Techno-Economy Study of wind energy in Khvaf in Razavi Khorasan Province in Iran
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, the 10-minutes period measured wind speed data at different heights (10 m, 30 m, and 40 m) are presented for Khvaf, which is one of the major counties with high wind potential in Khorasan provinces in Iran. To the author’s knowledge, there hasn’t been any assessment works in the mentioned site. From the primary evaluation and by determining mean wind speed and also the Weibull function, the results show that the measurement site falls under class 7 of the International System Wind Classification, which means that the station has very suitable conditions for installing and operating wind farms. On the other hand, a new approach is utilized for evaluating potential power of a region based on comparison between maximum power generation pattern and daily and monthly energy consumption patterns. Furthermore, by using wind roses of speed and turbulence simultaneously, the best direction for installing wind turbines is determined. On the other hand, the situation of topography and surface conditions of Khvaf station has been analyzed; because of its smooth surface, it is appropriate for installing wind turbines. Besides, several types of Vestas Company turbines have been compared by their capacity factors and three of them with highest capacity factor are selected for economic evaluations. One of the important issues in the assessment of wind energy potential is the economic evaluation. This is a major gap that many researches do not have sufficient attention to it. Hence, an economic analysis was performed based on NPV, IRR, and Normal Payback methods in order to select the best wind turbine for this site.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».