Zeitschriftenartikel zum Thema „Wind farm estimation“
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Celeska, Maja. „EQUIVALENT WIND FARM POWER CURVE ESTIMATION“. Journal of Electrical Engineering and Information Technologies 2, Nr. 2 (2017): 105–11. http://dx.doi.org/10.51466/jeeit172105c.
Der volle Inhalt der QuelleCeleska, Maja. „EQUIVALENT WIND FARM POWER CURVE ESTIMATION“. Journal of Electrical Engineering and Information Technologies 2, Nr. 2 (2017): 105–11. http://dx.doi.org/10.51466/jeeit172105c.
Der volle Inhalt der QuelleAnnoni, Jennifer, Christopher Bay, Kathryn Johnson, Emiliano Dall'Anese, Eliot Quon, Travis Kemper und Paul Fleming. „Wind direction estimation using SCADA data with consensus-based optimization“. Wind Energy Science 4, Nr. 2 (20.06.2019): 355–68. http://dx.doi.org/10.5194/wes-4-355-2019.
Der volle Inhalt der QuelleARINAGA, Shinji, Masaaki SHIBATA, Shigeto HIRAI, Toshiya NANAHARA, Takamitsu SATO und Koji YAMAGUCHI. „Estimation of Fluctuating Output in Wind Farm“. Proceedings of the JSME annual meeting 2004.3 (2004): 293–94. http://dx.doi.org/10.1299/jsmemecjo.2004.3.0_293.
Der volle Inhalt der QuelleBecker, Marcus, Dries Allaerts und Jan-Willem van Wingerden. „Ensemble-Based Flow Field Estimation Using the Dynamic Wind Farm Model FLORIDyn“. Energies 15, Nr. 22 (16.11.2022): 8589. http://dx.doi.org/10.3390/en15228589.
Der volle Inhalt der QuelleMeglic, Antun, und Ranko Goic. „Impact of Time Resolution on Curtailment Losses in Hybrid Wind-Solar PV Plants“. Energies 15, Nr. 16 (17.08.2022): 5968. http://dx.doi.org/10.3390/en15165968.
Der volle Inhalt der QuelleTSUCHIYA, Manabu, Yukinari FUKUMOTO und Takeshi ISHIHARA. „The Wind Observation and Energy Production Estimation for Offshore Wind Farm“. Wind Engineers, JAWE 2008, Nr. 115 (2008): 119–22. http://dx.doi.org/10.5359/jawe.2008.119.
Der volle Inhalt der QuelleS, Fredy H. Martínez, César A. Hernández S und Fernando Martínez S. „Multivariate Wind Speed Forecasting with LSTMs for Wind Farm Performance Estimation“. International Journal of Engineering and Technology 10, Nr. 6 (31.12.2018): 1626–32. http://dx.doi.org/10.21817/ijet/2018/v10i6/181006025.
Der volle Inhalt der QuellePetkovic, Dalibor. „Estimation of wind farm efficiency by ANFIS strategy“. Godisnjak Pedagoskog fakulteta u Vranju, Nr. 7 (2016): 91–105. http://dx.doi.org/10.5937/gufv1607091p.
Der volle Inhalt der QuelleFarrell, W., T. Herges, D. Maniaci und K. Brown. „Wake state estimation of downwind turbines using recurrent neural networks for inverse dynamics modelling“. Journal of Physics: Conference Series 2265, Nr. 3 (01.05.2022): 032094. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2265/3/032094.
Der volle Inhalt der QuelleGrande, Olatz, Josune Cañizo, Itziar Angulo, David Jenn, Laith R. Danoon, David Guerra und David de la Vega. „Simplified Formulae for the Estimation of Offshore Wind Turbines Clutter on Marine Radars“. Scientific World Journal 2014 (2014): 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2014/982508.
Der volle Inhalt der QuelleMaheshwari, Priyank, Julien Haize und Maxime Pallud. „Modeling of Blockage and Wake Effect: Comparison with Field data“. Journal of Physics: Conference Series 2767, Nr. 9 (01.06.2024): 092021. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2767/9/092021.
Der volle Inhalt der QuelleDoekemeijer, Bart M., Sjoerd Boersma, Lucy Y. Pao, Torben Knudsen und Jan-Willem van Wingerden. „Online model calibration for a simplified LES model in pursuit of real-time closed-loop wind farm control“. Wind Energy Science 3, Nr. 2 (24.10.2018): 749–65. http://dx.doi.org/10.5194/wes-3-749-2018.
Der volle Inhalt der QuelleBingöl, Ferhat. „Comparison of Weibull Estimation Methods for Diverse Winds“. Advances in Meteorology 2020 (06.07.2020): 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2020/3638423.
Der volle Inhalt der QuelleFeijóo, Andrés, und Daniel Villanueva. „Contributions to wind farm power estimation considering wind direction-dependent wake effects“. Wind Energy 20, Nr. 2 (30.06.2016): 221–31. http://dx.doi.org/10.1002/we.2002.
Der volle Inhalt der QuelleMarti-Puig, Pere, Jose Ángel Hernández, Jordi Solé-Casals und Moises Serra-Serra. „Enhancing Reliability in Wind Turbine Power Curve Estimation“. Applied Sciences 14, Nr. 6 (15.03.2024): 2479. http://dx.doi.org/10.3390/app14062479.
Der volle Inhalt der QuelleMirzaei, Mahmood, Tuhfe Göçmen, Gregor Giebel, Poul Ejnar Sørensen und Niels K. Poulsen. „Estimation of the Possible Power of a Wind Farm“. IFAC Proceedings Volumes 47, Nr. 3 (2014): 6782–87. http://dx.doi.org/10.3182/20140824-6-za-1003.02253.
Der volle Inhalt der QuelleBadger, Jake, Helmut Frank, Andrea N. Hahmann und Gregor Giebel. „Wind-Climate Estimation Based on Mesoscale and Microscale Modeling: Statistical–Dynamical Downscaling for Wind Energy Applications“. Journal of Applied Meteorology and Climatology 53, Nr. 8 (August 2014): 1901–19. http://dx.doi.org/10.1175/jamc-d-13-0147.1.
Der volle Inhalt der QuelleKartal, Serkan, Sukanta Basu und Simon J. Watson. „A decision-tree-based measure–correlate–predict approach for peak wind gust estimation from a global reanalysis dataset“. Wind Energy Science 8, Nr. 10 (16.10.2023): 1533–51. http://dx.doi.org/10.5194/wes-8-1533-2023.
Der volle Inhalt der QuelleVelázquez Medina, Sergio, José A. Carta und Ulises Portero Ajenjo. „Performance Sensitivity of a Wind Farm Power Curve Model to Different Signals of the Input Layer of ANNs: Case Studies in the Canary Islands“. Complexity 2019 (26.03.2019): 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2019/2869149.
Der volle Inhalt der QuelleRajeevan, A. K., P. V. Shouri und Usha Nair. „ARIMA Based Wind Speed Modeling for Wind Farm Reliability Analysis and Cost Estimation“. Journal of Electrical Engineering and Technology 11, Nr. 4 (01.07.2016): 869–77. http://dx.doi.org/10.5370/jeet.2016.11.4.869.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Li Yang, Jun Ji Wu und Shao Liang Meng. „The Application of Wind Speed Numerical Simulation in Wind Power Generation“. Applied Mechanics and Materials 380-384 (August 2013): 3370–73. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.380-384.3370.
Der volle Inhalt der QuellePaik, Chunhyun, Yongjoo Chung und Young Jin Kim. „Power Curve Modeling of Wind Turbines through Clustering-Based Outlier Elimination“. Applied System Innovation 6, Nr. 2 (15.03.2023): 41. http://dx.doi.org/10.3390/asi6020041.
Der volle Inhalt der QuelleKelly, Mark, und Hans E. Jørgensen. „Statistical characterization of roughness uncertainty and impact on wind resource estimation“. Wind Energy Science 2, Nr. 1 (25.04.2017): 189–209. http://dx.doi.org/10.5194/wes-2-189-2017.
Der volle Inhalt der QuelleJiao, Chunlei, Zhao Pu zhi, Hou bing, Wang Zhen und Cai Yongjun. „Wind Farm Harmonic Impedance Estimation Based on Stochastic Subspace Method“. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science 371 (13.12.2019): 022052. http://dx.doi.org/10.1088/1755-1315/371/2/022052.
Der volle Inhalt der QuelleLingad, M. V., M. Rodrigues, S. Leonardi und A. Zare. „Three-dimensional stochastic dynamical modeling for wind farm flow estimation“. Journal of Physics: Conference Series 2767, Nr. 5 (01.06.2024): 052065. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2767/5/052065.
Der volle Inhalt der QuelleChristodoulou, Christos A., Vasiliki Vita, George-Calin Seritan und Lambros Ekonomou. „A Harmony Search Method for the Estimation of the Optimum Number of Wind Turbines in a Wind Farm“. Energies 13, Nr. 11 (01.06.2020): 2777. http://dx.doi.org/10.3390/en13112777.
Der volle Inhalt der QuelleBoersma, Sjoerd, Bart Doekemeijer, Mehdi Vali, Johan Meyers und Jan-Willem van Wingerden. „A control-oriented dynamic wind farm model: WFSim“. Wind Energy Science 3, Nr. 1 (06.03.2018): 75–95. http://dx.doi.org/10.5194/wes-3-75-2018.
Der volle Inhalt der QuelleLuo, Yilan, Deniz Sezer, David Wood, Mingkuan Wu und Hamid Zareipour. „Estimation of the Daily Variability of Aggregate Wind Power Generation in Alberta, Canada“. Energies 12, Nr. 10 (24.05.2019): 1998. http://dx.doi.org/10.3390/en12101998.
Der volle Inhalt der QuelleDe Blasis, Riccardo, Giovanni Batista Masala und Filippo Petroni. „A Multivariate High-Order Markov Model for the Income Estimation of a Wind Farm“. Energies 14, Nr. 2 (12.01.2021): 388. http://dx.doi.org/10.3390/en14020388.
Der volle Inhalt der QuelleSales-Setién, Ester, und Ignacio Peñarrocha-Alós. „Robust estimation and diagnosis of wind turbine pitch misalignments at a wind farm level“. Renewable Energy 146 (Februar 2020): 1746–65. http://dx.doi.org/10.1016/j.renene.2019.07.133.
Der volle Inhalt der QuelleBlondel, Frédéric. „Brief communication: A momentum-conserving superposition method applied to the super-Gaussian wind turbine wake model“. Wind Energy Science 8, Nr. 2 (08.02.2023): 141–47. http://dx.doi.org/10.5194/wes-8-141-2023.
Der volle Inhalt der QuelleLoCascio, Michael J., Christopher J. Bay, Majid Bastankhah, Garrett E. Barter, Paul A. Fleming und Luis A. Martínez-Tossas. „FLOW Estimation and Rose Superposition (FLOWERS): an integral approach to engineering wake models“. Wind Energy Science 7, Nr. 3 (01.06.2022): 1137–51. http://dx.doi.org/10.5194/wes-7-1137-2022.
Der volle Inhalt der QuelleVollmer, Lukas, Gerald Steinfeld und Martin Kühn. „Transient LES of an offshore wind turbine“. Wind Energy Science 2, Nr. 2 (08.12.2017): 603–14. http://dx.doi.org/10.5194/wes-2-603-2017.
Der volle Inhalt der QuelleBhatt, Aditya H., Mireille Rodrigues, Federico Bernardoni, Stefano Leonardi und Armin Zare. „Stochastic Dynamical Modeling of Wind Farm Turbulence“. Energies 16, Nr. 19 (30.09.2023): 6908. http://dx.doi.org/10.3390/en16196908.
Der volle Inhalt der QuelleGudmestad, Ove Tobias, und Anja Schnepf. „Design Basis Considerations for the Design of Floating Offshore Wind Turbines“. Sustainable Marine Structures 5, Nr. 2 (16.09.2023): 26–34. http://dx.doi.org/10.36956/sms.v5i2.913.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Jing, Ya Di Luo, Yan Sheng Lang, Cheng Long Dou, Yu Zou, Zi Ming Guo, Dong Sheng Wang und Xin Peng Li. „Research of Fine and Robust State Estimation“. Advanced Materials Research 1008-1009 (August 2014): 202–6. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.1008-1009.202.
Der volle Inhalt der QuelleGupta, Deepak, Vikas Kumar, Ishan Ayus, M. Vasudevan und N. Natarajan. „Short-term prediction of wind power density using convolutional LSTM network“. FME Transactions 49, Nr. 3 (2021): 653–63. http://dx.doi.org/10.5937/fme2103653g.
Der volle Inhalt der QuelleCañadillas, Beatriz, Richard Foreman, Gerald Steinfeld und Nick Robinson. „Cumulative Interactions between the Global Blockage and Wake Effects as Observed by an Engineering Model and Large-Eddy Simulations“. Energies 16, Nr. 7 (23.03.2023): 2949. http://dx.doi.org/10.3390/en16072949.
Der volle Inhalt der QuelleRoy, Asish, und Kalyan Chatterjee. „Availability estimation of a multi-state wind farm in fuzzy environment“. International Journal of Green Energy 15, Nr. 2 (15.01.2018): 80–95. http://dx.doi.org/10.1080/15435075.2018.1423977.
Der volle Inhalt der QuelleJiang, Wang, und Jiping Lu. „Frequency estimation in wind farm integrated systems using artificial neural network“. International Journal of Electrical Power & Energy Systems 62 (November 2014): 72–79. http://dx.doi.org/10.1016/j.ijepes.2014.04.027.
Der volle Inhalt der QuelleHamilton, Nicholas, Dennice Gayme und Raúl Bayoán Cal. „Wind plant controls“. Journal of Renewable and Sustainable Energy 14, Nr. 6 (November 2022): 060401. http://dx.doi.org/10.1063/5.0133996.
Der volle Inhalt der QuelleNikolić, Vlastimir, Shahaboddin Shamshirband, Dalibor Petković, Kasra Mohammadi, Žarko Ćojbašić, Torki A. Altameem und Abdullah Gani. „Wind wake influence estimation on energy production of wind farm by adaptive neuro-fuzzy methodology“. Energy 80 (Februar 2015): 361–72. http://dx.doi.org/10.1016/j.energy.2014.11.078.
Der volle Inhalt der QuelleBusse, Przemysław. „Methodological Procedure For Pre-Investment Wind Farm Ornithological Monitoring Based On Collision Risk Estimation“. Ring 35, Nr. 1 (12.03.2014): 3–30. http://dx.doi.org/10.2478/ring-2013-0001.
Der volle Inhalt der QuelleSantos, Francisco de N., Gregory Duthé, Imad Abdallah, Pierre-Élouan Réthoré, Wout Weijtjens, Eleni Chatzi und Christof Devriendt. „Multivariate prediction on wake-affected wind turbines using graph neural networks“. Journal of Physics: Conference Series 2647, Nr. 11 (01.06.2024): 112006. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2647/11/112006.
Der volle Inhalt der QuelleGalinos, Christos, Jonas Kazda, Wai Hou Lio und Gregor Giebel. „T2FL: An Efficient Model for Wind Turbine Fatigue Damage Prediction for the Two-Turbine Case“. Energies 13, Nr. 6 (11.03.2020): 1306. http://dx.doi.org/10.3390/en13061306.
Der volle Inhalt der QuellePerdana, Abram, und Ola Carlson. „Factors Influencing Design of Dynamic Reactive Power Compensation for an Offshore Wind Farm“. Wind Engineering 33, Nr. 3 (Mai 2009): 273–85. http://dx.doi.org/10.1260/0309-524x.33.3.273.
Der volle Inhalt der QuelleLuo, Ya Di, Jing Li, Zi Ming Guo, Gui Rong Shi, Dong Sheng Wang und Bo Yan. „Research of Robust State Estimation Method and Program Implementation Considering Large-Scale Wind Power Integration“. Applied Mechanics and Materials 672-674 (Oktober 2014): 361–66. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.672-674.361.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Shuhui, Donald C. Wunsch, Edgar O’Hair und Michael G. Giesselmann. „Comparative Analysis of Regression and Artificial Neural Network Models for Wind Turbine Power Curve Estimation“. Journal of Solar Energy Engineering 123, Nr. 4 (01.07.2001): 327–32. http://dx.doi.org/10.1115/1.1413216.
Der volle Inhalt der QuelleSterle, Arnold, Christian A. Hans und Jörg Raisch. „Model predictive control of wakes for wind farm power tracking“. Journal of Physics: Conference Series 2767, Nr. 3 (01.06.2024): 032005. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2767/3/032005.
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