Experimentier-Tools
Programas de utilidad para nuestros experimentos fotovoltaicos 1 y 3.
La computadora de simulación para el Experimento 1...
Dibuja las curvas de rendimiento matemáticamente esperadas de un sistema fotovoltaico, en función de la inclinación y la orientación de los módulos. La simulación se basa en la reducción de la superficie de los módulos según la perspectiva a medida que el sol se mueve de este a oeste y del horizonte al cenit.
El programa para el Experimento 3...
Introduce el ajuste de datos como un concepto para obtener programáticamente (numéricamente) una función continua a partir del conjunto de datos discretos de la interfaz de usuario del experimento. La función ajustada es similar a la ecuación del diodo de Shockley , describiendo así el conjunto de efectos esperados que ocurren en el efecto fotoeléctrico.
Experimento 1
Experimento 3
Exp1: Simulación de la curva de potencia de un sistema fotovoltaico a lo largo del día
Sur
Este
Oeste
Exp3: Dibujando la curva MPP
Durante los experimentos iniciales en la universidad y en el dibujo técnico, se suele usar papel milimetrado para graficar los datos medidos con la mayor precisión posible. El papel milimetrado consiste en una cuadrícula rectangular con cuadrados de un milímetro.
En física, es importante "construir" una línea continua a partir de puntos de datos discretos para poder inferir de manera confiable ciertas cantidades características del sistema.
Pero ¿qué línea se ajusta mejor a un conjunto de datos? ¿Qué línea?
¿Cuál es la línea que mejor se ajusta ?
Si la tendencia de los datos es lineal, es evidente que la línea de mejor ajuste debe ser una recta que pase por los puntos. Esto se hace fácilmente con papel milimetrado. Los parámetros importantes del sistema son entonces la pendiente y la intersección con el eje y, es decir, los parámetros de la función.
variable
Parámetros de pendiente
parámetro de intersección con el eje Y
Pero ¿qué ocurre si la tendencia no es clara? Las tendencias no lineales y los llamados "valores atípicos" en los datos complican enormemente el procedimiento, especialmente en procesos físicos complejos.
Con la aparición de la lógica de máquinas controlada electrónicamente, su utilidad en el procesamiento e interpretación de datos se ha vuelto indispensable. Hoy en día, utilizamos software con algoritmos que nos permiten procesar los datos. Un algoritmo es simplemente un conjunto de instrucciones matemáticas que una computadora puede ejecutar. Para darle la instrucción a la computadora, es necesario hablar uno de los muchos idiomas que entiende.
Muchos científicos eligen el lenguaje de programación " Python". Es extremadamente potente y versátil, pero su sintaxis (la estructura de las oraciones y la gramática del lenguaje) se mantiene simple.
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Das Vorgehen ist nun wie folgt:
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Welche Gleichung aus der Physik beschreibt theoretisch die Daten? Das ist unser mathematisches Model. Wir wollen nun die Parameter dieser Gleichung mittels einen Algorithmus finden
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Definiere die Gleichung in Python über das 'def' - Schlüsselwort
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Bastele sogenannte 'Listen' in Python, die all deine x-Werte und all deine y-Werte enthalten
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Führe den Fit durch, indem du den Algorithmus 'curve_fit' auf deine Listen und die Gleichung anwendest. Der Algorithmus nimmt an, dass diejenigen Werte, die dein Multimeter angezeigt hat, am wahrscheinlichsten stimmen, trotz der Unsicherheit in der Messung. Das macht er, indem er den sogenannten "quadratischen Informationsverlust" minimiert (weiterführende Informationen).
Das Program zeichnet dir dann die Best-Fit Linien, gibt dir die Werte der Parameter und sogar deren Unsicherheit - denn alles, was wir in Experimenten messen, ist mit einem Fehler behaftet.
Versuche es unten selber!
Valores de ejemplo
espectáculo
Valores de ejemplo
borrar
U_lista = [
]
I_lista = [
]
Importe el gráfico y el módulo de ajuste. Defina la ecuación matemática utilizada para ajustar los datos.
import plot
from scientific_python import curve_fit
# das hier ist ein Kommentarbereich. Die Gleichung unten ist eine Version
# der sogenannten Shockley-Gleichung, die die Stromstärke einer Diode,
# also auch einer Solarzelle beschreibt.
def shockley_gleichung(U, a, b ,c):
return a*(1-b*(e**(U/c)-1))
P_liste = I_liste * U_liste
En el código anterior, la "e" representa el número de Euler. El símbolo "**" significa "elevado a la potencia" y "*" es el punto de multiplicación. Las letras "a", "b" y "c" son los parámetros de la función que se busca, similar al ejemplo anterior con los parámetros "m" y "t", excepto que los primeros no tienen un nombre específico. Traducido a matemáticas, la ecuación se ve así:
Dado que esta ecuación contiene "e elevado a...", hablamos de una ecuación no lineal. La ecuación de Shockley describe la corriente de una celda fotovoltaica en función del voltaje total aplicado. La ecuación correspondiente para un elemento óhmico es
Lo cual probablemente ya sepas. Solo queda graficar los puntos de datos y encontrar la línea que mejor se ajuste.
gráfico (x= U_lista , y= I_lista , marcador= "Punto" , color= "rojo" )
gráfico (x= U_lista , y= P_lista , marcador= "Punto" , color= "azul" )
I_ergebnis = curve_fit(shockley_gleichung, U_liste, I_liste)
P_ergebnis = I_ergebnis * U_liste
plot(x=U_liste, y=I_ergebnis, marker="line", color="red")
plot(x=U_liste, y=P_ergebnis, marker="line", color="blue")
