Assessment of the Prediction Capacity of a Wind-Electric Generation Model
Notice bibliographique
Résumé
Harnessing the wind resource requires technical development and theoretical understanding to implement reliable predicting toolkits to assess wind potential and its economic viability. Comprehensive toolkits, like RETScreen®, have become very popular, allowing users to perform rapid and comprehensive pre-feasibility and feasibility studies of wind projects among other clean energy resources. In the assessment of wind potential, RETScreen® uses the annual average wind speed and a statistical distribution to account for the month-to-month variations, as opposed to hourly- or monthly-average data sets used in other toolkits. This paper compares the predictive capability of the wind model in RETScreen® with the effective production of wind farms located in the region of Ontario, Canada, to determine which factors affect the quality of these predictions and therefore, to understand what aspects of the model may be improved. The influence of distance between wind farms and measuring stations, statistical distribution shape factor, wind shear exponent, annual average wind speed, temperature and atmospheric pressure on the predictions is assessed. Based on the results, a maximum distance radius of 30km from the measuring station to the project site is recommended when using RETScreen toolkit. The wind shear exponent came off as the second most influential parameter after the annual average wind speed in terms of the prediction of accurate Power Generation. It was found that the former must be carefully chosen to match the type of terrain in order to achieve up to a 4-9% improvement in the current prediction capability of the software.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».