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J-GLOBAL ID：201702257539787689   整理番号：17A1428498

カタール国におけるPV技術の長期性能解析と電力予測【Powered by NICT】

Long-term performance analysis and power prediction of PV technology in the State of Qatar

著者 (8件)： Touati Farid (Department of Electrical Engineering, Qatar University, Doha 2713, Qatar) ,  Chowdhury Noor Alam (Department of Electrical Engineering, Qatar University, Doha 2713, Qatar) ,  Benhmed Kamel (Department of Electrical Engineering, Qatar University, Doha 2713, Qatar) ,  San Pedro Gonzales Antonio J.R. (Department of Electrical Engineering, Qatar University, Doha 2713, Qatar) ,  Al-Hitmi Mohammed A. (Department of Electrical Engineering, Qatar University, Doha 2713, Qatar) ,  Benammar Mohieddine (Department of Electrical Engineering, Qatar University, Doha 2713, Qatar) ,  Gastli Adel (Department of Electrical Engineering, Qatar University, Doha 2713, Qatar) ,  Ben-Brahim Lazhar (Department of Electrical Engineering, Qatar University, Doha 2713, Qatar)
資料名： Renewable Energy  (Renewable Energy)
巻： 113  ページ： 952-965  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0124C  ISSN： 0960-1481  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 「GCCの太陽光発電(PV)エネルギー」項は,GCC地域における高い太陽曝露による多くの太陽PV工業への説得力のあると考えられる。しかし,ダスト蓄積と季節的変動のような長期的影響は,太陽PVエネルギーの主要な欠点である。カタールの過酷な環境における二年間のPV性能を調べることを目的とするデータ収集のために,無線システムは,太陽放射照度,相対湿度,周囲温度,PVモジュール温度,ダスト,風速,出力PV電力のような重要なパラメータを記録するために開発した。結果は八か月間パネルダスティングに起因して,PV出力電力は50%減少することを示した。また,時折の降雨による低い周囲温度,より明確な空とよりクリーンなパネルのために,PVパネルは夏季よりも冬季の高い出力パワーを示した。さらに,1か月以内に,冬季の曇り条件が平均出力パワーを20%の低下を引き起こす。,カタールのような過酷な環境で太陽光発電を効率的に構築し,管理するために必要である戦略的計画エネルギー管理は,エネルギー収率の予測を必要とする。この目的のために,機械学習を用いて,異なる環境条件下でのPVパネルからの出力を予測することができる方法が確立されている数学モデル。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *電力 ,  数学モデル ,  冬 ,  相対湿度 ,  太陽 ,  *予測 ,  パネル ,  太陽光発電 ,  風速 ,  塵埃 ,  *性能分析 ,  夏 ,  季節的変動
準シソーラス用語： 周囲温度 ,  太陽放射照度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 光起電力エネルギー ,  環境パラメータ ,  ダスト蓄積 ,  機械学習 ,  電力予測

分類 (1件)： 太陽光発電  (NB03090G)

タイトルに関連する用語 (5件)： カタール ,  PV ,  長期 ,  性能解析 ,  予測