論文の概要: Analyzing the Performance of a 2.72kWp Rooftop Grid tied Photovoltaic System in Tarlac City, Philippines
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.03487v1
- Date: Fri, 03 Oct 2025 20:07:16 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-07 16:52:59.070196
- Title: Analyzing the Performance of a 2.72kWp Rooftop Grid tied Photovoltaic System in Tarlac City, Philippines
- Title（参考訳）: フィリピン・タララ市における2.72kWpルーフトップグリッド型太陽光発電システムの性能解析
- Authors: Aldrin Joar Rodrigo Taduran, Leo P. Piao,
- Abstract要約: フィリピンのタララ市において,2020年から2023年にかけての2.72kWの屋根上グリッド型PVシステムの性能について検討した。
System Loss (LS) と Capture Loss (LC) により効率が低下する可能性がある
これにより、容量利用率(CUF)は15.52%、パフォーマンス比(PR)は77.10%となる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Residential and industrial areas are using rooftop grid-tied Photovoltaic (PV) systems, which are becoming increasingly popular. This is because solar energy reduces electrical consumption and provides free energy, while also lowering carbon emissions to create a more sustainable environment. This paper aims to analyze the 2.72kW p rooftop grid-tied PV system performance between 2020 and 2023 in Tarlac City, Philippines. The PV generated yearly is measured by Array Yield (YA), Reference Yield (YR), and Final Yield (YF), which were found to be valued at 3.12, 3.9, and 3.01 kWh/kWp, respectively. The efficiency can decrease due to System Loss (LS) and Capture Loss (LC), which were 0.78 and 0.12 kWh/kWp, respectively. This results in a Capacity Utilization Factor (CUF) of 15.52% and a Performance Ratio (PR) of 77.10%. The productivity of PV resulted in an array efficiency was 12.89%, an inverter efficiency was 94.3%, and a system efficiency was 12.16%. PV energy generation was 3,699 kWh, with 2380 kWh fed into the grid annually. The system's annual revenue is $690.59. The payback period is 6 years with a 238.2% Return On Investment (ROI). Carbon emissions are reduced by 0.379 tCO2/kWp/yr.
- Abstract（参考訳）: 住宅や工業地帯では、屋根の上に格子状の太陽光発電システム(PV)が使われており、ますます人気が高まっている。
これは、太陽エネルギーが電力消費を減らし、自由エネルギーを提供する一方で、二酸化炭素排出量を減らしてより持続可能な環境を作り出すためである。
フィリピンのタララ市において,2020年から2023年にかけての2.72kWの屋根上グリッド型PVシステムの性能について検討した。
毎年発生するPVは、それぞれ3.12、3.9、3.01 kWh/kWpと評価されたArray Yield(YA)、Reference Yield(YR)、Final Yield(YF)によって測定される。
System Loss (LS) と Capture Loss (LC) はそれぞれ 0.78 と 0.12 kWh/kWp である。
これにより、容量利用率(CUF)は15.52%、パフォーマンス比(PR)は77.10%となる。
PVの生産性は配列効率が12.89%、インバータ効率が94.3%、システム効率が12.16%であった。
PV発電は3,699kWhで、年間2380kWhの電力が供給された。
年収は690.59ドル。
返済期間は6年で、238.2%のリターン・オン・インベストメント(ROI)がある。
炭素排出量は0.379tCO2/kWp/yrに削減される。
関連論文リスト
- Data-driven solar forecasting enables near-optimal economic decisions [38.70705528456187]
我々は,軽量なデータ駆動予測システムであるSunCastNetを紹介する。
0.05$circ$で、地表の太陽放射の10分間の分解予測を提供する。
堅牢な意思決定に比べて、運用上の後悔を76-93%削減します。
地域ごとに最大で10の高エミッション産業セクターのうち5つが、商業的生存率の12%を越えられる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-09-08T17:38:05Z) - Intra-day Solar and Power Forecast for Optimization of Intraday Market Participation [31.426172725953638]
太陽光照射の予測により、太陽光発電(PV)発電とグリッド統合の信頼性が向上する。
本研究は, 長短期記憶(LSTM)モデルとBi-LSTMモデルを用いて, 6時間の地平線と10分間の分解能で太陽光照射を予測する。
LSTM予測は平均して時間分解能モデルを作成し、平均絶対誤差、ルート平均二乗誤差、正規化ルート平均二乗誤差、平均絶対二乗誤差を用いて評価した。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-16T14:12:03Z) - Data-driven soiling detection in PV modules [58.6906336996604]
太陽光発電モジュールの土質比を推定する問題について検討した。
私たちのアルゴリズムの重要な利点は、ラベル付きデータでトレーニングする必要がない、土壌を推定することです。
実験により, 土質比を推定するための工法として, 現状を著しく上回っていることが明らかとなった。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-30T14:35:47Z) - Solar Power driven EV Charging Optimization with Deep Reinforcement
Learning [6.936743119804558]
電気自動車(EV)や太陽光発電システム(PV)などの分散型エネルギー資源は、住宅用電力システムに継続的に統合されている。
本稿では、クリーンで太陽エネルギーの消費を優先しながら、家庭用EV充電の課題に対処することを目的とする。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-17T11:52:27Z) - Location-aware green energy availability forecasting for multiple time
frames in smart buildings: The case of Estonia [0.5156484100374058]
本研究の目的は、異なる機械学習モデルを用いて、天気と派生した特徴に基づいてPVシステムの出力パワーを予測することである。
目的は、データを調べて出力パワーを正確に予測する最適なモデルを得ることである。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-04T14:02:43Z) - CellDefectNet: A Machine-designed Attention Condenser Network for
Electroluminescence-based Photovoltaic Cell Defect Inspection [67.99623869339919]
太陽電池の視覚検査で業界が直面している大きな課題は、現在人間の検査員が手動で行っていることである。
本研究では,機械駆動設計探索により設計した高効率アテンションコンデンサネットワークであるCellDefectNetを紹介する。
発光画像を用いた太陽電池セルの多様性を示すベンチマークデータセット上で,セルデフェクトネットの有効性を実証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-25T16:35:19Z) - SunCast: Solar Irradiance Nowcasting from Geosynchronous Satellite Data [2.285928372124628]
本稿では,太陽フレーミングを次のフレーム予測問題として扱う畳み込み長短期記憶ネットワークモデルを提案する。
当社のモデルは、GPUを使わずに1台のマシン上で、北米全体の太陽光放射を最大3時間60秒で予測できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-17T01:55:26Z) - Optimizing a domestic battery and solar photovoltaic system with deep
reinforcement learning [69.68068088508505]
バッテリーと太陽光発電システムのコストの低下は、ソーラーバッテリーの家庭用システムの増加に繋がった。
本研究では,システム内の電池の充電および放電挙動を最適化するために,深い決定論的ポリシーアルゴリズムを用いる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-10T10:59:14Z) - Design and implementation of an islanded hybrid microgrid system for a
large resort center for Penang Island with the proper application of excess
energy [0.0]
本研究は,マレーシアのペナン島にあるペナンヒルリゾートを対象に,島式ハイブリッドマイクログリッドシステム(IHMS)の多目的組み合わせに焦点を当てた。
この余剰エネルギーを効率的に活用するために、貯蔵タンクと共に電気ヒータを適切なエネルギー管理を有する変圧荷重について設計した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-01T00:18:53Z) - Study of a Hybrid Photovoltaic-Wind Smart Microgrid using Data Science
Approach [1.3764085113103222]
6kWp PV + 6kW 風によって構成され、40家族の農村社会に電気を供給する。
太陽放射, 風速, エネルギー需要, 電池バンクの2回の運転からの実データを用いて, 解析データ間のパターン, 季節性, 既存の相関関係について検討した。
これらの分析データは、小型化技術の改善と、スマートマイクログリッドの性能を最適化するためのエネルギー管理の勧告に使用される。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-14T01:31:23Z) - Optimizing carbon tax for decentralized electricity markets using an
agent-based model [69.3939291118954]
人為的気候変動の影響を避けるためには、化石燃料から低炭素技術への移行が必要である。
炭素税は、この移行を支援する効率的な方法であることが示されている。
NSGA-IIの遺伝的アルゴリズムを用いて、電力混合の平均電気価格と相対炭素強度を最小化する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-28T06:54:43Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。