Estimation of Monthly Average Daily Global Solar Radiation Using Meteorological-Based Models in Adrar, Algeria


Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

This paper presents a systematic approach to empirical model selection for the global solar radiation (GSR) estimation considering the Algerian town of Adrar. The approach is based on various meteorological variables. The accuracy of the selected model is validated using GSR measurements in the considered location (i.e. Adrar) through eight statistical indicators. Long-term six-parameter data measurements are collected. The collected measurements are divided into two subsets; the first subset (from year 2009 to 2013) is used for the modeling purpose, while the second subset (years 2014–2016) is used for the model evaluation purpose. The results show that the statistical performance of the traditional Angström formula for GSR estimation can be significantly improved by including the effect of the maximum and minimum temperatures in the GSR empirical models. In addition, the results show that excluding the cloud cover from the empirical models significantly reduces the statistical performance of these models.

Об авторах

Kada Bouchouicha

Unité de Recherche en Energies Renouvelables en Milieu Saharien (URERMS), Centre de Développement des Energies Renouvelables (CDER)

Email: prbailek@gmail.com
Алжир, Adrar

Nadjem Bailek

Sciences and Environment Research Laboratory, Department of Matter sciences, Faculty of Sciences and Technology, University of Center Tamanghasset

Автор, ответственный за переписку.
Email: prbailek@gmail.com
Алжир, Tamanghasset

Mohamed Mahmoud

Electric Power and Machines Department, Faculty of Engineering, Ain Shams University

Email: prbailek@gmail.com
Египет, Cairo

Javier Alonso

Departamento de Produccion Agraria ETSI Agronomos, Universidad Politecnica de Madrid UPM

Email: prbailek@gmail.com
Испания, Madrid

Abdeldjalil Slimani

Unité de Recherche en Energies Renouvelables en Milieu Saharien (URERMS), Centre de Développement des Energies Renouvelables (CDER)

Email: prbailek@gmail.com
Алжир, Adrar

Abdallah Djaafari

Sciences and Environment Research Laboratory, Department of Matter sciences, Faculty of Sciences and Technology, University of Center Tamanghasset

Email: prbailek@gmail.com
Алжир, Tamanghasset

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Allerton Press, Inc., 2018

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».