Critère d'évaluation des performances et amélioration de l'efficacité de conversion pour un panneau photovoltaïque avec gestion thermique
Notice bibliographique
Résumé
Dans cet article, un panneau photovoltaïque typique comportant cinq couches différentes de : verre, 1ère EVA, cellule photovoltaïque (PV), 2ème EVA et tedlar est considéré pour en effectuer une évaluation thermique. Un fluide ayant les propriétés thermiques de l'eau est considéré comme liquide de refroidissement pour la gestion thermique du panneau. Ce refroidissement est étudié afin de réduire le problème de réduction de l'efficacité du panneau PV en raison de l'augmentation de la température de ses cellules. Initialement, une validation avec les résultats d'études précédentes a été effectuée pour assurer la fiabilité des résultats de l'étude en cours. Le critère d'évaluation de performance (CEP), défini comme le rapport de la chaleur transférée à la puissance de pompage requise, ainsi que l'efficacité de conversion du panneau, définie comme le rapport de la différence des rendements de conversion électrique entre le panneau refroidi et le même panneau sans refroidissement au rendement de conversion électrique du panneau sans refroidissement, sont étudiés numériquement à l'aide de la dynamique des fluides computationnelle (CFD). L'effet de la variation de quatre variables différentes est étudié. Une irradiance solaire de 600 W/\si{\square m}, 800 W/\si{\square m}, 1000 W/\si{\square m}; une vitesse du vent de 1 m/s, 2 m/s, 4 m/s; une température ambiante de 20$^{\circ}$C, 30$^{\circ}$C, 40$^{\circ}$C; et une vitesse d'entrée du liquide de refroidissement de 0, 0,02 m/s, 0,05 m/s, 0,10 m/s sont prises en compte. L'avantage d'utiliser le paramètre sans dimension CEP est qu'il permet de comparer simultanément différentes conceptions et modèles en termes de flux thermiques (évacuation de la chaleur du panneau) et de fluides (puissance de pompage du liquide de refroidissement). Finalement, l'outil d'apprentissage automatique Neural Net Fitting intégré dans MATLAB a été utilisé pour faire des prédictions pour les conditions ambiantes, environnementales et de conceptions autres que celles mentionnées. Les résultats ont révélé que l'amélioration de l'efficacité de conversion du panneau est en corrélation avec des conditions ambiantes et environnementales plus difficiles, et qu'elle diminue légèrement avec la réduction de la vitesse d'entrée du liquide de refroidissement. De plus, le CEP est plus élevé à des températures ambiantes et des irradiations solaires plus élevées, et il augmente considérablement à des vitesses d'entrée de liquide de refroidissement plus faibles en raison de réductions considérables de la puissance de pompage.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».