Enhancing Efficiency of Photovoltaic Thermal Systems in Tropical Climates: A Review of Automated Control Strategies, Cooling Mechanisms, and Experimental Insights
Notice bibliographique
Résumé
This review consolidates research on enhancing the performance of Photovoltaic Thermal (PV/T) systems through automated systems, control, and optimization, specifically addressing efficiency losses attributed to high irradiance and ambient temperatures in tropical regions.The review's objectives include evaluating automated control and optimization techniques, benchmarking cooling methods, analyzing experimental validations and case studies, comparing industrial applications, and identifying emerging trends in PV/T technologies.A systematic analysis was performed on empirical, numerical, and hybrid studies from tropical and subtropical climates, with a focus on control strategies, cooling performance, experimental rigor, deployment scale, and the adoption of innovations.The key findings suggest that efficiency gains of up to 28% can be achieved through advanced automated controls and hybrid cooling systems.Effective thermal management methods include water cooling, nanofluids, and phase change materials (PCM).The review also emphasizes robust experimental validations conducted under real tropical conditions, though it notes that industrial-scale applications are limited by economic and scalability challenges.Furthermore, the integration of AI-driven optimization and smart control systems shows promising potential but requires additional field validation.Collectively, these findings highlight critical gaps in long-term stability, cost-effectiveness, and adaptive control under diverse tropical climates.The review underscores the necessity for scalable and economically viable PV/T solutions that incorporate advanced materials and intelligent systems to optimize performance and facilitate sustainable energy adoption in tropical environments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».