Performance evaluation of predictive models for a Grid-Connected Building-Integrated photovoltaic system (BIPV)
Notice bibliographique
Résumé
Building-integrated photovoltaics (BIPV) emerge as essential components in sustainable urban infrastructure, yet predictive modeling of their thermal and electrical behaviour remains underexplored. This study evaluates two widely used numerical photovoltaic models, a Simplified and a Detailed model, for their ability to predict the thermal and electrical performance of a BIPV rainscreen system under varying irradiance conditions and temporal resolutions. High-resolution (5-minute), mid-resolution (15-minute), and low-resolution (1-hour) simulations are conducted to reflect applications in research and development (R&D), demand side management (DSM), and energy prediction, respectively. Model outputs are validated against experimental data using six statistical indicators. Results show that the Simplified model performs well across temporal resolutions with a consistent overprediction particularly under low-irradiance conditions with its overall accuracy improving at lower resolutions (1-hour). Conversely, the Detailed model excels in simulations with high temporal resolution (5-min), capturing transient irradiance and temperature effects, but shows reduced accuracy when input data are temporally aggregated. These findings highlight the importance of selecting models based on application-specific requirements. The Detailed model is recommended for research and development, while the Simplified model is more suitable for building performance simulations. The study also emphasizes the need for better thermal modelling and further validation of numerical models across a variety of BIPV configurations and climatic conditions.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».