메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
신연배 (충북테크노파크) 김규광 (충북테크노파크) 조용현 (충북테크노파크) 조영호 (충북테크노파크) 양태열 (충남대학교)
저널정보
한국태양에너지학회 한국태양에너지학회 논문집 한국태양에너지학회 논문집 제43권 제6호
발행연도
2023.12
수록면
67 - 77 (11page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
Adding various colors to photovoltaic (PV) modules is essential for the building-integrated photovoltaics (BIPV) market; however, it can also reduce PV performance and increase manufacturing costs. Therefore, a tool is required to predict PV performance based on color before production of PV modules. In this study, we demonstrate an approach for predicting the performance of colored PV modules before they are produced. First, we analyzed the optical properties of various colors of polyvinyl chloride (PVC) films available in the market and their correlation with power. A total of 15 prediction models were trained. Then, we manufactured colored films for BIPV, predicted their power using the trained models, and compared the predictions with actual power values. Additionally, we validated and optimized the prediction models using mean absolute error (MAE) and root mean squared error (RMSE). We achieved a low MAE of 3.8% and an RMSE of 4.3% using a prediction model formula that consisted of transmittance or a combination of transmittance and absorption. This approach offers several advantages, such as the ability to predict the performance based solely on the optical properties of front-colored films or glass used in colored BIPV without the need for sample production, which can save time and resources.

목차

Abstract
1. 서론
2. 실험 개요
3. 실험 결과
4. 결론
REFERENCES

참고문헌 (16)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-151-24-02-089234699