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Enregistrement W3194045536 · doi:10.11159/htff21.136

A Re-examination of Power Coefficient as a Measure of Performance for Horizontal Axis Wind Turbines

2021· article· en· W3194045536 sur OpenAlexvenueno aff
Thomas M. Adams, Benjamin Mertz

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on Mechanical, Chemical, and Material Engineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWind Energy Research and Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHorizontal axisWind powerMeasure (data warehouse)Horizontal and verticalPower (physics)Vertical axisMarine engineeringEnvironmental scienceAcousticsGeologyGeodesyComputer scienceEngineeringElectrical engineeringPhysicsEngineering drawingStructural engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Linear momentum theory as applied to horizontal axis wind turbines (HAWTs) provides perhaps the most useful basis for understanding their operation.In particular, the theoretically derived expression for power coefficient represents a convenient measure of performance, as well as provides insight into optimal operating conditions.The typical interpretation of power factor as an energy conversion efficiency, however, especially in the context of converting the "power in the wind" to a power output, has several conceptual difficulties.In this paper it is argued that the energy efficiency interpretation of power coefficient can be misleading, potentially leading to misinterpretation of performance of different wind turbine designs.Instead, an interpretation of power coefficient as the "relative capture area" of a wind turbine is suggested, analogous to the relative capture width parameter for ocean wave energy conversion devices.Such an interpretation gives a more physically coherent picture of wind turbine performance and provides a more pragmatic measure of performance, one that can also be applied to other wind machine designs.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,006
Communication savante0,0050,010
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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