Numerical simulation study of the sensitivity of solar cell current output to environmental changes
Notice bibliographique
Résumé
The study constructs a solar cell simulation model and tracks the maximum power output from the solar cell using the MPPT algorithm. Simulation simulation experiments are conducted to analyze the effects of changes in environmental factors such as season, weather, light, temperature, wind speed, etc. on the current and power output of solar cells. The total output power and the peak output power of the solar cell are the largest in summer, which are 7407.69kW and 114.93kW, respectively, and the total output power and the peak output power of the solar cell are the smallest in fall, which are 1748.96kW and 31.58kW, respectively. The peak power output of the solar cell is the largest in sunny days, which is 107.56kW, and the smallest in rainy days, which is 37.06kW. The total solar cell power output is maximum (7896.93kW) on clear to cloudy days and minimum (1955.27kW) on rainy days. The solar cell output current and maximum power values decreased with decreasing light intensity. The ambient temperature has little effect on the short circuit current, the output current increases slightly with increasing temperature, the open circuit voltage decreases drastically with increasing temperature and the maximum output power decreases with increasing temperature. The maximum output power of the solar cell increases with increasing wind speed.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».