Long-term seasonal and interannual performance of a residential photovoltaic system in a temperate continental climate
Notice bibliographique
Résumé
This study presents a comprehensive performance evaluation of a residential photovoltaic (PV) system located in Târlungeni, Braşov County, Romania, monitored over a 29-month period from January 2023 to May 2025. The 6.48 kWp system comprises 16 Canadian Solar HiKu6 Mono PERC 405 W modules (module efficiency 20.7%) configured in an East-West orientation and connected to a Huawei SUN 2000-5KTL-M0 inverter (maximum efficiency 98.4%). The analysis focuses on seasonal variations and interannual trends in energy production, self-consumption rates, and grid dependency patterns. Data extracted from the Huawei FusionSolar energy management platform reveals a significant increase in solar yield from 47.18 kWh in January 2023 (during the system commissioning phase with partial operational period) to 286.76 kWh in January 2025, reflecting full system maturity. Seasonal patterns show peak solar production of 654.83 kWh in August 2023, with substantial monthly variation driven by climate dynamics typical of temperate continental regions. The self-consumption rate averaged 27%–36% across the monitoring period, while energy independence levels ranged from 17%–22% in winter months to 50%–58% in summer months. Grid dependency followed inverse patterns, with winter months requiring 77%–82% grid import versus 42%–48% in summer. The coefficient of variation for monthly solar yield was 52%, reflecting high seasonal variability characteristic of the temperate continental climate. These findings provide valuable insights for residential PV system planning in temperate continental climates.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 ».