Pengaruh iradiasi dan temperatur terhadap efisiensi daya keluaran pada pemodelan photovoltaic Canadian solar 270 Wp
Bibliographic record
Abstract
Matahari sebagai sumber energi yang tidak terbatas sangat menguntungkan terhadap Indonesia dengan letak astronomis yang berada digaris khatulistiwa dan beriklim tropis. Dengan memiliki iklim tropis (musim hujan dan kemarau) mengakibatkan penyinaran energi radiasi lebih kurang 12 jam menjadikan Indonesia cukup untuk memanfaatkan PLTS sebagai sumber energi pengganti. Pemanfaatan Pembangkit Listrik Tenaga Surya ini salah satunya adalah dengan teknologi yang disebut Panel Surya atau Photovoltaic. Berbeda dengan Negara 4 musim, Indonesia memiliki nilai temperatur lingkungan rata-rata lebih tinggi dan Iradiasi yang berubah-ubah. Tujuan Penelitian ini adalah untuk memodelkan dan menganalisa lebih lanjut hubungan antara pengaruh Iradiasi dan temperatur terhadap efisiensi dan daya keluaran serta daya optimum rata-rata yang dapat dihasilkan panel surya sehingga penempatan photovoltaic dapat dimanfaatkan sesuai dengan kondisi Iradiasi dan temperatur disekitarnya. Berdasarkan hasil simulasi pemodelan menunjukan Daya keluaran maksimum yang dihasilkan Photovoltaic Canadian Solar CS6K-270 Wp berbanding lurus secara signifikan dengan iradiasi matahari, Pada saat iradiasi tertinggi sebesar 876,11 W/m², daya keluaran yang dihasilkan pun tinggi sebesar 214,35 Watt, namun perubahan temperature terhadap daya keluaran selama 7 hari cenderung fluktuatif. Pada saat temperature tinggi sebesar 32,7°C daya keluaran yang dihasilkan kurang maksimal yaitu sebesar 202,21 Watt. Sedangkan Nilai Efisiensi Photovoltaic Canadian Solar CS6K-270 Wp berbanding terbalik dengan iradiasi. Pada saat Iradiasi tertinggi dan bersifat fluktuatif mengakibatkan penurunan Nilai Efisiensi yang signifikan bernilai 16,11% - 16,09 %, sedangkan pengaruh temperatur yang signifikan mengakibatkan Nilai Efisiensi menurun namun tidak terlalu drastis
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".