Optimal Wind Power Plant Layout Using Ant Colony Optimization
Notice bibliographique
Résumé
The optimal layout of wind power plants is very important as the arrangement of wind turbine generators (WTGs) profoundly affects the overall energy output of the wind power plant. To address this important issue, this research investigates the best layout for WTGs in wind power plants with different terrain features across three locations in Thailand using the Ant Colony Optimization (ACO) algorithm. The objective functions of maximizing the net annual energy production (AEP) and minimizing the wake losses were used to achieve the optimal wind power plant layout. Using the MERRA-2 database, computational fluid dynamics (CFD) wind flow modeling was performed to create 10x10 km2 microscale wind resource maps of locations characterized by flat, semi-complex, and complex terrains to install wind power plants. The CFD wind flow modeling yielded wind speeds of 5.00 to 5.76, 4.21 to 8.90, and 3.10 to 4.45 m/s for the flat, semi-complex, and complex terrains, respectively, making them feasible for utility-scale wind power plants. WTGs of multiple blade diameters, ranging from 90 to 126 m, with a nominal capacity of 2.5 MW at 100 m above ground-level hub heights, were used in this study. The Gamesa G126-2.5MW WTG with a 126 m blade diameter produces the highest net AEP of 14.3, 76.1, and 38.9 GWh/yr for the three terrains. Hence, this WTG was used to perform an ACO-based optimization to improve the electricity production of the wind power plants. Such studies are important to improve the efficiency of wind power plants, thus extracting the maximum kinetic energy possible from the winds and improving the economic viability of wind power plants.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».