Low Wind Speed Characteristics of an Optimized Diffuser Augmented Wind Turbine
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Towards a final aim of enhancing the feasibility of low-speed sites for wind energy generation, the current study introduces the diffuser augmentation as a method of enhancing the performance of wind turbines designed for poor wind conditions. The study uses a methodology that combines the MOGAII Genetic Algorithm (GA) and Computational Fluid Dynamics (CFD) to generate a novel optimized diffuser profile out of nearly 200 geometric shapes. A case for each of the bare turbine and the diffuser-augmented turbine were modeled using 3-dimensional Reynolds Averaged Navier Stokes equations (RANS) using k-ω SST model and FLUENT solver. The performance comparison indicated an overall average rise of 28.83% in power coefficient in favor of the diffuser-augmented case. The most significant performance rise of 47.19% was found at the low-speed region corresponding to Tip Speed Ratios between 8 and 12. Through investigating the starting torque at extremely low speeds above 1 m/s, it was evaluated that the starting torque increases significantly with an average rise of 60.64% in favor of the diffuser-augmented case, the enhanced starting torque widened the operational range of the wind turbine in the low wind speed region, and reduced the lowest required speed to induce a positive moment coefficient. This significant rise in performance particularly for low wind speeds which are dominantly more frequent in the annual wind conditions, combined with the enhanced starting capabilities, resulted in an annual generated energy increase of 23.18% compared to the bare turbine.
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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) | 0,004 | 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 ».