New method to model the wind speed distribution: method of decile
Notice bibliographique
Résumé
Energy is a primary need for individuals and societies; the new era has revolutionized everything, from cell phones to daily used equipment in houses; all need electrical energy. Advanced countries have already managed energy demand according to their need. Renewable energy is better than conventional energy sources such as gas, coal, and nuclear fuel. Researchers have continuously worked on renewable energy to make it as helpful as possible. Mathematical modeling and new methods of harnessing energy are the leading fields researchers are working in. Wind energy is ubiquitous; however, it depends on a cut-off speed. In numerous places worldwide, the wind speed surpasses the cut-off speed. Such locations are good candidates for generating electricity from wind energy. Proper modeling of wind energy enables one to know available wind potential. An effort has been made to model wind speed; a new method known as the method of decile has been developed. The method works using the first and last decile of the wind distribution. The Weibull parameters, average wind speed, and errors have been calculated and compared to five other methods. Akaike information criterion (AIC) was used to see the suitability of the new method. The AIC values for the new method were calculated for 12 months of wind speed data in 2016; the minimum values occurred for the novel method. It shows that the new method is the best among the other five methods. The annual output energy is estimated using E-5 (by Ryse Energy company) horizontal axis wind turbine and evaluated as 6900 kWh at Hyderabad, the highest among the three sites.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».