Robust Method for Estimating Single-Diode Model Parameters of a PV Module from the Manufacturer's Datasheet Information
Notice bibliographique
Résumé
Estimating the electrical model parameters of photovoltaic (PV) modules, which are normally not provided by manufacturers, is crucial for modeling PV systems in simulation studies. This work proposes a novel robust approach to identify parameters of the single diode model (SDM) of a PV module. The equivalent electrical circuit parameters are extracted by solving a set of equations through the application of the Lambert W function for a given value of ideality factor, Ai, based on data found in manufacturer's datasheets under standard test conditions (STC). To find the optimal ideality factor, parameters are computed for different Ai values within a defined range, and their fitness is assessed using a multi-criteria objective function. Irradiance and temperature dependence of the parameters are estimated using the temperature coefficients available on datasheets and the irradiation coefficient of open circuit voltages, calculated using the data at Normal Operating Cell Temperature (NOCT). By utilizing the estimated values for the parameters, the current-voltage (1- V) characteristics at different levels of irradiation and temperatures, and the temperature coefficient of maximum power for several PV modules, were obtained. The errors expressed in terms of root means square deviations compared to the datasheet values were less than 4 % for the five different PV modules considered.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».