Modelling of a hybrid photovoltaic thermal collector based on CdTe


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

A few years ago, silicon photovoltaic panels had yields of 10 to 18%, which made them interesting because is not profitable enough (too expensive to energy conversion yield too low).But recently, thin film technology appears to increase the efficiency and reduce the cost. For application in hybrid collectors, various types of solar photovoltaic hybrid collectors (PVT) based on new materials for solar cells have been developed as the binary semiconductor, ternary and quaternary materials and organic. CdTe is a the most appropriate binary materials for use in photovoltaic structures in thin layers, this material can produce a high yield of about 15% and is also known by a direct band structure gap of a value of 1.45 eV and a very high absorption coefficient (>105 cm–1 in the visible). In this work we present the modeling of a hybrid photovoltaic thermal collector based on the thin films solar cells of CdTe, and then we made the determination of the temperature levels of the various layers through the development of the energy balance sheet involves heat exchange between the different components of the collector and to study its electrical and thermal performance, and finally compare their efficiency with it of the PVT collector based on monocrystalline silicon.

Об авторах

Hafsia Haloui

Unité de Recherche Appliquée en Energies Renouvelables, URAER

Автор, ответственный за переписку.
Email: haloui_h@uraer.dz
Алжир, Algiers, 47133

Khaled Touafek

Unité de Recherche Appliquée en Energies Renouvelables, URAER

Email: haloui_h@uraer.dz
Алжир, Algiers, 47133

Mourad Zaabat

Laboratoire des composants actifs et matériaux

Email: haloui_h@uraer.dz
Алжир, Algiers

Hanane Hocine

Unité de Recherche Appliquée en Energies Renouvelables, URAER

Email: haloui_h@uraer.dz
Алжир, Algiers, 47133

Abdelkrim Khelifa

Unité de Recherche Appliquée en Energies Renouvelables, URAER

Email: haloui_h@uraer.dz
Алжир, Algiers, 47133

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Allerton Press, Inc., 2016

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».