Critère d’évaluation des performances et amélioration de l’efficacité de conversion pour un panneau photovoltaïque avec gestion thermique

Misagh Irandoostshahrestani1^{1}, Daniel Rousse1,⋆^{1,\star}
⋆^{\star} : daniel.rousse@etsmtl.ca
1^{1} Groupe t3e, École de technologie supérieure
Mots clés : Panneau photovoltaïque; Gestion de la chaleur; Critère d’évaluation de performance ; Amélioration de l’efficacité de conversion
Résumé :

Dans cet article, un panneau photovoltaïque typique comportant cinq couches différentes de : verre, 1ère EVA, cellule photovoltaïque (PV), 2ème EVA et tedlar est considéré pour en effectuer une évaluation thermique. Un fluide ayant les propriétés thermiques de l’eau est considéré comme liquide de refroidissement pour la gestion thermique du panneau. Ce refroidissement est étudié afin de réduire le problème de réduction de l’efficacité du panneau PV en raison de l’augmentation de la température de ses cellules.

Initialement, une validation avec les résultats d’études précédentes a été effectuée pour assurer la fiabilité des résultats de l’étude en cours. Le critère d’évaluation de performance (CEP), défini comme le rapport de la chaleur transférée à la puissance de pompage requise, ainsi que l’efficacité de conversion du panneau, définie comme le rapport de la différence des rendements de conversion électrique entre le panneau refroidi et le même panneau sans refroidissement au rendement de conversion électrique du panneau sans refroidissement, sont étudiés numériquement à l’aide de la dynamique des fluides computationnelle (CFD). L’effet de la variation de quatre variables différentes est étudié. Une irradiance solaire de 600 W/, 800 W/, 1000 W/; une vitesse du vent de 1 m/s, 2 m/s, 4 m/s; une température ambiante de 20∘^{\circ}C, 30∘^{\circ}C, 40∘^{\circ}C; et une vitesse d’entrée du liquide de refroidissement de 0, 0,02 m/s, 0,05 m/s, 0,10 m/s sont prises en compte. L’avantage d’utiliser le paramètre sans dimension CEP est qu’il permet de comparer simultanément différentes conceptions et modèles en termes de flux thermiques (évacuation de la chaleur du panneau) et de fluides (puissance de pompage du liquide de refroidissement). Finalement, l’outil d’apprentissage automatique Neural Net Fitting intégré dans MATLAB a été utilisé pour faire des prédictions pour les conditions ambiantes, environnementales et de conceptions autres que celles mentionnées.

Les résultats ont révélé que l’amélioration de l’efficacité de conversion du panneau est en corrélation avec des conditions ambiantes et environnementales plus difficiles, et qu’elle diminue légèrement avec la réduction de la vitesse d’entrée du liquide de refroidissement. De plus, le CEP est plus élevé à des températures ambiantes et des irradiations solaires plus élevées, et il augmente considérablement à des vitesses d’entrée de liquide de refroidissement plus faibles en raison de réductions considérables de la puissance de pompage.

doi : https://doi.org/10.25855/SFT2023-021

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