von Julian Merder ; Jan A. Freund ; Ulrike Feudel ; Christian T. Hansen ; Jeffrey Alistair Hawkes ; Benjamin Jacob ; Katrin Klaproth ; Jutta Niggemann ; Beatriz Elizabeth Noriega Ortega ; Helena Osterholz ; Pamela E. Rossel Cartes ; Michael Seidel ; Gabriel Singer ; Aron Stubbins ; Hannelore Waska ; Thorsten Dittmar
Der Schwerpunkt dieser Arbeit liegt auf der Vorhersage des Energieertrags von Photovoltaikmodulen. Die meteorologischen Daten wie z.B. Sonneneinstrahlung sind heutzutage weltweit verfügbar. Dies ermöglicht es, die erzeugte elektrische Energie von einem Photovoltaikmodul bestimmter Technologie an einem vorgegebenen Standort abzuschätzen. Die Umgebungstemperatur, Windgeschwindigkeit und Spektralverteilung der Sonneneinstrahlung haben ebenfalls eine Auswirkung auf die Modulperformance. Alle diese Daten werden von verschiedenen Wetterdiensten oder Reanalyse-Datenbanken bereitgestellt. Auf diese meteorologischen Eingangsdaten kann eine Reihe geeigneter Modelle angewendet werden, um die Photovoltaikleistung und den Energieertrag vorherzusagen. In dieser Arbeit wird eine detaillierte Analyse der verschiedene Performancemodelle präsentiert. Die Auswertung der Modellierungsergebnisse erfolgt anhand von Messungen an fünf Standorten in unterschiedlichen Klimazonen für die PV-Module verschiedener Technologien, darunter drei Dünnschichtmodule.
The main focus of this work is the prediction of potential energy yield of photovoltaic solar panels. Today, meteorological data such as solar irradiance is available worldwide. This allows to estimate the electrical energy produced by a module of specific technology at a given location. Along with solar radiation, ambient temperature, wind speed and spectral distribution of sunlight impact the module performance. All these data are provided by different weather forecast services or reanalysis databases. A sequence of particular models can be applied to these input meteorological data to predict the energy yield. In this work, a detailed analysis of different performance models is presented. The evaluation of modeling results is carried out using measurements from five sites situated in different climatic zones for modules of four technologies including three thin-film ones.
von Anne Marie Power ; Julian Merder ; Patricia Browne ; Jan A. Freund ; Liam Fullbrook ; Conor Graham ; Robert J. Kennedy ; Jack P. J. O’Carroll ; Alina M. Wieczorek ; Mark P. Johnson
Journal of the Marine Biological Association of the United Kingdom Cambridge [u.a.] : Cambridge University Press, 1887 98(2018), 2, Seite 423-435 Online-Ressource
Die Bestimmung der ökologischen Nische und die Einteilung von Arten in Generalisten und Spezialisten sind etablierte ökologische Konzepte. Diese Dissertation führt eine neue Methode zur Bestimmung der ökologischen Nische ein. Diese neue Methode, die Bestimmung der optimalen Nische, nutzte ein Maß für die Fitness, um diese optimale Nische zu bestimmen. Die Anwendung dieser Methode auf die Helgoland Reede Daten klassifizierte 23 ausgewählten Arten anhand der, mit Hilfe der Umgebungsvariablen zur Zeit des schnellsten Wachstums berechneten, Größe ihrer Nischen. Es konnte gezeigt werden, dass die Anzahl der Tage an denen eine Art präsent war keinen Einfluss auf die optimale Nische hatte und das Arten, die das größte Wachstums in der Jahreszeit mit der größten Variabilität der Umgebungsparameter hatten, eine große optimale Nische hatten. Letztendlich wurde die neue Methode auf verschiedene Zeitabschnitte angewandt, um die bereits beschriebenen "Regime Shifts" zu untersuchen. <dt.>
The determination of the ecological niche and the grouping of species into generalists and specialists are established ecological concepts carried out even today. However, a new method of ecological niche reconstruction is introduced in this thesis, and this new method, called the optimal niche estimate, reconstructs the ecological niche in a new manner by taking the fitness of the species into account. An application of this method to a subset of the Helgoland Roads data resulted in optimal niches for diferent phytoplankton species. A niche volume was computed with the environmental conditions at the times of fastest growth for 23 species. It was shown that the number of presence days per year had no impact on the size of the optimal niche and that species that had their times of fastest growth in the period of the year with a high variability had large optimal niches. A splitting of the time series into sections was carried out to investigate the reported regime shifts. <engl.>
The European physical journal. B, Condensed matter and complex systems Berlin : Springer, 1998 Bd. 90 (2017) (Okt.), Artikel-Nr. 197, insges. 8 S. Online-Ressource
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