REVIEW OF STUDIES ON THE CFD-BEM APPROACH FOR ESTIMATING POWER LOSSES OF ICED-UP WIND TURBINES
Notice bibliographique
Résumé
The application of computational fluid dynamics (CFD) in wind turbine design and analysis is becoming increasingly common in research on wind energy, resulting in a better knowledge of the aerodynamic behaviour of rotors. Due to the deformation of blade airfoils on account of icing, a significant drop in aerodynamic performance brings wind turbines to lose considerable portions of their productivity. Estimating power degradation due to icing via 3D simulation, although it is essential to capture the three-dimensional turbulence effects, is very costly in computational resources despite technological development it then becomes unfeasible when it comes to different operation scenarios to estimate icing originated power losses. The Quasi-3D simulation based on the CFD-BEM method is a practical alternative for generating wind turbines power curves. It showed effectiveness in predicting performance up to a certain level. More than few studies in the literature have adopted this approach to generate the power curve for both clean (un-iced) and iced-up wind turbines. However, the methodology was not adequately presented and discussed for wind turbine icing. This paper reviews the results of almost all the up-to-date published papers that approached this method, summarizing the findings and federates the research in that field to conclude with concrete facts and details that advance research in this domain.\n\n
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».