Se trata de una base de datos abierta de 10 años para la detección de fallos en paneles fotovoltaicos. Los datos se adquirieron utilizando un sistema de carga electrónica, un osciloscopio y una cámara termográfica en condiciones ambientales exteriores.
La startup estadounidense Next Energy dijo que sus ventanas transparentes laminadas generadoras de energía de 101,6 cm x 152,4 cm se produjeron con su línea de producción piloto.
Un grupo de investigación chino ha creado un novedoso método para calcular el potencial fotovoltaico de los tejados de las ciudades no sólo en función de la superficie de los tejados, sino también de los parámetros de instalación y la viabilidad económica. La novedosa metodología se demostró en Nanjing, al este de China, y aparentemente resultó ser superior a los métodos convencionales a la hora de estimar la capacidad prevista.
Un estudio sobre el impacto antes-después realizado en seis lagos franceses durante tres años ha revelado que la cobertura fotovoltaica reduce la temperatura del agua en 1,2 ºC de media. La reducción de la temperatura del agua también se produjo en zonas de los lagos que no estaban cubiertas con módulos.
Científicos españoles han utilizado algoritmos genéticos para optimizar una red neuronal artificial para la predicción de la generación de energía de sistemas fotovoltaicos. Los algoritmos genéticos utilizan soluciones «progenitoras» y «descendientes» para lograr mejores resultados en generaciones posteriores».
Científicos de la Universidad Politécnica de Milán (Politecnico di Milano) han llevado a cabo una optimización tecnoeconómica para la adición de energía fotovoltaica flotante (FPV, por sus iniciales en inglés) a tres centrales hidroeléctricas de bombeo (PHS) existentes en el país. «En este trabajo, hemos incluido varios efectos que se han pasado por alto en […]
Científicos kuwaitíes han simulado una estación base celular 4G y 5G, alimentada por una combinación de energía solar, hidrógeno y un generador diésel. Se descubrió que el costo más bajo de la energía era de 0,0714 dólares/kWh.
Los investigadores han propuesto un sistema autónomo y desplegable que cuantifica las pérdidas de energía por la acumulación de polvo en los módulos fotovoltaicos. Utiliza tanto redes neuronales artificiales como modelos eléctricos para la predicción de la pérdida de suciedad.
Científicos han medido el rendimiento de los módulos fotovoltaicos en condiciones de fuerte suciedad en Arabia Saudí y han identificado los ángulos de inclinación más adecuados para mejorar la generación de energía. También han descubierto que la intensidad de la lluvia, el polvo, las tormentas de arena y la nubosidad desempeñan un papel clave.
Científicos chinos han colocado cuatro paneles fotovoltaicos en un túnel de viento de 21 metros y han realizado diferentes pruebas relativas a los ángulos de inclinación, la altura de montaje, el espaciado y la dirección del flujo entrante. Descubrieron que cuando el espaciado entre paneles supera el doble de la altura del panel, la influencia mutua en la deposición de polvo pasa a ser insignificante.
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