MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3006805866 · doi:10.2298/tsci191102084m

Modeling and simulation of wind turbine heat recycling system

2020· article· en· W3006805866 sur OpenAlexaff
Yan Ma, Lijun Xu, Yanglong Li, Yang Liu

Notice bibliographique

RevueThermal Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhase Change Materials Research
Établissements canadiensBombardier (Canada)
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésWind powerThermal energy storageEnvironmental scienceRenewable energyTurbineEnergy storageNuclear engineeringMolten saltProcess engineeringPower (physics)Mechanical engineeringMaterials scienceEngineeringElectrical engineeringThermodynamicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper aims to discuss the power supply and heat supply system of wind turbine, promote the development of wind energy in heat recycling, and expand the application of renewable energy resources in replacing fossil energy. Starting from the construction of wind power heat storage system model, first, molten salt was selected as the fluid heat storage material. Based on the realization process of two-pot molten salt electrothermal transformation, the model of two-pot molten salt heat storage (MSHS) system was established. Second, based on the model of heat storage system, the high temperature MSHS wind power heating system was simulated by using the numerical simulation analysis method. The results showed that the simulation results of the thermal storage system model were highly consistent with the actual results, and the model was accurate and reliable, which was suitable for the simulation analysis of the thermal storage system. After a day of operation, the utilization rate of wind energy of the MSHS wind power heating system could reach more than 94%. The combination of the MSHS wind power system and regional heating had obvious effect on absorbing wind power, saving resources, and solving the problems of wind curtailment. In the MSHS wind power supply heating system, the configuration of MSHS significantly improved the utilization ratio of wind energy in the wind power generation system, even up to 100% at maximum. To sum up, the configuration of MSHS can absorb most of the wind energy generated on that day, thus improving the energy utilization ratio of the wind power generation system.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,229 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThermal ScienceMême sujetPhase Change Materials ResearchTravaux en français237 207