Study of Wind Speed and Wind Potential at Kagbeni, Thini and Palpa in Nepal
Notice bibliographique
Résumé
The primary objective of this paper is to study and analyze the wind characteristics and power potential at the three different places in Nepal. One year of wind speed data measured at 10 m and 20m height above ground level, provided by the Department of Alternative Energy Promotion Center, have been analyzed in this study. Direct use of data including the mathematics of probability and statistics has been applied to compute the wind power potential of the proposed sites with the occurrence of effective wind speed between cut-in and cut-out speed. The diurnal wind speed variation analysis of the three different sites showed that higher wind speed occurred during the daytime and reached a maximum at 3 PM whereas the lowest wind speed occurred after midnight and achieved a minimum at 7 AM to 8 AM. On basis of wind energy potential, Kagbeni has an annual potential energy of 3.98MWhr/m2 at 10m height and 4.82MWhr/m2 at 20m height while Palpa has the potential of 0.27MWhr/m2 and 0.36MWhr/m2 at the two heights with wind speed more or equal to 3m/s. Similarly, Thini has potential of 2.4MWhr/m2 and 2.9MWhr/m2 at 10m and 20m height on the limit of above wind speed. On the monthly basis, Kagbeni and Thini have the highest average wind speed in June whereas Palpa has in March and April. Likewise the highest value of wind speed at Kagbeni, Palpa and Thani are found as 22.53m/s and 21.75m/s; 17.66m/s and 17.11m/s, and 17.9m/s and 7.3m/s in April and March at heights of 10m and 20m respectively.
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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».