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Enregistrement W7160514980 · doi:10.4324/9781315074405-546

Optimization of the BIPV Ventilated Facade

2020· book-chapter· en· W7160514980 sur OpenAlexaboutno aff
Ljubisav Stamenić, Eric Smiley, Marko Stojanovic

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueSolar Thermal and Photovoltaic Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBuilding-integrated photovoltaicsFacadePhotovoltaic systemBuilding envelopeElectricity generationPhotovoltaic mounting systemSolar energyElectricity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the main challenges and opportunities for PV is building integration. Integration of PV in buildings can be considered for many purposes besides electricity generation and a holistic approach to building design and operation will lead to the greatest economic and environmental benefits. Ventilated building facades offer an excellent opportunity to increase use of the solar resource with the integration of a BIPV array into the facade. The Photovoltaic Energy Applied Research Lab (PEARL) at the British Columbia Institute of Technology (BCIT) developed and constructed a Building Integrated PV ventilated facade for the retrofit of a building in downtown Vancouver, Canada. The new facade enhances the thermal performance of the building envelope by controlled ventilation of the air space between the two facades with DC fans powered by BIPV modules built into the new building facade. Performance of the ventilation system is enhanced by the use of a specially developed controller, which uses maximum power point tracking and voltage control to optimize the performance of the PV array. Multidisciplinary expertise in mechanical, structural, electrical and electronic engineering was required and the technical viability of such an architectural approach to the structural integration of PV is presented.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,179 · 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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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