Snow-pv-imaging.png
Информация о ФА icon.svgУгол вниз icon.svgИсточник данных
ТипБумага
Цитировать как Ссылка на исходный документ.Кристофер Бальдюс-Жерсен, Алексей Л. Пецюк, Софи-Анн Рео, Софи Пелланд, Александр Коте, Ив Пуассан и Джошуа М. Пирс. Проверка моделей снегопада Мэрион и Таунсенда для солнечных фотоэлектрических систем. Журнал IEEE Photovoltaics , 13(4), стр. 610-620, 2023. doi: https://doi.org/10.1109/JPHOTOV.2023.3264644 Открытый доступ для академических кругов.

Для северных населенных пунктов, которые полагаются на солнечные фотоэлектрические (ФЭ) системы для компенсации стоимости импортируемого дизельного топлива, существует острая необходимость прогнозирования потерь энергии из-за снега. Две ведущие модели потерь снега, разработанные Марионом и др. и Townsend and Powers широко используются в фотоэлектрической промышленности. Чтобы протестировать эти модели, в этом исследовании смоделированные ежемесячные и годовые потери сравниваются с эталонной оценкой, основанной на выходной фотоэлектрической мощности и изображениях с камер массива, работающего в Квебеке, Канада. Это исследование посвящено двум ключевым областям: разработке алгоритма анализа изображений для обнаружения снега на фотоэлектрической решетке и проверке моделей, оценивающих потери энергии. Для фотоэлектрической батареи в этой работе Таунсенд и Пауэрс представляют собой более близкое приближение к реальным годовым потерям энергии, чем Марион и др. модель. Однако, чтобы предоставить сообществам и разработчикам фотоэлектрических систем точные прогнозы потерь снега, необходимо проделать дополнительную работу по улучшению этих моделей с использованием массивов на разных широтах. Алгоритм анализа изображений, использованный в этой работе, обеспечивает точность определения снега на 90%. Это приводит к разнице в годовых оценках потерь снега примерно на 0,2% при использовании алгоритма анализа изображений вместо фотографий, просмотренных визуально.

  • Все данные, а также бесплатное программное обеспечение с открытым исходным кодом, использованное в исследовании, можно получить по адресу https://osf.io/jrxqy/ по лицензии GNU General Public License (GPL) 3.0.

Смотрите также


Информация о ФА icon.svgУгол вниз icon.svgДанные страницы
ЧастьБЫСТРО завершено
Ключевые словафотоэлектрическая энергия , оптимизация конструкции , снег , северная среда , производительность массива , модель Марион , фотоэлектрические системы , обнаружение снега , потери снега , [ https://www.apppropedia.org/w/index.php?title=Special:Search&search=townsend_and_powers% 0Амодель Таунсенда и модель Пауэрса]
ЦУРSDG07 Доступная и чистая энергия , SDG09 Промышленные инновации и инфраструктура
АвторыКристофер Бальдюс-Жерсен , Алексей Л. Пецюк , Софи-Энн Рео , Софи Пелланд , Александр Коте , Ив Пуассан , Кристофер Бальдюс-Жерсен , Алексей Л. Петсуик , Софи-Энн Рео , Софи Пелланд , Александр Коте , Ив Пуассан , Джошуа М Пирс
ЛицензияCC-BY-SA-4.0
ОрганизацииБесплатные соответствующие устойчивые технологии , западные
Языканглийский (англ.)
Переводытурецкий
Связанный1 подстраница , 28 страниц, ссылка здесь
Влияние197 просмотров страниц
Созданный13 мая 2023 г. , Джошуа М. Пирс
Модифицированный28 февраля 2024 г. , Фелипе Шеноне
Cookies help us deliver our services. By using our services, you agree to our use of cookies.