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eine mathematische Methode Für Wählen Sie The am besten PV Technologie in heißen, trockenen Gebieten
2020-02-05
eine mathematische Methode Für Wählen Sie The am besten PV Technologie in heißen, trockenen Gebieten
Die Das vorgeschlagene Modell soll bei der Energievorhersage besser abschneiden als Software-Tools wie PVWatts , PVSyst oder RetScreen. Die Ansatz wurde auf zwei 5 MW validiert PV Pflanzenim gleichen Bezirk des indischen Bundesstaates Rajasthan.


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Forscher von Indiens Madanapalle Institut für Technologie & Die Wissenschaft hat eine neue mathematische Methode vorgeschlagen, um zu helfen Solarprojektentwickler Wählen Sie die am besten geeignete PV Technologie für Pflanzen in heißen und trockenen klimatischen Bedingungen


Die Forscher behaupten ihre Ansatz bietet eine einfachere Methode zur Vorhersage PV Pflanze outpu tals Konkurrenz-Software-Tools wie PVWatts, PVSyst und RetScreen.


Die neues Feld leistungsbasiert Das Vorhersagemodell basiert auf meteorologischen Daten und ist im Labor getestet Solarmodulparameter und verfügt über 24 Eingänge und einen Ausgang. Die Andhra Pradesh-basiert Wissenschaftler experimentierten, um die zu bestimmen PV modulbezogen Eingabeparameter benötigt für ihre Modell. Sie Anschließend wurden 24 meteorologische Eingabeparameter für heiße und trockene klimatische Bedingungen analysiert und eine Gleichung zur Berechnung des Endwerts durchgeführtEnergie Erzeugung n von a bodenmontiert Solaranlage.


Modell Bestätigung

Die Modell wurde auf zwei 5 MW getestet Solaranlagenim Bezirk Naguar im indischen Bundesstaat Rajasthan. Eine der Pflanzen enthielt Cadmiumtellurid (CdTe) Solarmoduleund die anderen polykristallinen Platten.


Bei beiden Installationen wurden die Module in einem festen Neigungswinkel von 27 Grad mit installiert maximale globale horizontale Sonneneinstrahlung von 7,22 kWh / m2 / Tag beobachtet im Mai und ein Minimum, während Januar von 4.15 kWh / m2 / Tag. Die Das Forscherteam stellte fest, dass die Temperaturen von abweichen 16.18 bis 37.46 Grad Celsius.


Der durchschnittliche jährliche Klarheitsindex und die Luftfeuchtigkeit wurden mit 0,61 berechnet bzw. 44,4 % mit ein Mindestreinheitsindex von 0,58 im Oktober und maximale Luftfeuchtigkeit im August von 72 %.


bessere Energievorhersage

Die Die erhaltenen Ergebnisse wurden mit verglichen diese erreicht mit PVWatts Software, welche Die Forscher betrachteten das modernste und genaueste verfügbare Vorhersagewerkzeug, da es auch die Tagestemperatur berücksichtigt


“[The] Regression Koeffizient zwischen den Energievorhersagevon [the] Das vorgeschlagene Modell und die tatsächliche Leistung betragen 0,9516, während das gleiche [war] nur 0,44 mit [PVWatts] für [the] multi C-si-basiert PV Kraftwerk", Schrieben die Wissenschaftler Für das CdTe Einrichtung war der erste Wert 0,97 und die zweite 0,37. “Also [the] Das vorgeschlagene Modell ist vertrauenswürdiger als das in [PVWatts] verwendete Modell bei der Vorhersage der Energieabgabe für heißes und trockenes Klima [Bedingungen] unter Berücksichtigung beider multi C-si und CdTe-basiert PV Leistung [Pflanzen] “, fügten die Forscher hinzu


Die Fehlerfaktor bei der Energievorhersage mit das neue Modell für das CdTe Projekt variiert von 0,14 bis 5.52 %, während die der PVWatts Software variiert von 1,38 bis 22.21 %. an der multikristallinen Anlage betrug der Fehlerfaktor für die jährliche Energieerzeugung 0,1 % im Vergleich zu 4,2 % mit PVWatt.


Die Die Analyse zeigte auch, fügten die Forscher hinzu, CdTe Technologie ist besser als polykristallin unter heißen und trockenen Bedingungen


Die Das Modell ist in der in sn Applied Sciences veröffentlichten Methode zur zuverlässigen Energievorhersage für netzgekoppelte Photovoltaik-Kraftwerke unter heißen und trockenen klimatischen Bedingungen beschrieben



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