Wind dataset assessment and energy estimation for potential future offshore wind farm development areas on the Scotian Shelf
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The Scotian Shelf is one of the top wind regions in the world. To assess the wind energy potential on the shelf, in this study we first assessed the uncertainties of four commonly used wind datasets – ERA5, CFSv2, NARR, and HRDPS – by comparing them against observational wind data from both nearshore and offshore sites. The assessment showed that the root mean square error (RMSE) of the datasets ranged from 1.6 to 2.4 m s−1 in wind speed and from 24.6 to 36.4° in wind direction. HRDPS performed best at the nearshore sites, while ERA5 was more accurate at the offshore sites. We then estimated the wind energy potential of six potential future development areas (PFDAs) on the shelf using ERA5. The estimates showed that wind energy varied seasonally, with summer wind energy production being 34 %–40 % lower than in winter. The uncertainties in wind datasets amplified the variation in wind energy production by up to 28 % in winter and 50 % in summer. The energy output was sensitive to turbine spacing due to wind wakes, which reduced energy production by 19 %–30 % in winter and 37 %–46 % in summer, depending on the configuration of wind speeds, wind directions, and the specific layout of the wind farms. This strong variation in wind energy output suggests that a more feasible operational method should be used to balance energy production and usage.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».