Boosting Solar Sustainability: Performance Assessment of Roof-Mounted PV Arrays Under Snow Considering Various Module Interconnection Schemes
Notice bibliographique
Résumé
The transition to renewable energy sources is vital for achieving sustainability, and photovoltaic (PV) systems play a key role in this shift. However, their performance can be significantly affected in snowy conditions, where the irradiation and energy production are limited. This study addresses a critical gap in the literature by developing a MATLAB/Simulink model that considers the impacts of snow layering and removal on roof-mounted photovoltaic arrays. This study investigates various module interconnection schemes—including Series, Series-Parallel, Total-Cross-Tied, Bridge-Linked, and Honey-Comb—to determine their impact on energy efficiency in snowy environments. Based on the results, when the modules are fully covered by uniform snow, the power losses can increase from 38.9% to 93.2% for all interconnection schemes by increasing the accumulated snow from 1 cm to 5 cm. When the modules are covered by nonuniform snow and the snow removal is considered the TCT scheme has the minimum power losses and the maximum efficiency, depending on the accumulated snow pattern. For the worst scenario, the power loss is 70.1% for TCT, 71.7% for SP, 72% for HC, 72.3% for BL, and 76.7% for series interconnection. For the other scenarios, almost a similar trend can be observed where the TCT interconnection has the maximum efficiency, and the series interconnection has the minimum efficiency.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».