A Multi-Objective Optimisation Algorithm Based Design Method for Integrating Direct-Flex Photovoltaic Systems with Buildings
Notice bibliographique
Résumé
With the development of renewable energy technology and the pursuit of sustainable development in the construction industry, the design of direct-soft photovoltaic systems integrated with buildings has become an important research direction. In this paper, a variety of photovoltaic power generation modules are selected and combined with building roof functions to design a solar photovoltaic building integration system. In addition, this paper constructs a multi-objective optimization configuration model, improves the multi-objective particle swarm algorithm, and analyzes the optimization effect of the improved particle swarm algorithm on the photovoltaic building integration system by using multiple sets of test functions and evaluation indexes, combined with a number of experiments. The improved particle swarm algorithm in this paper converges to the optimal value of 0.21 when iterating to 25 rounds. And with the increase of the number of nodes, the optimized particle swarm algorithm, the distribution of node voltages in the vicinity of the standard voltage. The PV building integrated system designed in this paper still has a generation output efficiency higher than 85% after 20 years, which shows good stability of power generation. And the power generation in its whole life cycle is about 1645710kwh, which greatly reduces the consumption of conventional energy. In conclusion, the PV building integrated system in this paper not only has significant advantages in terms of capacity efficiency, but also shows strong potential for environmental protection.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».