Predictive Spatial Analytics of Wave Energy Converters Based on Image Representation and Convolutional Neural Networks
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is currently the main global concern that is caused by increasing greenhouse gas emissions, and severe environmental challenges worldwide. To overcome this challenge, the global adoption to fully renewable energy usage is on the progress. Wave Energy Converters (WECs) are one of these technologies that can harness the power of ocean waves to generate clean, and renewable energy. Wave Energy Converter help reduce reliance on fossil fuels, contributing to a reduction in carbon emissions and supporting efforts to mitigate climate change. Consequently, the more these WECs generate power, the higher share of produced energy will be clean, without any significant emissions. To this end, an innovative optimal spatial coordination model is presented and applied WECs, in this paper. The proposed model consists of two main segments. Firstly, the spatial data, and output power of WECs are combined with each other, and converted to an image. Then, a 2D Convolutional Neural Netowrk (CNN) model analyzes the image to predicted final output power. Based on the predicted output power, the model suggests the optimal X,Y coordination of the WECs to achieve the propose of maximum electrical power generation. The proposed model is evaluated against several Key Performance Indicators (KPIs) with high accuracy results, and the least errors.
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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 ».