Improving mesoscale wind speed forecasts using lidar-based observation nudging for airborne wind energy systems
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Airborne wind energy systems (AWESs) aim to operate at altitudes above conventional wind turbines where reliable high-resolution wind data are scarce. Wind light detection and ranging (lidar) measurements and mesoscale models both have their advantages and disadvantages when assessing the wind resource at such heights. This study investigates whether assimilating measurements into the mesoscale Weather Research and Forecasting (WRF) model using observation nudging generates a more accurate, complete data set. The impact of continuous observation nudging at multiple altitudes on simulated wind conditions is compared to an unnudged reference run and to the lidar measurements themselves. We compare the impact on wind speed and direction for individual days, average diurnal variability and long-term statistics. Finally, wind speed data are used to estimate the optimal traction power and operating altitudes of AWES. Observation nudging improves the WRF accuracy at the measurement location. Close to the surface the impact of nudging is limited as effects of the air–surface interaction dominate but becomes more prominent at mid-altitudes and decreases towards high altitudes. The wind speed frequency distribution shows a multi-modality caused by changing atmospheric stability conditions. Therefore, wind speed profiles are categorized into various stability conditions. Based on a simplified AWES model, the most probable optimal altitude is between 200 and 600 m. This wide range of heights emphasizes the benefit of such systems to dynamically adjust their operating altitude.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle