Anomaly detection and treatment for meteorological and wind turbine power measurements
Notice bibliographique
Résumé
A comprehensive Quality Assurance (QA) process was implemented on the meteorological measurements and power output of the neighboring wind turbine at the Wind Energy Institute of Canada's wind farm on Prince Edward Island. The data, obtained from May 2013 to September 2021, include wind power, speed, direction, temperature, pressure, and relative humidity, averaged over 10 min. The first QA step was the detection of erroneous values due to well-known causes, such as the icing of the cup anemometers, the wake of the neighboring turbine, and the meteorological mast. Subsequent, and mainly novel, procedures were developed to capture systematic errors, nonphysical values, and repeated constant values, to assess the internal consistency, and to deal with abnormally high variation and erroneous small values in the data. Most of the data taken before the calibration of the anemometers in 2017 and some a few months after the calibration were invalid; a fact that shows the importance of yearly calibration. The installation of two instruments on the opposite sides of the mast provided “counterpart” measurements, which greatly facilitated the QA. We also offer some recommendations about the layout of the mast and closest wind turbine and the value of using sonic anemometers which are not affected by 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 ».