Simulation-Based Approach for Lookahead Scheduling of Onshore Wind Projects Subject to Weather Risk
Notice bibliographique
Résumé
Executed outdoors in high-wind areas, adverse weather conditions represent a significant risk to onshore wind farm construction activities. While methods for considering historical weather data during pre-construction scheduling are available, approaches capable of quantitatively assessing how short-term weather fluctuations may impact upcoming construction activities have yet to be developed. This study is proposing a hybrid simulation-based approach that uses short-term precipitation, wind speed, and temperature forecasts together with planned and as-built activity durations to develop lookahead (e.g., upcoming 14-day) schedules for improved project planning and control. Functionality and applicability of the method was demonstrated on a case study of a 40 MW onshore wind project, and the method was validated using event validity, face validation, and sensitivity analysis. As expected, favorable weather conditions experienced during the tested lookahead periods resulted in a negligible impact (less than 10% reduction) on the productivity of weather-sensitive activities, which translated into a project delay of one day. The responsiveness of the framework was confirmed through sensitivity analysis, which demonstrated a 50% reduction in productivity resulting from poor weather conditions. The ability of the method to provide decision-support not currently offered by commercially-available scheduling systems was confirmed by subject experts, who endorsed the ability of the method to enhance lookahead scheduling and to facilitate the monitoring and control of weather impact uncertainty on project durations.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».