Evaluación de la producción energética para el sistema fotovoltaico con microinversores instalado en el edificio de rectoría del Tecnológico de Costa Rica
Bibliographic record
Abstract
La implementación de micro-inversores en sistemas fotovoltaicos presenta como ventaja el aprovechamiento de forma independiente la potencia en el punto de máxima potencia de cada uno los paneles fotovoltaicos, sin importar las condiciones de orientación, sombras y degradación que pueden presentar cada uno de ellos. Esto representa una ventaja significativa, ya que evita problemas de desequilibrio de potencia que se pueden presentar en una cadena de paneles. El presente artículo presenta un análisis de la producción energética para el sistema de micro-inversores instalados en el techo del edificio de rectoría del Tecnológico de Costa Rica. El sistema conectado a red cuenta con una potencia nominal en d.c. de 8.3 kWp, utilizando 31 paneles marca Canadian Solar modelo CS6P-270 conectados cada uno a un micro-inversor marca Enphase modelo M215. El sistema se encuentra en operación desde marzo en 2017 y en 46 meses de producción generó 48.892 MWh, para un desempeño promedio por inversor de 1.570 MWh. En esta evaluación, fue posible comprobar que los paneles solares ubicados hacia el Sur generaron 3.6% adicional total a los paneles ubicados hacia el norte, lo cual representa una generación adicional de 11.4 días por año respecto a los paneles orientados hacia el norte.
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 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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".