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Enregistrement W4389610323 · doi:10.1109/tie.2023.3337518

An Online Scanning Method to Detect the Output Characteristics of Photovoltaic Panels

2023· article· en· W4389610323 sur OpenAlexaff
Reza Sangrody, Shamsodin Taheri

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Industrial Electronics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiquePhotovoltaic System Optimization Techniques
Établissements canadiensUniversité du Québec en Outaouais
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotovoltaic systemMaximum power point trackingInverterCapacitorMaximum power principlePower (physics)Solar micro-inverterInductorVoltageBoost converterEngineeringPoint (geometry)Electronic engineeringComputer scienceElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article proposes an online scanning technique to detect the output characteristics of a photovoltaic (PV) panel. This innovative technology, presented as a power electronic circuit, provides several advantages such as detecting the partial shading occurrence, estimating the global maximum power point, and noticing the malfunction of PV inverters. In addition, it can be used beside the maximum power point tracking algorithm to decrease its tracking time especially in uncertain climate conditions. The scanning procedure can be completed in two phases namely the right-hand side and the left-hand side scanning of the operating point. The proposed scanning method is conducted through applying a voltage across an inductor located between the PV panel and the terminal capacitor. This converter can be used in an online manner to scan the electrical characteristics of a PV system. Thus, contrary to the traditional methods, the scanning converter does not interfere the operation of PV system. Furthermore, the proposed method does not have detrimental impacts on the terminal electrolytic capacitor of the PV panel leading to a long lifespan of the PV inverter. In order to show the effectiveness of the proposed technology, simulated and experimental results are brought under different solar irradiation patterns.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,848
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,245 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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