Please use this identifier to cite or link to this item:
http://hdl.handle.net/1942/29464
Title: | Potential-Induced Degradation of photovoltaic modules: an automated approach | Authors: | Struys, Melissa Luijsmans, Jonathan |
Advisors: | DAENEN, Michael MEURIS, Marc |
Issue Date: | 2019 | Publisher: | UHasselt | Abstract: | De Energy Systems Engineering (ESE) onderzoeksgroep van de UHasselt afdeling ingenieurs-wetenschappen focust op verschillende betrouwbaarheidsaspecten van fotovoltaïsche (PV) systemen. Een van deze aspecten is potential-induced degradation (PID) van PV-modules. Hiervan is aangetoond dat het de PV-prestaties drastisch verlaagd en daarmee de levelized cost of energy (LCOE) verhoogt. Tot nu toe wordt de tussentijdse karakterisering van de PV-modules onder versnelde PID-tests handmatig uitgevoerd, wat resulteert in een tijdrovende bezigheid. Deze studie richtte zich op het verminderen van de arbeidstijd tijdens dergelijke PID-testen, hetgeen bereikt werd door de twee meest tijdrovende operaties in dit proces te automatiseren: (i) tussentijdse karakterisatie van de PV-modules en (ii) verwerking van de verkregen gegevens. Het eerste deel is bereikt door het ontwerpen en implementeren van een switch matrix die in staat is om automatisch en in-situ de PV-modules te karakteriseren terwijl ze onder PID-stress staan. Het tweede deel is gerealiseerd met een zelfontwikkelde softwaretool die de data na het PID-experiment automatisch verwerkt. Om de juiste werking van de zelfontwikkelde hulpmiddelen te verifiëren werden versnelde PID-tests uitgevoerd op vijf eencellige PV-modules. Deze tools blijken inderdaad correct te werken door de PID-stresstest uit te voeren en de data automatisch met succes te verwerken. Bovenop de basisvereisten van ESE is de tool ook in staat om de PID-stress in-situ om te keren terwijl de karakterisering doorgaat. | Notes: | master in de industriële wetenschappen: elektronica-ICT | Document URI: | http://hdl.handle.net/1942/29464 | Category: | T2 | Type: | Theses and Dissertations |
Appears in Collections: | Master theses |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
6f9dd420-8fd4-4d91-95ff-8a32e7f57002.pdf | 3.44 MB | Adobe PDF | View/Open | |
e23a53d8-a026-4752-846b-ee965d6702e6.pdf | 835.6 kB | Adobe PDF | View/Open |
Google ScholarTM
Check
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.