Analysis of Seasonal Wind Energy Potential on Zanzibar Coastal Island
Notice bibliographique
Résumé
The main objectives of this research were to numerically analyze the potential for seasonal wind power (WP), assess wind direction, and select the most effective wind turbine (WT) for installation at the research site. Wind data were collected half-hourly from a branch of the Tanzania Meteorological Authority nearest to the research site. The collected data were analyzed using a double-parameter Weibull distribution (WD) model, where the standard deviation (SD) method was used to fit the WD. The results revealed that the site experienced strong winds within the range of 4.5–7 m/s between the hours of 05:00 - 20:00, with the most likely seasonal wind speed (WS) ranging from 5–7 m/s, while the mean seasonal WS was 9.07–12.14 m/s. The highest possible wind energy density (wED) of 23.3 GWh/m2 at a hub height of 10 m occurred during winter, followed by spring, autumn, and summer, with 6.39, 6.32, and 3.33 GWh/m2, respectively. The annual wED was > 13.52 GWh/m2, with a typical month-to-month energy of 1.13 GWh/m2. Finally, the study concluded that the recommended WT model (POLARIS P62-1000) was the best choice for installation at the study site due to its sustainable WS and WP potential. Based on the findings of this research, which show that the site has sustainable seasonal wind resources, it is suggested that future wind research be carried out to extend the dataset to ensure the long-term seasonal wind pattern at the site. Doi: 10.28991/HIJ-2024-05-02-08 Full Text: PDF
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».