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Enregistrement W7079204827

Estimation des composantes d'éclairement incliné par ciel clair à partir des luminances descendantes et montantes prenant en compte la réflectance du sol

2024· article· en· W7079204827 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

Revuetheses.fr (ABES) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDownwellingIrradianceSolar irradianceUpwellingSkySolar energyPhotovoltaic system
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accurate prediction of downwelling and upwelling solar irradiances for various plane orientations is crucial for solar energy applications. Bifacial photovoltaic and solar tracking technologies significantly improve energy yields by capturing solar radiation on both the front and rear faces of photovoltaic modules, optimizing their orientations over time. These predictions are also vital in architecture and energy building, enhancing energy efficiency and ensuring visual and thermal comfort in buildings.For accurate predictions under all-sky conditions, it is essential to be able to provide first broadband direct, diffuse, and reflected solar irradiance components under clear skies, accounting for general ground reflectance. The objective of this PhD study is to explore the possibility of extending the capacity of the existing clear-sky irradiance model McClear, provided by the Copernicus Atmosphere Monitoring Services (CAMS). This model, which incorporates atmospheric parameters (ozone, water vapor, and aerosol properties) from CAMS, delivers fast and accurate downwelling global, diffuse horizontal irradiances, and direct normal irradiance under clear sky conditions but does not offer downwelling (diffuse) and upwelling (reflected) tilted irradiance.In this work, we propose a new model, McClear_Radiance, based on modeling downwelling and upwelling radiances, which are the sources for computing any irradiance component for arbitrary orientations. The McClear_Radiance model, extended from CAMS McClear, utilizes a LUT method using the radiative transfer model libRadtran. It relies on three key input parameters (diffuse fraction, aerosol type, and SZA) and it also incorporates ground reflectance through the Ross-Li modeling of the bidirectional reflectance distribution function (BRDF) for non-Lambertian surfaces, beyond albedo.Various validations and performance analyses have been conducted using two widely used empirical models as baselines to estimate tilted irradiances from direct and diffuse horizontal irradiances: the Perez Transposition model proposed by Perez et al. (1987) and a CIE-type radiance model by Perez et al. (1993a; 1993b). These studies were first performed in a simulated numerical environment using the RTM libRadtran as a reference for numerous clear-sky situations and various plane orientations, demonstrating significant improvement for the proposed McClear_Radiance model compared to the two baseline methods.“Real-world” validation of the McClear_Radiance model was finally conducted with high-quality concomitant global and diffuse horizontal, direct normal irradiance, and three global tilted irradiances (GTI, 20° South, 30° South, and 45° Southwest) from pyranometric sensors operated by DLR at the Plataforma Solar de Almería (PSA) in Southern Spain. Comparisons for the three orientations under clear sky conditions showed RMSE values of 20.1 W/m² (2.8%) and high correlation coefficients (≈ 0.998), consistent with the RMSE of clear-sky GHI from McClear (18.7 W/m², 2.9%), slightly better than the Perez Transposition model (23 W/m2, 3.2 %) and indistinguishable from the Perez Radiance models (20.1 W/m2, 2.8 %), considering measurement uncertainties.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,245 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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