Subir material

Suba sus trabajos a SEDICI, para mejorar notoriamente su visibilidad e impacto

 

Mostrar el registro sencillo del ítem

dc.date.accessioned 2023-06-12T17:00:28Z
dc.date.available 2023-06-12T17:00:28Z
dc.date.issued 2022
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/154228
dc.description.abstract Modelar el albedo de suelo es requerido para estimar en forma precisa la radiación que éste refleja, necesaria para los modelos de transposición de irradiancia solar a plano inclinado. Esta componente, de menor incidencia en aplicaciones y suelos comunes, adquiere mayor relevancia en el contexto de la aparición de los paneles fotovoltaicos bifaciales. En este trabajo se ajustan y evalúan seis modelos de albedo utilizando medidas registradas en un predio experimental cuyo suelo y clima es representativo de la Pampa Húmeda sudamericana. Se consideran modelos de tres tipos; constantes, univariados (en función del ángulo cenital) y bivariados (que adicionan la fracción difusa). Los modelos bivariados son de mejor desempeño, superando en términos de rRMSD a los univariados en 16 % y a los constantes en 58 %. Los modelos bivariado y univariado de Tuomiranta et al. (2021) son los recomendados, y el uso de uno u otro depende de la disponibilidad de medidas de irradiancia difusa. es
dc.description.abstract Ground albedo modeling is required for the accurate estimation of ground-reflected radiation, which is needed for solar irradiance transposition models from horizontal to tilted plane. This radiation component represents a small portion of the useful irradiance in typical applications and soils, but it is gaining in relevance due to the recent appearance of bifacial solar panels. In this work, six ground albedo models are adjusted and evaluated by using measurements acquired in an experimental facility whose soil and climate are representative of the broader Pampa Húmeda region of South America. Three types of models are considered; constant models, univariate models of the solar zenith angle and bivariate models that add the diffuse fraction as predictor. Bivariate models are the best performing, overcoming univariate models in 16 % and constant models in 58 % in terms of rRMSD metric. The bivariate and univariate models of Tuomiranta et al. (2021) are recommended, and the choice within them depends on the availability of diffuse irradiance measurements. en
dc.format.extent 357-368 es
dc.language es es
dc.subject reflectividad del suelo es
dc.subject irradiancia solar reflejada es
dc.subject panel solar bifacial es
dc.subject ground reflectance es
dc.subject reflected solar irradiance es
dc.subject bifacial solar modules es
dc.title Evaluación de seis modelos empíricos para estimar albedo del suelo en la Pampa Húmeda es
dc.title.alternative Evaluation of six emprirical models to estimate ground albedo in the Pampa Húmeda en
dc.type Articulo es
sedici.identifier.uri https://portalderevistas.unsa.edu.ar/index.php/averma/article/view/3850 es
sedici.identifier.issn 2796-8111 es
sedici.creator.person Rodríguez Muñoz, Juan Manuel es
sedici.creator.person Alonso-Suárez, Rodrigo es
sedici.creator.person Bove, Italo es
sedici.creator.person Abal, Gonzalo es
sedici.subject.materias Ingeniería es
sedici.subject.materias Física es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Asociación Argentina de Energías Renovables y Medio Ambiente (ASADES) es
sedici.subtype Articulo es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
sedici.description.peerReview peer-review es
sedici.relation.journalTitle Avances en Energías Renovables y Medio Ambiente es
sedici.relation.journalVolumeAndIssue vol. 26 es


Descargar archivos

Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)

Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0) Excepto donde se diga explícitamente, este item se publica bajo la siguiente licencia Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0)