Global trends in the performance of large wind farms based on high-fidelity simulations
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. A total of 18 high-fidelity simulations of large wind farms have been performed by three different institutions using various inflow conditions and simulation setups. The setups differ in how the atmospheric turbulence, wind shear and wind turbine rotors are modeled, encompassing a wide range of commonly used modeling methods within the large eddy simulation (LES) framework. Various turbine spacings, atmospheric turbulence intensity levels and incoming wind velocities are considered. The work performed is part of the International Energy Agency (IEA) wind task Wakebench and is a continuation of previously published results on the subject. This work aims at providing a methodology for studying the general flow behavior in large wind farms in a systematic way. It seeks to investigate and further understand the global trends in wind farm performance, with a focus on variability. Parametric studies first map the effect of various parameters on large aligned wind farms, including wind turbine spacing, wind shear and atmospheric turbulence intensity. The results are then aggregated and compared to engineering models as well as LES results from other investigations to provide an overall picture of how much power can be extracted from large wind farms operating below the rated level. The simple engineering models, although they cannot capture the variability features, capture the general trends well. Response surfaces are constructed based on the large number of aggregated LES data corresponding to a wide range of large wind farm layouts. The response surfaces form a basis for mapping the inherently varying power characteristics inside very large wind farms, including how much the turbines are able to exploit the turbulent fluctuations within the wind farms and estimating the associated uncertainty, which is valuable information useful for risk mitigation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 découle