Evaluating offshore wind resources in India using ERA5 reanalysis: a statistical approach
Notice bibliographique
Résumé
This study assesses the suitability of ERA5 reanalysis data for offshore wind resource assessment along the coasts of Gujarat and Tamil Nadu, India. Using metrics such as mean bias error (MBE), mean absolute error (MAE), root mean square error (RMSE), and R-squared (R²), ERA5 wind speed and direction estimates were validated against observational data from lidar and meteorological mast measurements. Results demonstrate strong agreement, with correlation coefficients (R) of 0.949 and 0.958 for Gujarat and Tamil Nadu, respectively, and MBE values of -0.6 m/s and -0.55 m/s. Further analysis examined wind power density and Weibull distribution parameters across different offshore zones, highlighting substantial differences in wind characteristics between the two regions. Tamil Nadu’s Zone E recorded the highest wind power density at 609 W/m², along with a mean wind speed of 9.101 m/s and International Electrotechnical Commission (IEC) Wind Class I, indicating its suitability for high-capacity wind turbines. Conversely, Gujarat’s zones generally presented lower wind power densities, with values around 263-302 W/m², classifying most as IEC Wind Class III areas. Despite ERA5’s reliability, limitations exist in capturing complex offshore wind conditions influenced by dynamic atmospheric factors. Future research may incorporate advanced statistical models for more detailed wind characterization, aiding in optimized turbine placement and supporting India’s renewable energy targets.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».