首页> 美国卫生研究院文献>PLoS Clinical Trials >A Nonlinear Dynamics Approach for Incorporating Wind-Speed Patterns into Wind-Power Project Evaluation
【2h】

A Nonlinear Dynamics Approach for Incorporating Wind-Speed Patterns into Wind-Power Project Evaluation

机译:将风速模式纳入风电项目评估的非线性动力学方法

代理获取
本网站仅为用户提供外文OA文献查询和代理获取服务,本网站没有原文。下单后我们将采用程序或人工为您竭诚获取高质量的原文,但由于OA文献来源多样且变更频繁,仍可能出现获取不到、文献不完整或与标题不符等情况,如果获取不到我们将提供退款服务。请知悉。

摘要

Wind-energy production may be expanded beyond regions with high-average wind speeds (such as the Midwest U.S.A.) to sites with lower-average speeds (such as the Southeast U.S.A.) by locating favorable regional matches between natural wind-speed and energy-demand patterns. A critical component of wind-power evaluation is to incorporate wind-speed dynamics reflecting documented diurnal and seasonal behavioral patterns. Conventional probabilistic approaches remove patterns from wind-speed data. These patterns must be restored synthetically before they can be matched with energy-demand patterns. How to accurately restore wind-speed patterns is a vexing problem spurring an expanding line of papers. We propose a paradigm shift in wind power evaluation that employs signal-detection and nonlinear-dynamics techniques to empirically diagnose whether synthetic pattern restoration can be avoided altogether. If the complex behavior of observed wind-speed records is due to nonlinear, low-dimensional, and deterministic system dynamics, then nonlinear dynamics techniques can reconstruct wind-speed dynamics from observed wind-speed data without recourse to conventional probabilistic approaches. In the first study of its kind, we test a nonlinear dynamics approach in an application to Sugarland Wind—the first utility-scale wind project proposed in Florida, USA. We find empirical evidence of a low-dimensional and nonlinear wind-speed attractor characterized by strong temporal patterns that match up well with regular daily and seasonal electricity demand patterns.
机译:通过在自然风速和能源需求之间找到有利的区域匹配,可以将风能生产范围从平均风速较高的地区(如美国中西部)扩展到平均风速较低的地区(如美国东南部)。模式。风能评估的关键组成部分是纳入反映记录的昼夜和季节性行为模式的风速动态。传统的概率方法从风速数据中删除模式。这些模式必须与能量需求模式相匹配后,才能综合恢复。如何准确地恢复风速模式是一个棘手的问题,刺激了论文的发展。我们提出了一种在风能评估中的范式转换方法,该方法采用信号检测和非线性动力学技术来凭经验诊断是否可以完全避免合成模式的恢复。如果观测到的风速记录的复杂行为是由于非线性,低维和确定性系统动力学引起的,那么非线性动力学技术可以从观测到的风速数据中重建风速动力学,而无需求助于传统的概率方法。在此类研究中,我们测试了一种非线性动力学方法,该方法在Sugarland Wind的应用中得到了应用,Sugarland Wind是在美国佛罗里达州提出的第一个公用事业规模的风能项目。我们发现经验证据表明,低维和非线性风速吸引器具有强大的时间模式,这些时间模式与常规的每日和季节性电力需求模式非常匹配。

著录项

  • 期刊名称 PLoS Clinical Trials
  • 作者

    Ray Huffaker; Marco Bittelli;

  • 作者单位
  • 年(卷),期 2015(10),1
  • 年度 2015
  • 页码 e0115123
  • 总页数 17
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种
  • 中图分类
  • 关键词

  • 入库时间 2022-08-17 12:35:31

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
代理获取

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号