module prediction
Recently Published Documents


TOTAL DOCUMENTS

19
(FIVE YEARS 1)

H-INDEX

5
(FIVE YEARS 0)

Author(s):  
Amaury De Souza ◽  
Ana Paula Garcia Oliveira ◽  
Flavio Aristone ◽  
Vanise Dos Santos Rodrigues ◽  
Gabriel Ozório Linhares Mello

EFFECTS OF ENVIRONMENTAL TEMPERATURE AND WIND SPEED IN THE PERFORMANCE OF PHOTOVOLTAIC SOLAR MODULESEFECTOS DE LA TEMPERATURA AMBIENTAL Y LA VELOCIDAD DEL VIENTO EN EL DESEMPEÑO DE LOS MÓDULOS SOLARES FOTOVOLTAICOSRESUMOOs efeitos da temperatura ambiente e da velocidade dos ventos na análise de desempenho de um módulo fotovoltaico solar de silício monocristalino foram analisados em Campo Grande, MS, para o período janeiro a dezembro de 2017. O trabalho de pesquisa foi realizado monitorando a variação da eficiência do módulo em função desses parâmetros. Uma análise estatística é apresentada e o resultado indica que os valores do coeficiente de correlação são 96% e 68% para a temperatura ambiente e para velocidade dos ventos, respectivamente, considerando o nível de confiança de 95%. Os resultados mostram que existe uma forte relação linear positiva entre a eficiência do módulo e a temperatura ambiente, e uma relação linear positiva moderada com a velocidade dos ventos.Palavras-chave: Módulo Fotovoltaico; Predição de Eficiência; Condições Climáticas.ABSTRACTThe effects of ambient temperature and wind velocity on the performance analysis of a monocrystalline silicon solar photovoltaic module were analyzed in Campo Grande, MS, from January to December 2017. The research work was carried out by monitoring the efficiency variation of the module according to these parameters. A statistical analysis is presented and the result indicates that the values of the correlation coefficient are 96% and 68% for the ambient temperature and for wind speed, respectively, considering the 95% confidence level. The results show that there is a strong positive linear relationship between the modulus efficiency and the ambient temperature, and a moderate positive linear relation with the velocity of the winds.Keywords: Photovoltaic Module; Prediction of Efficiency; Climate Conditions.RESUMENLos efectos de la temperatura ambiente y de la velocidad de los vientos en el análisis de desempeño de un módulo fotovoltaico solar de silicio monocristalino fueron analizados en Campo Grande, MS, para el período enero a diciembre de 2017. El trabajo de investigación fue realizado monitoreando la variación de la eficiencia del módulo en función de estos parámetros. Se presenta un análisis estadístico y el resultado indica que los valores del coeficiente de correlación son 96% y 68% para la temperatura ambiente y para la velocidad de los vientos, respectivamente, considerando el nivel de confianza del 95%. Los resultados muestran que existe una fuerte relación lineal positiva entre la eficiencia del módulo y la temperatura ambiente, y una relación lineal positiva moderada con la velocidad de los vientos.Palabras clave: Módulo Fotovoltaico; Predicción de Eficiencia; Condiciones Climáticas.


2015 ◽  
Vol 3 (1) ◽  
pp. 36-49 ◽  
Author(s):  
Osamu Mizuno ◽  
Naoki Kawashima ◽  
Kimiaki Kawamoto

Prediction of fault-prone modules is an important area of software engineering. The authors assumed that the occurrence of faults is related to the semantics in the source code modules. Semantics in a software module can be extracted from identifiers in the module. Identifiers such as variable names and function names in source code are thus essential information to understand code. The naming for identifiers affects on code understandability; thus, the authors expect that they affect software quality. In this study, the authors examine the relationship between the length of identifiers and existence of software faults in a software module. Furthermore, the authors analyze the relationship between occurrence of “words” in identifiers and the existence of faults. From the experiments using the data from open source software, the authors modeled the relationship between the fault occurrence and the length of identifiers, and the relationship between the fault occurrence and the word in identifiers by the random forest technique. The result of the experiment showed that the length of identifiers can predict the fault-proneness of the software modules. Also, the result showed that the word occurrence model is as good a measure as traditional CK and LOC metrics models.


PLoS ONE ◽  
2014 ◽  
Vol 9 (9) ◽  
pp. e108065 ◽  
Author(s):  
Carmen Navarro ◽  
Francisco J. Lopez ◽  
Carlos Cano ◽  
Fernando Garcia-Alcalde ◽  
Armando Blanco

Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document