A Survey of the Quasi-3D Modeling of Wind Turbine Icing
Notice bibliographique
Résumé
Wind turbine icing has been the subject of intensive research over the past two decades, primarily focusing on applying computational fluid dynamics (CFD) to 2D airfoil simulations for parametric analysis. As a result of blades’ airfoils deformation caused by icing, wind turbines experience a considerable decrease in aerodynamic performance resulting in a substantial loss of productivity. Due to the phenomenon’s complexity and high computational costs, a fully 3D simulation of the entire iced-up rotating turbine becomes infeasible, especially when dealing with several scenarios under various operating and weather conditions. The Quasi-3D steady-state simulation is a practical alternative method to assess power loss resulting from ice accretion on wind turbine blades. To some extent, this approach has been employed in several published studies showing a capability to estimate performance degradation throughout the generation of power curves for both clean and iced wind turbines. In this paper, applying the Quasi-3D simulation method on wind turbine icing was subject to a survey and in-depth analysis based on a comprehensive literature review. The review examines the results of the vast majority of recently published studies that have addressed this approach, summarizing the findings and bringing together research in this area to conclude with clear facts and details that enhance research on the estimation of wind turbine annual power production loss due to icing.
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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 | 0,000 |
| 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 ».