Modeling and simulation of a wind model using a spectral representation method
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we give a detailed way to model a horizontal wind profile applied to turbine blades. Wind speed consists of four components, namely the mean wind speed, the gust wind speed, the ramp wind speed and finally, the turbulence. In order to get an accurate wind speed profile, wind models need to be in the form of time series to carry out the simulation. All the first three wind components are given analytically, but not the turbulence; it is the most difficult to model. The objective is to explore a simulation method for stochastic processes and apply it to wind turbulence. This is accomplished by using the spectral representation method (SRM). This technique was developed by Shinozuka and Jan, and produces sample realizations of the process according to the prescribed power spectral density function (PSD). The SRM method is applied on two kinds of wind PSD functions (Kaimal and Von Karman spectrum). An evaluation of the method is carried out by superimposition of the autocorrelation function of each spectrum found analytically, and the one obtained directly by MATLAB processing of the generated signal. Afterwards, an experimental evaluation of the method is achieved using real wind speed data. Simulation results show that time series of the wind speed turbulence are well reflected by the SRM method and that the proposed model can be used to generate synthetic turbulent wind speed data from the power spectral density of a spectrum.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».