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Enregistrement W2672664049

Enhanced Layout Optimization and Wind Aerodynamic Models for Wind Farm Design

2016· dissertation· en· W2672664049 sur OpenAlexaboutno aff
Yen Jim Kuo

Notice bibliographique

RevueTSpace (University of Toronto) · 2016
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWind Energy Research and Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAerodynamicsWind powerAerospace engineeringMarine engineeringEngineeringEnvironmental scienceComputer scienceElectrical engineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The proposed project is motivated by the need to develop wake models and optimization algorithms that can accurately capture the wake losses in an array of wind turbines and optimize the turbine placements. In the past 4 years, we have developed capabilities to improve the layout design of wind farms located on complex terrains, as contributions from four major tasks. \nThe outcome of the first task was the creation of a wake interaction model capable of describing the effects of overlapping wakes that can be used in combination with existing mathematical optimization tools for wind farm layout design. Such a model was derived and evaluated against existing wake interaction methods. This wake interaction model enables a mechanistic approach to account for multiple overlapping wakes while remaining compatible with established mathematical optimization methods. \nIn the second task, this wake interaction model was used in conjunction with full-scale CFD simulations to design wind farm layouts. We developed an optimization algorithm that intelligently integrates a mathematical optimization approach to design wind farm layout on complex terrains with full-scale CFD simulations.\nThe two subsequent tasks were focused on developing a wake model capable of producing comparable accuracy as full-scale CFD simulations but at a significantly lower computational cost. The third task focused on studying the effects of turbine blade geometry and atmospheric turbulence on turbine wake development. The findings of this step contributed to the fourth task of developing a new wake model capable of simulating wakes on complex terrains. This model has been validated against full-scale CFD simulations of a turbine placed on the terrain of the Gros-Morne Wind Farm in Quebec. The proposed model allows for fast simulation of wakes, making it ideal for designing wind farm layouts on complex terrains.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,848
Score d'incertitude au seuil0,873

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,208 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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