Cascaded DC/DC conversion with partial power management for concentrated solar photovoltaics
Bibliographic record
Abstract
Cette thèse, menée en cotutelle entre l’Université Lyon 1 et l’Université de Sherbrooke, propose une approche novatrice pour améliorer l’efficacité énergétique des systèmes photovoltaïques à concentration (CPV). Le travail débute par une présentation des principes fondamentaux des panneaux CPV, qui utilisent des cellules solaires multi-jonctions et des lentilles de Fresnel pour maximiser l’efficacité photo-électrique. Ces systèmes, bien qu’efficaces, sont pénalisés par des pertes importantes dues à l’ombrage, au désalignement et aux interconnexions série et parallèle des panneaux utilisés actuellement. Ces limitations affectent la capacité à exploiter le maximum d’énergie disponible. L’objectif principal de la thèse est de concevoir et d’évaluer des convertisseurs DC/DC spécifiques capables de gérer ces contraintes tout en restant économiquement viables. L’étude se focalise sur la gestion partielle de puissance (PPC), une méthode qui offre un compromis entre l’amélioration de l’efficacité énergétique et la limitation des surcoûts. Contrairement à la gestion classique de puissance complète, la PPC permet de traiter uniquement une fraction de la puissance totale, réduisant ainsi les dimensions et les pertes dans l’électronique de puissance. Le choix de ce paradigme de conversion a émergé d’une étude technico-économique basée sur l’état de l’art des convertisseurs DC/DC utilisés pour le CPV. La recherche inclut une modélisation détaillée des systèmes CPV, des simulations des pertes énergétiques, et des scénarios d’irradiance pour mieux comprendre les impacts des phénomènes comme l’ombrage partiel. La solution retenue pour l’étage de conversion DC/DC ajouté entre les panneaux et l’onduleur central est basée sur la mise en cascade de buck-boosts à gestion différentielle de puissance (DPC) et de flyback active clamp fonctionnant en gestion partielle de puissance série (S-PPC). Deux chapitres sont dédiés à leur dimensionnement et leur réalisation. L’analyse énergétique et économique, appuyée par des simulations de l’électronique de puissance ainsi que des tests, démontre que la topologie choisie offre des résultats prometteurs concernant l’efficacité énergétique globale des installations CPV, sans nécessiter une refonte complète des infrastructures existantes.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
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".