Informacja o cookies

Zgadzam się Nasza strona zapisuje niewielkie pliki tekstowe, nazywane ciasteczkami (ang. cookies) na Twoim urządzeniu w celu lepszego dostosowania treści oraz dla celów statystycznych. Możesz wyłączyć możliwość ich zapisu, zmieniając ustawienia Twojej przeglądarki. Korzystanie z naszej strony bez zmiany ustawień oznacza zgodę na przechowywanie cookies w Twoim urządzeniu.

Publikacje Pracowników Politechniki Lubelskiej

Status:
Autorzy: Malgaroli Gabriele, Ciocia Alessandro, Gułkowski Sławomir, Muñoz Diez José Vicente, Schubert Stefano, Spertino Filippo
Dyscypliny:
Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować.
Wersja dokumentu: Drukowana | Elektroniczna
Język: angielski
Strony: 1 - 11
Efekt badań statutowych NIE
Materiał konferencyjny: NIE
Publikacja OA: NIE
Abstrakty: angielski
The performance of photovoltaic (PV) modules can be assessed using several models, with the most common being the Osterwald model, which states PV power is proportional to solar irradiance. However, the models based on electrical equivalent circuits, which have a variable number of parameters affected by environmental conditions like irradiance and temperature, can be used to increase the accuracy of PV power estimation. Actually, understanding these parameters in any weather condition can help predict PV generators' performance with higher accuracy than commonly used analytical models. This study proposes a method for evaluating PV power and evaluates its application to 10 PV modules tested at two different installation sites (Turin, Italy, and Jaén, Spain). The devices under test have different technologies, rated power (up to 450 W) and efficiency (up to ≈23%). Such a technique is based on the determination of the single diode model parameters, obtaining normalized root mean square errors in the current-voltage curves tracing lower than 1% for any condition. Moreover, its performance is validated by comparing the energy estimation with that of most common models used in the literature. In particular, the performance of the model is excellent for the PV modules with the newest technology, achieving accuracy improvements in energy estimation higher than 70% with respect to the other models.