Intelligent estimation of the wake losses in wind farms
Notice bibliographique
Résumé
The transition from non-renewable to renewable energy production requires a detailed optimization and quantification of the generated power. The loss of power due to wake effect is a common problem for wind farms. The wake effect is the reduction of velocity and increase of turbulence in the wind flow downstream from a wind turbine. The wake effect is a complex multivariable phenomenon and its understanding iscapital forappropriate estimations of the power of a wind field and its turbines.This thesis builds an artificial neural network based on machine learning to model the performance of a single wind farm owned by WEICAN (Canada) taking into account the wake losses. Four different models have been considered. The first is not accounting for the wake losses; the second considers only the wake of the closest turbines; the third takes into account the wake in all the turbines; and the fourth provides all the data to the program in order to see what it can doon its own. The performance is evaluated using the mean absolute error, the root mean squared error and the normalized root mean square error.The best results areobtained using the third model, hence showing that the wake loss is significant and must be considered in the model. It is proved that with the appropriate input variables, an artificial neural network can predict the power of a wind farm accounting for the wake losses. The best performance of the artificial neural network is obtained for wind speeds up to 14 m/s
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».