6 ConclusionsIn this chapter, a cla

6 Conclusions
In this chapter, a classification procedure for solar irradiances is presented and discussed
for five locations. This procedure uses fractal dimension analysis. A new
method of estimating fractal dimensions is utilized which gives satisfactory results.
This method based on covering multi scale, using rectangles as the structuring element.
The method is tested for two well-known functions and an average error of
3.7% is obtained for over 180 tests.
The validation of the classification method is carried out by annual and monthly
analysis using the fractal dimension and the clearness index of the daily irradiances.
Three different classes of the days are determined to be a reasonable classification.
Results for the sites with similar climates give the same type of classifications of the
days as it is observed from their annual and monthly average classification parameters.
Observed standard deviations of the monthly parameters from an annual mean
value are relatively small.
Classification of the daily solar irradiance is important in design and installation
of solar energy systems, especially PV arrays. Trends in the patterns of daily solar
irradiance became significant information due to the recent interests in renewable
technologies. This interest is essentially due to global warming and other negative
effects to our environment. Such analyses presented in this chapter are of great interest
as they reduce the initial costs by appropriate design and construction of solar
energy systems suitable to the climate of the site of interest.

Kết quả (Việt) 1:

6 kết luậnTrong chương này, một thủ tục phân loại irradiances năng lượng mặt trời là trình bày và thảo luậncho 5 vị trí. Thủ tục này sử dụng fractal kích thước phân tích. Một mớiphương pháp ước tính kích thước fractal được sử dụng mà cho kết quả khả quan.Phương pháp này dựa trên bao gồm nhiều quy mô, hình chữ nhật bằng cách sử dụng như là yếu tố structuring.Phương pháp là thử nghiệm cho 2 chức năng nổi tiếng và các lỗi trung bình của3,7% thu được đối với hơn 180 các xét nghiệm.Xác nhận của phương pháp phân loại được thực hiện bởi hàng năm và hàng thángphân tích bằng cách sử dụng kích thước fractal và chỉ số độ sắc nét của irradiances hàng ngày.3 lớp khác nhau của ngày được xác định là một phân loại hợp lý.Kết quả cho các trang web với khí hậu tương tự như cung cấp cho cùng một loại phân loại của cácngày khi nó được quan sát thấy từ các thông số phân loại trung bình hàng năm và hàng tháng của họ.Quan sát độ lệch chuẩn của các tham số hàng tháng từ một có nghĩa là hàng nămgiá trị là tương đối nhỏ.Phân loại trong irradiance năng lượng mặt trời hàng ngày là rất quan trọng trong thiết kế và lắp đặtHệ thống năng lượng mặt trời, đặc biệt là các mảng PV. Xu hướng trong các mô hình của hàng ngày mặt trờiirradiance đã trở thành các thông tin đáng kể do lợi ích tại trong tái tạocông nghệ này. Lãi suất này là về bản chất do sự nóng lên toàn cầu và các tiêu cực khácảnh hưởng đến môi trường của chúng tôi. Các phân tích trình bày trong chương này quan tâm rất lớnvì họ làm giảm chi phí ban đầu của thiết kế phù hợp và xây dựng năng lượng mặt trờiHệ thống năng lượng phù hợp với khí hậu của các trang web ưa thích.

Kết quả (Việt) 2:

6 Kết luận
Trong chương này, một thủ tục phân loại cho irradiances năng lượng mặt trời được trình bày và thảo luận
cho năm địa điểm. Quy trình này sử dụng phân tích chiều fractal. Một mới
phương pháp ước lượng kích thước fractal được sử dụng mà cho kết quả khả quan.
Phương pháp này dựa trên bao gồm quy mô đa, sử dụng hình chữ nhật như các yếu tố cấu trúc.
Phương pháp này được thử nghiệm cho hai chức năng nổi tiếng và một lỗi trung bình
3,7% thu được trong hơn 180 kiểm tra.
việc xác của phương pháp phân loại được thực hiện bởi hàng năm và hàng tháng
phân tích bằng cách sử dụng chiều fractal và chỉ số rõ nét của irradiances hàng ngày.
Ba lớp khác nhau của ngày được xác định là một phân loại hợp lý.
Kết quả cho các trang web với tương tự khí hậu cho cùng một loại phân loại của
ngày như nó được quan sát từ các thông số phân loại trung bình hàng năm và hàng tháng của họ.
độ lệch chuẩn quan sát các thông số hàng tháng từ một trung bình hàng năm
giá trị tương đối nhỏ.
phân loại các bức xạ năng lượng mặt trời hàng ngày là rất quan trọng trong thiết kế và lắp đặt
các hệ thống năng lượng mặt trời, đặc biệt là PV mảng. Xu hướng trong các mô hình năng lượng mặt trời hàng ngày
bức xạ đã trở thành thông tin quan trọng do các lợi ích gần đây trong tái tạo
công nghệ. Mối quan tâm này chủ yếu là do sự nóng lên toàn cầu và tiêu cực khác
tác động đến môi trường của chúng tôi. Các phân tích được trình bày trong chương này là những quan tâm
khi họ giảm chi phí ban đầu do thiết kế và xây dựng năng lượng mặt trời phù hợp
các hệ thống năng lượng phù hợp với khí hậu của site.