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Enregistrement W7162555085 · doi:10.24018/ejece.2025.9.6.19768

Modeling and Optimization of a Two-Household Off-Grid Solar PV System in Punjab, Pakistan using HOMER Pro

2025· article· W7162555085 sur OpenAlexaff
Muhammad Saad Gondal, Mohammad Tariq Iqbal, Mohsin Jamil

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Electrical Engineering and Computer Science · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEnergy
ThématiqueHybrid Renewable Energy Systems
Établissements canadiensBrock UniversityMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotovoltaic systemCost of electricity by sourceRenewable energyBattery (electricity)ElectricityStand-alone power systemDiesel fuelGrid-connected photovoltaic power systemInverter

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study presents the design and analysis of a stand-alone photovoltaic (PV) system with battery storage for two residential units located in Vanike Tarar, Punjab, Pakistan. The system was modelled and optimized using HOMER Pro based on local solar data, household load requirements, and component specifications. The configuration includes a 2.57 kW PV array composed of Jinko Solar 345 W modules, a 48 V battery bank consisting of four Trojan SAGM 12 205 batteries, and a Schneider Conext TX 3300 NA inverter rated at 0.995 kW. The total electrical load of about 7.45 kWh per day was supplied entirely by renewable energy, achieving a 100 percent renewable fraction. Annual excess electricity of 989 kWh and unmet load of 88.8 kWh were observed during simulation. The total net present cost of the system is estimated at Rs 644,846, resulting in a levelized cost of energy of Rs 18.96 per kWh. The results confirm that the proposed PV–battery system is technically feasible and economically suitable for remote households, providing clean and reliable electricity without dependence on diesel generation.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,201 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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