Development of an Empirical Obstacle Wake Model for Small Wind Turbine Micrositing
Notice bibliographique
Résumé
The way in which wind flows around and downstream of buildings in the atmospheric boundary layer is of great interest in wind engineering. Building wakes are characterized by a large reduction in downstream flow velocity and increased levels of downstream turbulence, both of which are detrimental to the power output of a small wind turbine. This paper describes the development of a new empirical model that predicts flow properties in the wake of a building for the purpose of small wind turbine micrositing. The new model has been developed in the form of a feedforward, backpropogation artificial neural network ($$). All training data was obtained from wind tunnel measurements taken in the wakes of model obstacles submersed in a simulated atmospheric boundary layer. To validate the wind tunnel simulation, a field experiment was carried out in which the flow was measured in the wake of an obstacle situated on an open field. The mean difference between the field data and wind tunnel data (from a geometrically similar test) was 3.7% for wind speed and 13.0% for the turbulence intensity. Overall, wind tunnel data was determined to be acceptable for use to develop a new model. The new model has mean errors of 0.6% and 4.4%, when predicting the velocity and root mean squared velocity, respectively (the mean error of the model is defined as the difference between the $$ predictions and the wind tunnel data). Currently, the model is somewhat limited in scope; wake properties can be predicted for solid ‘block’ obstacles, with varying height, width and depth, but only with flat roofs. Future work includes improving the model’s generality (the ability to predict wake properties when presented with inputs not used during training), training the model to predict the effect of roof shape, and investigating how to combine the wake effects of multiple obstacles.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».