Windpower Resource Screening for The Western U.S. Region
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT This article describes a comprehensive screening study performed in 2007 to identify wind energy resources in the 14-state Western Electric Coordinating Council (WECC). WECC comprises the entire Western Interconnection. With a footprint of 1.8 million square miles within the U.S., two Canadian provinces, and Baja Norte, Mexico, WECC offers significant but widely dispersed potential for farming wind resources. The methodology described in this article is novel but tested in application. Using resource maps of greatest wind potential, electric generation is incrementally increased to reach a regional 25% penetration target. This approach allows overloaded transmission corridors to be identified that will require investment to reliably ship power to the areas of greatest demand growth. In this study, resolution is based on 1 km cells. Explicit consideration is given to reserve transmission capacity to estimate WECC's ability to move power from remote sites. Wind resource assumptions are based on National Renewable Energy Laboratory (NREL) wind maps, Class 3 or higher (mean annual wind speeds = 6.9 m/s at 80 m). The wind resource is converted on the basis of generating clusters of 77-meter diameter, 1.5-MWe turbines with a capacity factor of 48%. Limits are placed on distance to load centers to avoid transmission congestion and to implicitly acknowledge an economic breakeven towards lower speeds and closer distance.
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 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 | 0,001 | 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 ».