Development of a monitoring system for a PV solar plant

Forero, N. L.; Hernández, Johann; Gordillo, G.

doi:10.1016/j.enconman.2005.11.012

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“…For wired systems, data transmissions are usually done using RS232 cable (Anwari, Dom, & Rashid, 2011;Forero, Hernández, & Gordillo, 2006;Mukaro & Carelse, 1999;Soler-Bientz, Ricalde-Cab, & Solis-Rodriguez, 2006) or RS485 cable (Ayompe, Duffy, McCormack, & Conlon, 2011), with the monitoring systems being PC-based. As mentioned earlier, wired systems have their limitations, and are considered less favorable than the wireless option for the monitoring of a solar energy conversion system.…”

Section: Data Transfer Mechanismmentioning

confidence: 99%

Zigbee-based data acquisition system for online monitoring of grid-connected photovoltaic system

Shariff

Rahim

Hew

2015

Expert Systems with Applications

127

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Section: Data Transfer Mechanismmentioning

confidence: 99%

Zigbee-based data acquisition system for online monitoring of grid-connected photovoltaic system

Shariff

Rahim

Hew

2015

Expert Systems with Applications

127

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“…Therefore, it is clear that the proposed method is a useful tool of the state diagnosis for performance improvement in PV systems. [1][2][3], [1][2][3][4], [2][3][4][5], , [3][4][5][6][7][8][9]. [4][5][6], 2nd [1][2][3], [1][2][3][4][5], [2][3][4][5], , [3][4][5][6][7][8].…”

Section: Discussionmentioning

confidence: 99%

“…Firstly, the output prediction value ( p P ) of PV module is calculated by using the linear regression analysis method like Eq. (9). And then, the criteria value ( s P ) of abnormal state for PV modules is defined as 0.8pu of the prediction value ( p P ), which is derived from the experience value of abnormal PV modules.…”

Section: Performance Evaluation Algorithm Of Pv Systemmentioning

confidence: 99%

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A Study on the Evaluation Algorithm for Performance Improvement in PV Modules

Kim¹,

Choi²,

Wang³

et al. 2015

Journal of Electrical Engineering and Technology

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-The location of PV systems in distribution system has been increased as one of countermeasure for global environmental issues. As the operation efficiency of PV systems is getting decreased year by year due to the aging phenomenon and maintenance problems, the optimal algorithm for state diagnosis in PV systems is required in order to improve operation performance in PV systems. The existing output prediction algorithms considering various parameters and conditions of PV modules could have complicated calculation process and then their results may have a possibility of significant prediction error. To solve these problems, this paper proposes an optimal prediction algorithm of PV system by using least square methods of linear regression analysis. And also, this paper presents a performance evaluation algorithm in PV modules based on the proposed optimal prediction algorithm of PV system. The simulation results show that the proposed algorithm is a practical tool of the state diagnosis for performance improvement in PV systems.

show abstract

“…Se hace necesario el desarrollo de herramientas que permitan obtener información acerca del comportamiento de la irradiancia solar para partes específi cas del globo. En este trabajo se desarrolló una metodología que caracteriza el comportamiento real de la iradiancia y la temperatura ambiente, utilizando datos reales suministrados por el grupo de materiales semiconductores y energía solar (GMS&ES) de la Universidad Nacional de Colombia [2]. A partir de las bases de datos reales, se obtuvo una distribución probabilística cada hora medida, durante las horas en que hubo presencia del sol.…”

Section: Introductionunclassified

Modelamiento de la irradiancia y la temperatura ambiente utilizando funciones de probabilidad

Mora

Rodríguez

Vallejo

2013

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En este trabajo se desarrolló una metodología estadística para caracterizar la irradiancia solar y temperatura ambiente a partir de medidas reales. Estas variables determinan el comportamiento de la energía solar en un lugar determinado y son fundamentales para establecer el desempeño de diversos sistemas que usan energía solar como el caso de los sistemas fotovoltaicos o los solares térmicos. Debido a que estos parámetros no son controlables por el hombre, ya que se caracterizan por tener un comportamiento aleatorio en la superficie terrestre, se desarrolló una metodología para obtener una relación matemática que en primera instancia determina una función de distribución de probabilidad para 12 horas al día, de 6 de la mañana (6:00 a. m.) a 6 de la tarde (6:00 p. m.), con el fin de predecir el comportamiento de estas variables meteorológicas. Con estas funciones de densidad, se calculan luego las respectivas funciones de probabilidad acumuladas. En los casos en que estas no se pueden determinar de forma determinística, se calcula numéricamente un polinomio que mejor las representa. Dichas expresiones obtenidas, sirven como base para realizar predicciones estadísticamente confiables del desempeño de distintos sistemas que utilicen como fuente primaria la energía solar, utilizando métodos estocásticos, como por ejemplo las simulaciones de Montecarlo. Para mostrar la metodología descrita, se tomaron como ejemplo datos medidos en la ciudad de Bogotá. Finalmente, se presentan las respectivas expresiones que caracterizan la irradiancia y la temperatura ambiente para cada hora a partir de un número aleatorio entre 0 y 1 de manera estadísticamente confiable.

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Development of a monitoring system for a PV solar plant

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Zigbee-based data acquisition system for online monitoring of grid-connected photovoltaic system

Zigbee-based data acquisition system for online monitoring of grid-connected photovoltaic system

A Study on the Evaluation Algorithm for Performance Improvement in PV Modules

Modelamiento de la irradiancia y la temperatura ambiente utilizando funciones de probabilidad

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