Parameters estimation and curves analysis for faults evaluation of a degraded photovoltaic module
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In the present work, a fault evaluation method for photovoltaic arrays based on fault parameters identification and curves analysis is proposed for diagnosing the state of photovoltaic generators. An overview of the components, the modelling of the photovoltaic generator and the meaning of the parameters is established for relating parameters to photovoltaic components and environmental conditions. The analysis and investigation of the relationship between the maximum power points and the parameters variations are performed. Investigation on how degradations and failure on photovoltaic systems can affect parameters, is established. In this context, the methodology for diagnosing and monitoring defects based on photovoltaic estimated parameters is developed; the optimization technique maximum likelihood, is used for extracting health and faults parameters from the measured curves of the photovoltaic array. From residual vectors, the parameters which vary more are the series resistance, the shunt resistor, and the current of photon. The maximum power also changes and decreases from its reference value. The validation results prove deviations on parameters, which means that there are degradations and failures on the ARCO Solar M75 array after 20 years of outdoors operation. So, at the end of this analysis, it is recommended to act on the PV system through junction box, cell edges, wiring, busbars, and connectors.
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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 | 0,009 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».