Estudo da influência do ângulo de inclinação sobre o desempenho energético de um módulo fotovoltaico em um sistema Off Grid
Bibliographic record
Abstract
Na busca por novas fontes de energia menos agressivas ao meio ambiente, a tecnologia solar fotovoltaica ganha destaque em nível mundial. Contudo, a eficiência de sistemas fotovoltaicos pode ser reduzida de forma significativa devido a fatores de perda elétricos e climáticos, o que resulta na importância de um estudo prévio do local e das condições de instalação do sistema. Parâmetros como sombreamento parcial, sujidade, temperatura de operação e ângulo de posicionamento do módulo aparecem como principais fatores que ocasionam perdas em sistemas fotovoltaicos. Portanto, o estudo detalhado desses parâmetros tem relevância acadêmica, no intuito de minimizar tais perdas e por conseguinte, aumentar o desempenho energético do sistema. O estudo analisou diferentes configurações de instalação para as condições climáticas da cidade de São Luís - MA utilizando simulações realizadas com o software PV*SOL e dados experimentais obtidos de dois módulos fotovoltaicos similares da Canadian Solar, de 265 W cada. Afim de estudar a influência dos ângulos de inclinação, um dos módulos estava instalado em uma estrutura fixa, ao passo que o outro possuía um sistema com seguidor solar ativo. Observou-se que o módulo com seguidor solar apresentou ganhos de tensão em todos os dias estudados quando comparado ao módulo configurado com ângulos fixos de 2° e 10°. Por fim, analisando todas as configurações estudadas percebeu-se que no caso de se utilizar um módulo com inclinação fixa, recomenda-se o ângulo de 10°.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| 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".