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Enregistrement W4413822202 · doi:10.1109/pvsc59419.2025.11132723

Comparison of Spectral Correction Methods: Spectral Irradiance Measurements and Parameterized Spectral Models

2025· article· en· W4413822202 sur OpenAlexaff
Mandy R. Lewis, Nicholas Riedel, Jacob K. Thorning, Adam R. Jensen, Karin Hinzer

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRadiative Heat Transfer Studies
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIrradianceParameterized complexitySpectral analysisComputer scienceRemote sensingMathematicsPhysicsAlgorithmOpticsGeologySpectroscopy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A standard solar spectrum is assumed for photovoltaic (PV) module performance calculations, but spectral solar irradiance is continuously changing, impacting PV efficiency and energy yield. We calculate the spectral mismatch modifier (SMM) for one year of measured spectral irradiance data in Roskilde, Denmark. Irradiance wavelength measurement range affects the calculated SMM: neglecting long-wavelength irradiance above 1700 nm underestimates module current increase due to clouds and overestimates module current increase due to air mass. We also compare five parameterized spectral correction methods. Tilt of the spectral irradiance measurement (or of input training data for parameterized models) is non-negligible when calculating SMM. Parameterized methods relying on clearness index predict large positive spectral effects due to clouds, an effect that is neglected in other models. Further work is required to ascertain the most effective spectral correction approaches.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,084
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,276 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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