Flocking-Inspired Solar Tracking System with Adaptive Performance in Varied Environmental Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Traditional solar trackers are designed to follow the sun’s exact position, assuming that perfect sun alignment always results in optimal energy generation. However, despite perfect alignment, external factors such as shading, dust, and wind can reduce power output in real-world conditions. To address these challenges, our novel system draws inspiration from the flocking behavior of birds, where individual entities adjust their behavior based on their energy output and the energy outputs of neighboring panels. The system uses Particle Swarm Optimization (PSO) to mimic this behavior, dynamically adjusting the solar tracker’s position to respond to varying environmental conditions. One key innovation is introducing a power threshold strategy, set between 1.5 W and 2 W, to avoid continuous tracker movement and conserve energy by minimizing unnecessary adjustments when the power difference is insignificant. The proposed system demonstrated an impressive 8% increase in energy gain and a reduction of up to 11% in energy consumption compared to the traditional continuous tracker. The tracking accuracy improved by 84%, with the mean tracking error reduced in the range of 0.78° to 1.09°. The system also captured 17.4% more solar irradiance, showcasing its superior efficiency. Despite environmental challenges such as dust and shading, the proposed system consistently outperformed the traditional tracker regarding energy savings and overall performance, offering a more resilient and energy-efficient solution for solar energy generation.
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 | 0,000 | 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 ».