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Enregistrement W4399489807 · doi:10.1088/1742-6596/2767/9/092079

Comparing methods for coupling wake models to an atmospheric perturbation model in WAYVE

2024· article· en· W4399489807 sur OpenAlexaff
Koen Devesse, Sebastiano Stipa, Joshua Brinkerhoff, Dries Allaerts, Johan Meyers

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics Conference Series · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWind Energy Research and Development
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesHORIZON EUROPE Framework ProgrammeFonds Wetenschappelijk OnderzoekEuropean CommissionVlaamse regeringVlaams Supercomputer Centrum
Mots-clésWakeMesoscale meteorologyTurbinePerturbation (astronomy)Planetary boundary layerCoupling (piping)MechanicsMeteorologyEnvironmental scienceComputer scienceBoundary layerPhysicsAerospace engineeringEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract As offshore wind farms grow in size, the blockage effect associated with the atmospheric gravity waves they trigger is expected to become more important. To model this, recent research has produced an Atmospheric Perturbation Model (APM), which simulates the mesoscale flow in the atmospheric boundary layer at a low computational cost compared to traditional methods. However, as a simplified reduced-order model, it can not resolve individual turbine wakes, and has to be coupled to an engineering wake model to predict farm power output. Over the years, three coupling methods have been developed, and been combined into the open-source framework WAYVE. This paper compares them, discussing both their theoretical validity and their performance. For the latter, we validate the velocities and power outputs predicted by WAYVE against 27 LES simulations. We find that the velocity matching (VM) and the pressure-based (PB) methods perform the best. Of these two, the VM method is more consistent with the APM output, while the PB method has a significantly lower computational cost.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,664
Score d'incertitude au seuil0,414

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,100
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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