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Enregistrement W4402545706 · doi:10.1177/0309524x241267289

Impact of wind turbine nominal power limitation over wind turbine blade remaining useful life and its economic consequences

2024· article· en· W4402545706 sur OpenAlexafffund
Antoine Chrétien, Antoine Tahan, Francis Pelletier

Notice bibliographique

RevueWind Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWind Energy Research and Development
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésTurbineWind powerTurbine bladeMarine engineeringBlade (archaeology)Power (physics)Environmental scienceEngineeringStructural engineeringElectrical engineeringMechanical engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present paper investigates the effects of wind turbine nominal power limitation on the remaining useful life of turbine blades. It also looks at the economic impact of this limitation. In this context, the paper provides wind turbine owners and operators with an overview of how to potentially extend the remaining useful life of wind turbine blades and lays out the economic benefits that can be achieved via the modulation of nominal power. In investigating wind turbine blade damage, prior studies focused mainly on predictive models based on the 10 minutes SCADA data wind speed history, without however, trying to protract the remaining useful life of the blades. Only a handful of papers have explored the possibility of increasing the remaining useful life by adjusting the start-up and shutdown procedures with poor results. It would appear that wind turbine blade fatigue damage mainly increases when the wind turbine is in a power production regime, and the mechanical stresses associated with this regime are a function of the nominal power of the wind turbine. The present work therefore investigates the impacts of nominal power changes on both the remaining useful life of wind turbine blades and the economic value of the wind turbine in a bid to identify an optimal control mode. The wind turbine blade damage evaluation is based on 10 minutes SCADA data and the FAST simulation tool with the ultimate goal of providing wind turbine operators with an easy application. The damage evaluation is then applied considering different nominal power levels for the same wind turbine model in order to see the resulting impact on the remaining useful life. This project therefore takes a pioneering approach by proposing a remaining useful life optimization tool to wind turbine operators, in effect, a decision-making tool regarding which exploitation strategy to adopt.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,227 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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