Operational Wind Turbine Blade Damage Evaluation Based on 10-min SCADA and 1 Hz Data
Notice bibliographique
Résumé
This work aims to propose a method enabling the evaluation of wind turbine blade damage and fatigue related to a 1 Hz wind speed signal applied to a large period and based on standard 10-min SCADA data. Previous studies emphasize the need for sampling with a 1 Hz frequency when carrying out blade damage computation. However, such methods cannot be applied to evaluate the damage for a long period of time due to the complexity of computation and data availability. Moreover, 1 Hz SCADA data are not commonly used in the wind farm industry because they require a large data storage capacity. Applying such an approach, which is based on a 1 Hz wind speed signal, to current wind farms is not a trivial pursuit. The present work investigates the possibility of overcoming the preceding issues by estimating the equivalent 1 Hz wind speed damage over a 10-min period characterized by SCADA data in terms of measured mean wind speed and turbulence intensity. Then, a discussion is carried out regarding a method to estimate the uncertainty of the simulation, in a bid to come up with a tool facilitating decision-making by the operator. A statistical analysis of the damage assessed for different wind turbines is thus proposed to determine which one has sustained the most damage. Finally, the probability of reaching a critical damage level over time is then proposed, allowing the operator to optimize the operating and maintenance schedule.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».