Wind power generation and appropriate feed-in-tariff under limited wind resource in central Thailand
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The objective of this paper is to assess the wind energy resource in the central region of Thailand for wind power generation, along with analyzing the economic feasibility and appropriate feed-in-tariff (FIT) of a proposed 15 MW wind power plant. A microscale wind resource map was created using measured wind data, a computational fluid dynamics wind flow modeling and high-resolution topography databases. Five utility-scale wind turbine generators (WTG), with hub heights ranging from 80 to 120 m above ground level (agl), were used to estimate the annual energy production (AEP). Considering the available wind resource, the most appropriate WTG was identified, and a wind power plant layout was achieved to maximize the AEP as well as minimizing the wake losses. The maximum net AEP, capacity factor (CF), %AEP improvement, %wake loss reduction, and CO2eq emission avoidance were also analyzed. Several financial indices and the levelized cost of energy (LCOE) were analyzed on the basis of a cost–benefit analysis. The economic sensitivity of the costs was used to determine the most appropriate FIT for the project. Results reveal that the mean annual wind speed at 120 m agl in the central region of Thailand reaches 5.8 m/s. The net AEP, CF, %AEP improvement, %wake loss, and CO2eq emission avoidance for a 15 MW wind power plant are estimated at 41 GWh/year, 30%, 6%, 10% and 231 ktonnes CO2eq/year, respectively. The LCOE for a base case scenario is estimated at 0.093 US$/kWh, with a FIT of 0.195 US$/kWh. Finally, the results of this work can be used as guidelines for wind power project development in the central region of Thailand and in other regions of the world where the wind resource is low to moderate under current existing WTG technology.
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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 |
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| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
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| 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)
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