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J-GLOBAL ID:201802271116883357   整理番号:18A1344490

太陽光発電システム設計のための正確な太陽データの重要性-スペインにおける事例研究【JST・京大機械翻訳】

The Importance of Accurate Solar Data for Designing Solar Photovoltaic Systems-Case Studies in Spain
著者 (4件):
資料名:
巻:号:ページ: 247  発行年: 2017年 
JST資料番号: U7281A  ISSN: 2071-1050  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: スイス (CHE)  言語: 英語 (EN)
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再生エネルギーは近年,大きな成長を経験し,今日,電力を生産するために開発され発展途上国で使用されるエネルギーのセットに参加している。これらの技術の中で,太陽からクリーンな電力を生産する太陽光エネルギーは,より速く成長したものであり,世界中でのその実施は,固体で効率的なエネルギー技術の保証である。それにもかかわらず,非常に効率的な太陽エネルギーシステムを設計するためには,良好な太陽放射データベースを持つことが重要である。太陽放射に関する情報を見出すことができるデータベースがあるが,水平面についてのみである。その後,水平日射データを傾斜日射データに変換する必要がある。この変換は容易ではなく,複雑な数学方程式と表現,および困難なアルゴリズムの応用を行う必要がある。任意の傾斜面に対する太陽放射を容易に得ることを可能にする仮想実験室「東洋Sol 3.0」と呼ばれる応用を開発した。そこで本論文では,開発した仮想実験室を提示し,その主要な特徴とコア機能を説明した。傾斜日射データへの水平太陽放射データの変換の困難性と複雑さを指摘するために,この応用を提供し,他のデータベースから得られた他の太陽放射データとこの応用により供給された太陽放射データを比較した。Copyright 2018 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (1件):
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太陽光発電 
引用文献 (26件):
  • International Renewable Energy Agency (IRENA). Renewable Power Generation Costs in 2014; IRENA: Bonn, Germany, 2015.
  • Bloomberg New Energy Finance. Available online: https://about.bnef.com/ (accessed on 22 September 2016).
  • Kim, Y.M.; Ahn, K.U.; Park, C.S. Issues of Application of Machine Learning Models for Virtual and Real-Life Buildings. Sustainability 2016, 8, 543.
  • Kim, K.H.; Oh, J.K.W.; Jeong, W. Study on Solar Radiation Models in South Korea for Improving Office Building Energy Performance Analysis. Sustainability 2016, 8, 589.
  • Rus-Casas, C.; Hontoria, L.; Jiménez-Torres, M.; Muñoz-Rodríguez, F.J.; Almonacid, F. Virtual laboratory for the training and learning of the subject solar resource: OrientSol 2.0. In Proceedings of the XI Technologies Applied to Electronics Teaching (TAEE) 2014, Bilbao, Spain, 11-13 June 2014.
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