LiDAR‐based characterization of mid‐altitude wind conditions for airborne wind energy systems
Notice bibliographique
Résumé
Summary Engineers and researchers working on the development of airborne wind energy systems (AWES) still rely on oversimplified wind speed approximations and coarsely sampled reanalysis data because of a lack of high‐resolution wind data at altitudes above 200 m. Ten‐minute average wind speed LiDAR measurements up to an altitude of 1100 m and data from nearby weather stations were investigated with regard to wind energy generation and impact on LiDAR measurements. Data were gathered by a long‐range pulsed Doppler LiDAR device installed on flat terrain. Because of the low overall carrier‐to‐noise ratio, a custom‐filtering technique was applied. Our analyses show that diurnal variation and atmospheric stability significantly affect wind conditions aloft which cause a wide range of wind speeds and a multimodal probability distribution that cannot be represented by a simple Weibull distribution fit. A better representation of the actual wind conditions can be achieved by fitting Weibull distributions separately to stable and unstable conditions. Splitting and clustering the data by simulated surface heat flux reveals substate stratification responsible for the multimodality. We classify different wind conditions based on these substates, which result in different wind energy potential. We assess optimal traction power and optimal operating altitudes statistically as well as for specific days based on a simplified AWES model. Using measured wind speed standard deviation, we estimate average turbulence intensity and show its variation with altitude and time. Selected short‐term data sets illustrate temporal changes in wind conditions and atmospheric stratification with a high temporal and vertical resolution.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».