Technical and Economic Assessment of a 10 MW Wind Farm at Pakphanang District in Nakhon Si Thammarat Province
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents the technical and economic assessment of a 10 MW wind farm at Pakphanang district in Nakhon Si Thammarat province, southern Thailand. The microscale wind resource map within 10 km is developed based on 3 years recorded wind data at 120 m above ground level (agl) (2012-2014) along with computational fluid dynamic (CFD) wind flow modeling with resolution of 90 m. The 5 x 2.0 MW and 4 x 2.5 MW modeled wind farms are positioned along the shoreline with a position criteria of 5 times the rotor diameter between the turbines. The net annual energy production (AEP) and capacity factor (CF) with wake losses are analyzed. The economic analysis is done based on the current project cost and financial incentive (Adder). Results show that the annual mean speed at 120 m agl is 5.2 m/s. The net AEP and CF are 36.60 GWh/year and 41.78%, respectively with wake loss of 0.40%. Under project cost of 75 million THB/MW and 70% debt ratio and Thailand Board of Investment (BOI) tax exemption promotion, the benefit cost ratio is 1.04, the net present value is 65.96 million THB, the financial internal rate of return is 17.70% and the payback period is 4 years. Finally, a 10 MW wind power project could avoid greenhouse gas emission of 19,764 tons CO2eq per year.Keywords: Wind Energy, Wind Farm, Capacity Factor, Wind Flow Modeling, Project Analysis
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».