Current status and grand challenges for small wind turbine technology
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. While modern wind turbines have become by far the largest rotating machines on Earth with further upscaling planned for the future, a renewed interest in small wind turbines (SWTs) is fostering energy transition and smart grid development. Small machines have traditionally not received the same level of aerodynamic refinement as their larger counterparts, resulting in lower efficiency, lower capacity factors, and therefore a higher cost of energy. In an effort to reduce this gap, research programs are developing worldwide. With this background, the scope of the present study is 2-fold. In the first part of this paper, an overview of the current status of the technology is presented in terms of technical maturity, diffusion, and cost. The second part of the study proposes five grand challenges that are thought to be key to fostering the development of small wind turbine technology in the near future, i.e. (1) improving energy conversion of modern SWTs through better design and control, especially in the case of turbulent wind; (2) better predicting long-term turbine performance with limited resource measurements and proving reliability; (3) improving the economic viability of small wind energy; (4) facilitating the contribution of SWTs to the energy demand and electrical system integration; (5) fostering engagement, social acceptance, and deployment for global distributed wind markets. To tackle these challenges, a series of unknowns and gaps are first identified and discussed. Based on them, improvement areas are suggested, for which 10 key enabling actions are finally proposed.
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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 | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,004 |
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 ».