Year-to-year correlation, record length, and overconfidence in wind resource assessment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Interannual variability of wind speeds presents a fundamental source of uncertainty in preconstruction energy estimates. Our analysis of one of the longest and geographically most widespread extant sets of instrumental wind-speed observations (62-year records from 60 stations in Canada) shows that deviations from mean resource levels persist over many decades, substantially increasing uncertainty. As a result of this persistence, the performance of each site's last 20 years diverges more widely than expected from the P50 level estimated from its first 42 years: half the sites have either fewer than 5 or more than 15 years exceeding the P50 estimate. In contrast to this 10-year-wide interquartile range, a 4-year-wide range (2.5 times narrower) was found for "control" records where statistical independence was enforced by randomly permuting each station's historical values. Similarly, for sites with capacity factor of 0.35 and interannual variability of 6 %, one would expect 9 years in 10 to fall in the range 0.32–0.38; we find the actual 90 % range to be 0.27–0.43, or three times wider. The previously un-quantified effect of serial correlations favors a shift in resource-assessment thinking from a climatology-focused approach to a persistence-focused approach: for this data set, no improvement in P50 error is gained by using records longer than 4–5 years, and use of records longer than 20 years actually degrades accuracy.
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 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 | 0,036 | 0,144 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».