Analyse de la performance d'une centrale solaire photovoltaïque à l'aide d'un modèle de régression

L'énergie solaire a un énorme potentiel pour répondre à la demande énergétique actuelle du monde. Le photovoltaïque est un processus élégant de conversion de l'énergie solaire en électricité. Les cellules photovoltaïques sont inégalables dans la transformation de l'énergie solaire en énergie électrique sans pollution atmosphérique et sonore. Dans ce travail, un effort a été fait pour estimer les effets de l'ajout de poussière et de la température ambiante sur l'efficacité de conversion d'un module SPV de 62 KWp en toiture. La performance a été évaluée en utilisant les paramètres du facteur d'utilisation de la capacité et du ratio de performance. Ce travail estime la diminution de la puissance de sortie et du rendement de conversion en fonction de l'accumulation de poussière et de la température ambiante. Un modèle de régression linéaire multivarié (MLR) est établi pour estimer la performance de sortie du système en considérant l'efficacité de conversion comme la variable dépendante et la température ambiante et le jour d'exposition à la poussière comme les variables indépendantes. Ce modèle a été utilisé pour calculer les pertes d'efficacité du système dues à l'accumulation de poussière. Les réductions moyennes d'efficacité dues à la poussière sont de 0,872%/jour, la perte d'énergie est de 9,935 kWh/m² en utilisant le modèle MLR.

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Sumit Sharma (M. Tech Thermal Engg, PhD Pur.) is working as Assistant Professor in Dept of Mechanical Engg, Poornima College of Engineering, Jaipur. He has 15-years' experience in teaching and has published several research articles and book chapters in various SCI journals and conferences.