Simulating the influences of bat curtailment on power production at wind energy facilities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The development and expansion of wind energy is considered a key threat to bat populations in North America and globally. Several approaches to mitigating the impacts of wind energy development on bat populations have been developed, including curtailing wind turbine operation at night during lower wind speeds when bats are thought to be more active. Blanket curtailment approaches have shown substantial promise in reducing bat fatalities at wind energy facilities, but they also reduce the amount of energy extracted from the wind by turbines. A related approach, referred to as smart curtailment, uses bat activity and other variables to predict when bats will be at the greatest risk at a given wind facility. In some contexts, a smart curtailment approach might reduce bat fatalities while also reducing energy loss relative to blanket curtailment. However, it has not been clear how to compare blanket curtailment and smart curtailment approaches in terms of annual energy production at wind facilities. Here, we describe a new approach to simulating the influence of blanket and smart curtailment approaches on energy production at wind energy facilities, and demonstrate the approach using 6 wind energy development areas in the Canadian province of Alberta. We show how stakeholders involved can explore the potential influences of various kinds of bat activity on energy production. We present the results of our Alberta analysis and conclude with some caveats and recommendations for future work on simulating the influences of bat curtailment on energy production at wind energy facilities.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».