The Impacts of Wind Speed Trends and Long-term Variability in Relation to Hydroelectric Reservoir Inflows on Wind Power in the Pacific Northwest
Notice bibliographique
Résumé
The use of wind power is growing rapidly in the Pacific Northwest (PNW) due to environmental concerns, decreasing costs, strong wind speeds, and the desire to minimize the impacts of streamflow variability on electricity prices and system flexibility through diversification. In hydroelectric dominated systems, like the PNW, the benefits of wind power can be maximized by accounting for the relationship between long term variability in wind speeds and reservoir inflows. Clean energy policies in British Columbia (BC) make the benefits of increased wind power generation during low streamflow periods particularly large by preventing the overbuilding of marginal hydroelectric projects to fulfill its legislated self-sufficiency requirements. The goal of this work was to help maximize the value of wind power by quantifying the long-term relationships between wind speed and streamflow behavior in BC. Wind speed data from the North American Regional Reanalysis (NARR) and cumulative usable inflows (CUI) from BC Hydro were used to analyze 10m wind speed and wind density (WD) trends, WD-CUI correlations, and WD anomalies during low and high inflow periods in the PNW (40°N to 65°N, 110°W to 135°W) from 1979-2010. Statistically significant positive wind speed and density trends were found for most of the PNW, with the largest increases along the Pacific Coast. WD-CUI correlations were weakly positive for most regions, with the highest values along the US coast (r ~0.55), generally weaker correlations to the north, and negative correlations (r ~ -0.25) along BC’s North Coast. When considering seasonal relationships, the spring freshet was coincident with lower WD anomalies west of the Rocky Mountains and higher WDs to the east. A similar but opposite pattern was observed for low inflow winter months. When considering interannual variability, the lowest inflow years experienced positive WD anomalies (up to 40% increases) for the North Coast. In the highest inflow years, positive WD anomalies were widespread in the US and in smaller patches of central BC. By accounting for regional and temporal differences in the relationship between wind (WD) and streamflow (CUI) behaviour during wind farm site selection, the benefits of energy diversification can be maximized.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 tête enseignante, 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 ».