Quantifying Edge Brightening and Current Mismatch Loss in Fixed-Tilt and Single-Axis Tracked Bifacial PV Systems
Notice bibliographique
Résumé
Common photovoltaic (PV) performance modelling software approximate energy yield using a central irradiance sampling line within an infinite row of modules. In such an approach, user-defined corrective factors must represent the irradiance non-uniformity across a row of bifacial PV modules. To contribute to a growing understanding of the upper bound for corrective factors in utility scale systems, this study quantifies the net effect of edge brightening gains and current mismatch losses for central rows in a 2-in-portrait fixed-tilt and single-axis tracked (SAT) PV test-bed at 55°N. Using the DUET PV energy yield software, this study demonstrates optical and electrical calculations for 200,000+ sample points across the row, including two-dimensional non-uniformity profiles for the front and rear of each row in each system. Rear edge brightening ranging from 18.3-32.7 W/m2 contributes to a 0.3-0.5% annual edge brightening gain in energy yield counteracted by 0.1-0.2% current mismatch losses, depending on the system. A method combining the per-timestamp current-voltage curves of all 88 modules in the row demonstrates +0.3% and +0.25% net energy yield gain for fixed-tilt and single-axis tracked systems, respectively, as compared to a central module approximation. Any model that does not inherently capture irradiance non-uniformity along a row of modules should thus allow a net positive corrective factor.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».