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un método matemático Para elegir El mejor PV tecnología en zonas cálidas y secas
2020-02-05
un método matemático Para elegir El mejor PV tecnología en zonas cálidas y secas
El Se dice que el modelo propuesto funciona mejor en la predicción de energía que herramientas de software como PVWatts , PVSyst o RetScreen. El enfoque se validó en dos 5 MW PV plantas en el mismo distrito del estado indio de Rajasthan.


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investigadores de India Madanapalle instituto de tecnología & La ciencia ha propuesto un nuevo método matemático para ayudar desarrolladores de proyectos solares elige el más adecuado PV tecnología para plantas en condiciones climáticas cálidas y secas.


El investigadores afirman su enfoque ofrece un método más simple de predecir PV planta salida t que herramientas de software rivales como PVWatts, PVSyst y RetScreen.


El nuevo campo basado en el rendimiento modelo de predicción se basa en datos meteorológicos y probado en laboratorio parámetros del módulo solar y cuenta con 24 entradas y una salida. El Andhra Con sede en Pradesh Los científicos experimentaron para determinar la PV relacionado con el módulo parámetro de entrada necesario para su modelo. Ellos Luego analizó 24 parámetros meteorológicos de entrada para condiciones climáticas cálidas y secas y realizó una ecuación para calcular laenergía generatio n de a montado en el suelo planta solar.


Modelo de validación

El modelo fue probado en dos 5 MW plantas solaresen el distrito de Naguar en el estado indio de Rajasthan. una de las plantas contenía telururo de cadmio (CdTe) módulos solares y los demás paneles policristalinos.


en ambas instalaciones, los módulos se instalaron con un ángulo de inclinación fijo de 27 grados, con insolación horizontal global máxima de 7.22 kWh / m2 / día observado en mayo y como mínimo, durante Enero, de 4.15 kWh / m2 / día. El equipo de investigación encontró que las temperaturas variaban 16,18 a 37,46 grados Celsius.


El índice de claridad anual medio y las cifras de humedad se calcularon como 0.61 y 44,4 %, respectivamente, con un índice de claridad mínimo de 0,58 en octubre y humedad máxima en agosto de 72 %.


mejor predicción de energía

El los resultados obtenidos se compararon con esos logrado usando PVWatts software, que los investigadores consideraron la herramienta de predicción más moderna y precisa disponible, ya que también considera la temperatura diurna.


“[El] regresión coeficiente Entre los predicción de energíade [el] modelo propuesto y la producción real es 0,9516, mientras que el mismo [era] sólo 0,44 utilizando [PVWatts] para [el] multi Basado en C-si PV planta de energía”, Escribieron los científicos. Para el CdTe instalación, el primer valor fue 0,97 y el segundo 0.37. “Entonces [el] el modelo propuesto tiene más confianza que el modelo utilizado en [PVWatts] en la predicción de la producción de energía para condiciones climáticas cálidas y secas [condiciones] considerando tanto multi C-si y basado en CdTe PV poder [plantas] ”, agregaron los investigadores.


El factor de error en la predicción de energía con el nuevo modelo de CdTe proyecto variado desde 0,14 a 5.52 %, mientras que el de PVWatts software variado desde 1,38 al 22.21 %. en el multicristalino instalación, el factor de error para la generación de energía anual fue 0.1 %, en comparación con 4.2 % con PVWatts.


El El análisis también mostró, agregaron los investigadores, CdTe la tecnología funciona mejor que policristalino en condiciones cálidas y secas.


El El modelo se describe en el documento Método de predicción de energía confiable para plantas de energía fotovoltaica conectadas a la red situadas en condiciones climáticas cálidas y secas, publicado en sn aplicadas Ciencias.



※ Este El artículo no implica la aprobación de sus puntos de vista ni la confirmación de su descripción. artículo reproducido de la red, si infracción, póngase en contacto para eliminar.


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