Impact of Wind Veer and the Coriolis Force for an Idealized Farm to Farm Interaction Case
Notice bibliographique
Résumé
The impact of the Coriolis force on the long distance wake behind wind farms is investigated using Large Eddy Simulations (LES) combined with a Forced Boundary Layer (FBL) technique. When using the FBL technique any mean wind shear and turbulent fluctuations can be added with body forces. The wind shear can also include the mean wind veer due to the Coriolis force. The variation of the Coriolis force due to local deviations from the mean profile, e.g., from wakes, is not taken into account in the FBL. This can be corrected for with an extra source term in the equations, hereon defined as the Coriolis correction. For a row of 4 turbines it is shown that the inclusion of the wind veer turns the wake to the right, while including the Coriolis correction turns it to the left. When including both wind veer and Coriolis correction the impact of wind veer dominates. For an idealized farm to farm interaction case, two farms of 4 ∗ 4 turbines with 6 km in between, it can be seen that when including wind veer and the Coriolis correction a approximately 3% increase in the relative production for a full wake direction can be seen and only a slightly smaller increase can be seen when including only wind veer. The results indicate that FBL can be used for studies of long distance wakes without including a Coriolis correction but efforts need to be taken to use a wind shear with a correct mean wind veer.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».