the performance ratio was observed in a selected subfield.The findings are valuable for researchers, investors, and policymakers involved in PV projects in similar climates, advancing renewable energy utilization.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».