A Procedure for Predicting Energy From a Tidal Turbine Farm
Notice bibliographique
Résumé
A tidal current turbine is a device for harnessing energy from tidal current. A group of tidal current turbines, distributed schematically at a site, is called a tidal turbine farm. A tidal turbine farm has to be located in a confined channel or a straight where consistent high-velocity tidal current flow is available for the cost-effectiveness concern. This narrow geographical condition poses challenges for turbine farm planners to distribute turbines strategically. Turbines’ distribution in a farm affects power generation efficiency and the resultant tidal unit power cost. In this paper, we propose a procedure for predicting energy generation from a tidal turbine farm by investigating the optimal distribution of turbines at a given site. The objective of optimizing the turbines distribution is to maximize the power output efficiency. To fulfill this, we conducted a systematic analysis on power generation from a tidal turbine farm to identify the key factors affecting the optimal tidal turbines distribution with an emphasis on the turbines’ hydrodynamics analysis and briefed the turbine working principle. As a companion paper to Li and Calisal (2007) which discusses the principle of a stand alone turbine, turbine configuration and interactions (i.e. angle of attack, turbine relative distance and turbine size) are extended here. The main assumption of this discussion is that vortex shedding impact is the dominant factor causing the turbine efficiency loss. Considering the turbine design principle, a simplified relationship between turbines distribution and turbine farm efficiency is formulated. Then, numerical simulation results are presented for a given site in British Columbia together with extended general solution.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».