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Enregistrement W2023441283 · doi:10.1115/wind2002-61

Wind Turbines Operating in Cold Climates: Reynolds Number and Turbulence Effects on Performances

2002· article· en· W2023441283 sur OpenAlexaff
Nathalie Dabin, Christophe Leclerc, Christian Masson, C. Alinot

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWind Energy Research and Development
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTurbineTurbulenceWind powerMechanicsStall (fluid mechanics)Density of airTurbulence kinetic energyMeteorologyWind profile power lawComputational fluid dynamicsWind speedEnvironmental sciencePhysicsAerospace engineeringControl theory (sociology)EngineeringComputer scienceElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study is motivated by several observations of unexpected, recurring, high levels of power for stall-regulated wind turbines operating under very low temperatures. As power levels recorded largely exceed design levels of the rotor, operation in such conditions can cause dramatic damage to turbine. This study aims to understand the origin of such phenomenon by analyzing experimental data gathered from a stall-controlled wind turbine, having a nominal power of more than 500 kW, and comparing the experimental behaviour with numerical simulations. To provide a quantitative estimate of density and atmospheric turbulence effects on power output, a procedure based on the IEC 61400-12 international standard for elaboration of a wind turbine power curve is used. The numerical simulations is based on the solution of the time-averaged, steady-state, incompressible Navier-Stokes equations with an appropriate turbulence closure model. The actuator disk model, together with blade element theory, are used to model the turbines. The stall-regulated turbine analyzed has shown to produce measured power increases significantly higher than increases of density. Regarding the influence of turbulence intensity, it has been observed that for constant hub height incoming wind velocity and density, power output increases with turbulence intensity at low winds, the opposite being true at higher winds. The numerical simulations show a good agrement with the measurements.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,528
Score d'incertitude au seuil0,357

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,202 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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