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Enregistrement W3047585631

Reliability implications of diversifying wind power resources

2020· article· en· W3047585631 sur OpenAlexaboutno aff
Rajesh Karki

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWind Energy Research and Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFossil fuelEnvironmental scienceRenewable energyWind powerGreenhouse gasNatural resource economicsElectricity generationGlobal warmingEnergy developmentClimate changeEngineeringWaste managementPower (physics)EcologyEconomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Energy is essential in our daily lives as a means of improving human development leading to economic growth and productivity. Recurrence will help reduce climate change is a good option but it needs to be sustainable to ensure future generations and bequeath for future generations to meet their energy needs. Fossil fuels are currently a major source of electricity generation and are believed to have a significant impact on air purification. A greenhouse gas (sometimes abbreviated to GHG) is a gas that absorbs and releases light energy within a warm range of heat. Thermal gases cause the effect of heat retention. Therefore, much effort is put into building and using green energy sources. Green energy comes from natural sources such as sunlight, wind, rain, waves, vegetation, algae burning and global warming. Human activities since the beginning of the Industrial Revolution (c. 1750) have produced a 45% increase in atmospheric carbon dioxide emissions, from 280 ppm in 1750 to 415 ppm. These energy resources are renewable, which means they are naturally replenished. On the contrary, fossil fuels are a last resort that takes millions of years to develop and will continue to decline in consumption. Wind is a promising, powerful source of energy for future energy programs. There is a lot of money being made in this sector, which has led to great strides in wind energy technology. It is expected that wind power installations will increase significantly to produce clean energy in power systems. Air intake, defined as the measurement of the volume of air included in the total volume contained of energy is currently about 5% in the Saskatchewan province of Canada. It is expected to increase by more than 20% over the next ten years. This trend is reflected in many forces around the world. The wind turbine characteristics are very different from those of other conventional plants that produce the need for wind models and appropriate strategies to respond to these factors. A growing number of wind farms located on different sites with different parts of the world are connected to the power structures as the inflow of wind energy continues to grow. Variations in wind speed at different sites can have a significant impact on the evolution of the entire system. This in turn affects system performance and reliability. Air production models are required for system reliability testing and therefore should represent variability in air generation profiles. This is especially true at high levels of expected entry in the near future. Time-adapted data from all wind farms are often required to incorporate this integration into the analysis and as a result to better model the integrated air components. This paper uses an analytical approach to create wind turbine models for various wind farms and establishes the reliability of the energy system in terms of wind turbine debt and the increase in the maximum carrying capacity of the wind turbine 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 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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,531
Score d'incertitude au seuil0,856

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,201 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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