Computational Intelligence-Based Modeling of a UAV-Integrated PV Module in Icing Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Solar UAVs utilize solar energy to extend flight endurance and reduce maintenance compared to traditional UAVs. However, in-flight icing presents significant challenges, impacting both aerodynamic performance and the operational reliability of UAV-integrated photovoltaic (PV) systems. Ice accumulation on wings degrades mechanical properties, while icing on PV modules obstructs sunlight, adversely affecting their parameters. Partial shading from ice is more harmful than uniform shading, complicating PV module behavior analysis. This study presents a novel approach to model the behavior of UAV-integrated PV modules incorporating the impact of nonuniform in-flight icing into irradiance calculations. By analyzing how ice formation acts as an obstacle and considering its effect on the PV module governing equations, this research develops a computational framework alongside with segmenting the PV module's operational curve into two zones: ice-covered and normal. The parameters for these zones are determined using advanced computational intelligence methods. The proposed method enables predictions of PV module performance using trained machine learning models, enhanced by the minimum redundancy maximum relevance technique, under dynamic and adverse conditions such as movement-induced sunlight variations and partial shading. The trained models’ performance is validated through experimental tests, demonstrating the reliability and effectiveness of the approach.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».