Articles de revues sur le sujet « Wind farm estimation »
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Celeska, Maja. « EQUIVALENT WIND FARM POWER CURVE ESTIMATION ». Journal of Electrical Engineering and Information Technologies 2, no 2 (2017) : 105–11. http://dx.doi.org/10.51466/jeeit172105c.
Texte intégralCeleska, Maja. « EQUIVALENT WIND FARM POWER CURVE ESTIMATION ». Journal of Electrical Engineering and Information Technologies 2, no 2 (2017) : 105–11. http://dx.doi.org/10.51466/jeeit172105c.
Texte intégralAnnoni, Jennifer, Christopher Bay, Kathryn Johnson, Emiliano Dall'Anese, Eliot Quon, Travis Kemper et Paul Fleming. « Wind direction estimation using SCADA data with consensus-based optimization ». Wind Energy Science 4, no 2 (20 juin 2019) : 355–68. http://dx.doi.org/10.5194/wes-4-355-2019.
Texte intégralARINAGA, Shinji, Masaaki SHIBATA, Shigeto HIRAI, Toshiya NANAHARA, Takamitsu SATO et 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.
Texte intégralBecker, Marcus, Dries Allaerts et Jan-Willem van Wingerden. « Ensemble-Based Flow Field Estimation Using the Dynamic Wind Farm Model FLORIDyn ». Energies 15, no 22 (16 novembre 2022) : 8589. http://dx.doi.org/10.3390/en15228589.
Texte intégralMeglic, Antun, et Ranko Goic. « Impact of Time Resolution on Curtailment Losses in Hybrid Wind-Solar PV Plants ». Energies 15, no 16 (17 août 2022) : 5968. http://dx.doi.org/10.3390/en15165968.
Texte intégralTSUCHIYA, Manabu, Yukinari FUKUMOTO et Takeshi ISHIHARA. « The Wind Observation and Energy Production Estimation for Offshore Wind Farm ». Wind Engineers, JAWE 2008, no 115 (2008) : 119–22. http://dx.doi.org/10.5359/jawe.2008.119.
Texte intégralS, Fredy H. Martínez, César A. Hernández S et Fernando Martínez S. « Multivariate Wind Speed Forecasting with LSTMs for Wind Farm Performance Estimation ». International Journal of Engineering and Technology 10, no 6 (31 décembre 2018) : 1626–32. http://dx.doi.org/10.21817/ijet/2018/v10i6/181006025.
Texte intégralPetkovic, Dalibor. « Estimation of wind farm efficiency by ANFIS strategy ». Godisnjak Pedagoskog fakulteta u Vranju, no 7 (2016) : 91–105. http://dx.doi.org/10.5937/gufv1607091p.
Texte intégralFarrell, W., T. Herges, D. Maniaci et K. Brown. « Wake state estimation of downwind turbines using recurrent neural networks for inverse dynamics modelling ». Journal of Physics : Conference Series 2265, no 3 (1 mai 2022) : 032094. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2265/3/032094.
Texte intégralGrande, Olatz, Josune Cañizo, Itziar Angulo, David Jenn, Laith R. Danoon, David Guerra et 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.
Texte intégralMaheshwari, Priyank, Julien Haize et Maxime Pallud. « Modeling of Blockage and Wake Effect : Comparison with Field data ». Journal of Physics : Conference Series 2767, no 9 (1 juin 2024) : 092021. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2767/9/092021.
Texte intégralDoekemeijer, Bart M., Sjoerd Boersma, Lucy Y. Pao, Torben Knudsen et 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, no 2 (24 octobre 2018) : 749–65. http://dx.doi.org/10.5194/wes-3-749-2018.
Texte intégralBingöl, Ferhat. « Comparison of Weibull Estimation Methods for Diverse Winds ». Advances in Meteorology 2020 (6 juillet 2020) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2020/3638423.
Texte intégralFeijóo, Andrés, et Daniel Villanueva. « Contributions to wind farm power estimation considering wind direction-dependent wake effects ». Wind Energy 20, no 2 (30 juin 2016) : 221–31. http://dx.doi.org/10.1002/we.2002.
Texte intégralMarti-Puig, Pere, Jose Ángel Hernández, Jordi Solé-Casals et Moises Serra-Serra. « Enhancing Reliability in Wind Turbine Power Curve Estimation ». Applied Sciences 14, no 6 (15 mars 2024) : 2479. http://dx.doi.org/10.3390/app14062479.
Texte intégralMirzaei, Mahmood, Tuhfe Göçmen, Gregor Giebel, Poul Ejnar Sørensen et Niels K. Poulsen. « Estimation of the Possible Power of a Wind Farm ». IFAC Proceedings Volumes 47, no 3 (2014) : 6782–87. http://dx.doi.org/10.3182/20140824-6-za-1003.02253.
Texte intégralBadger, Jake, Helmut Frank, Andrea N. Hahmann et 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, no 8 (août 2014) : 1901–19. http://dx.doi.org/10.1175/jamc-d-13-0147.1.
Texte intégralKartal, Serkan, Sukanta Basu et 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, no 10 (16 octobre 2023) : 1533–51. http://dx.doi.org/10.5194/wes-8-1533-2023.
Texte intégralVelázquez Medina, Sergio, José A. Carta et 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 mars 2019) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2019/2869149.
Texte intégralRajeevan, A. K., P. V. Shouri et Usha Nair. « ARIMA Based Wind Speed Modeling for Wind Farm Reliability Analysis and Cost Estimation ». Journal of Electrical Engineering and Technology 11, no 4 (1 juillet 2016) : 869–77. http://dx.doi.org/10.5370/jeet.2016.11.4.869.
Texte intégralLiu, Li Yang, Jun Ji Wu et Shao Liang Meng. « The Application of Wind Speed Numerical Simulation in Wind Power Generation ». Applied Mechanics and Materials 380-384 (août 2013) : 3370–73. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.380-384.3370.
Texte intégralPaik, Chunhyun, Yongjoo Chung et Young Jin Kim. « Power Curve Modeling of Wind Turbines through Clustering-Based Outlier Elimination ». Applied System Innovation 6, no 2 (15 mars 2023) : 41. http://dx.doi.org/10.3390/asi6020041.
Texte intégralKelly, Mark, et Hans E. Jørgensen. « Statistical characterization of roughness uncertainty and impact on wind resource estimation ». Wind Energy Science 2, no 1 (25 avril 2017) : 189–209. http://dx.doi.org/10.5194/wes-2-189-2017.
Texte intégralJiao, Chunlei, Zhao Pu zhi, Hou bing, Wang Zhen et Cai Yongjun. « Wind Farm Harmonic Impedance Estimation Based on Stochastic Subspace Method ». IOP Conference Series : Earth and Environmental Science 371 (13 décembre 2019) : 022052. http://dx.doi.org/10.1088/1755-1315/371/2/022052.
Texte intégralLingad, M. V., M. Rodrigues, S. Leonardi et A. Zare. « Three-dimensional stochastic dynamical modeling for wind farm flow estimation ». Journal of Physics : Conference Series 2767, no 5 (1 juin 2024) : 052065. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2767/5/052065.
Texte intégralChristodoulou, Christos A., Vasiliki Vita, George-Calin Seritan et Lambros Ekonomou. « A Harmony Search Method for the Estimation of the Optimum Number of Wind Turbines in a Wind Farm ». Energies 13, no 11 (1 juin 2020) : 2777. http://dx.doi.org/10.3390/en13112777.
Texte intégralBoersma, Sjoerd, Bart Doekemeijer, Mehdi Vali, Johan Meyers et Jan-Willem van Wingerden. « A control-oriented dynamic wind farm model : WFSim ». Wind Energy Science 3, no 1 (6 mars 2018) : 75–95. http://dx.doi.org/10.5194/wes-3-75-2018.
Texte intégralLuo, Yilan, Deniz Sezer, David Wood, Mingkuan Wu et Hamid Zareipour. « Estimation of the Daily Variability of Aggregate Wind Power Generation in Alberta, Canada ». Energies 12, no 10 (24 mai 2019) : 1998. http://dx.doi.org/10.3390/en12101998.
Texte intégralDe Blasis, Riccardo, Giovanni Batista Masala et Filippo Petroni. « A Multivariate High-Order Markov Model for the Income Estimation of a Wind Farm ». Energies 14, no 2 (12 janvier 2021) : 388. http://dx.doi.org/10.3390/en14020388.
Texte intégralSales-Setién, Ester, et Ignacio Peñarrocha-Alós. « Robust estimation and diagnosis of wind turbine pitch misalignments at a wind farm level ». Renewable Energy 146 (février 2020) : 1746–65. http://dx.doi.org/10.1016/j.renene.2019.07.133.
Texte intégralBlondel, Frédéric. « Brief communication : A momentum-conserving superposition method applied to the super-Gaussian wind turbine wake model ». Wind Energy Science 8, no 2 (8 février 2023) : 141–47. http://dx.doi.org/10.5194/wes-8-141-2023.
Texte intégralLoCascio, Michael J., Christopher J. Bay, Majid Bastankhah, Garrett E. Barter, Paul A. Fleming et Luis A. Martínez-Tossas. « FLOW Estimation and Rose Superposition (FLOWERS) : an integral approach to engineering wake models ». Wind Energy Science 7, no 3 (1 juin 2022) : 1137–51. http://dx.doi.org/10.5194/wes-7-1137-2022.
Texte intégralVollmer, Lukas, Gerald Steinfeld et Martin Kühn. « Transient LES of an offshore wind turbine ». Wind Energy Science 2, no 2 (8 décembre 2017) : 603–14. http://dx.doi.org/10.5194/wes-2-603-2017.
Texte intégralBhatt, Aditya H., Mireille Rodrigues, Federico Bernardoni, Stefano Leonardi et Armin Zare. « Stochastic Dynamical Modeling of Wind Farm Turbulence ». Energies 16, no 19 (30 septembre 2023) : 6908. http://dx.doi.org/10.3390/en16196908.
Texte intégralGudmestad, Ove Tobias, et Anja Schnepf. « Design Basis Considerations for the Design of Floating Offshore Wind Turbines ». Sustainable Marine Structures 5, no 2 (16 septembre 2023) : 26–34. http://dx.doi.org/10.36956/sms.v5i2.913.
Texte intégralLi, Jing, Ya Di Luo, Yan Sheng Lang, Cheng Long Dou, Yu Zou, Zi Ming Guo, Dong Sheng Wang et Xin Peng Li. « Research of Fine and Robust State Estimation ». Advanced Materials Research 1008-1009 (août 2014) : 202–6. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.1008-1009.202.
Texte intégralGupta, Deepak, Vikas Kumar, Ishan Ayus, M. Vasudevan et N. Natarajan. « Short-term prediction of wind power density using convolutional LSTM network ». FME Transactions 49, no 3 (2021) : 653–63. http://dx.doi.org/10.5937/fme2103653g.
Texte intégralCañadillas, Beatriz, Richard Foreman, Gerald Steinfeld et Nick Robinson. « Cumulative Interactions between the Global Blockage and Wake Effects as Observed by an Engineering Model and Large-Eddy Simulations ». Energies 16, no 7 (23 mars 2023) : 2949. http://dx.doi.org/10.3390/en16072949.
Texte intégralRoy, Asish, et Kalyan Chatterjee. « Availability estimation of a multi-state wind farm in fuzzy environment ». International Journal of Green Energy 15, no 2 (15 janvier 2018) : 80–95. http://dx.doi.org/10.1080/15435075.2018.1423977.
Texte intégralJiang, Wang, et Jiping Lu. « Frequency estimation in wind farm integrated systems using artificial neural network ». International Journal of Electrical Power & ; Energy Systems 62 (novembre 2014) : 72–79. http://dx.doi.org/10.1016/j.ijepes.2014.04.027.
Texte intégralHamilton, Nicholas, Dennice Gayme et Raúl Bayoán Cal. « Wind plant controls ». Journal of Renewable and Sustainable Energy 14, no 6 (novembre 2022) : 060401. http://dx.doi.org/10.1063/5.0133996.
Texte intégralNikolić, Vlastimir, Shahaboddin Shamshirband, Dalibor Petković, Kasra Mohammadi, Žarko Ćojbašić, Torki A. Altameem et Abdullah Gani. « Wind wake influence estimation on energy production of wind farm by adaptive neuro-fuzzy methodology ». Energy 80 (février 2015) : 361–72. http://dx.doi.org/10.1016/j.energy.2014.11.078.
Texte intégralBusse, Przemysław. « Methodological Procedure For Pre-Investment Wind Farm Ornithological Monitoring Based On Collision Risk Estimation ». Ring 35, no 1 (12 mars 2014) : 3–30. http://dx.doi.org/10.2478/ring-2013-0001.
Texte intégralSantos, Francisco de N., Gregory Duthé, Imad Abdallah, Pierre-Élouan Réthoré, Wout Weijtjens, Eleni Chatzi et Christof Devriendt. « Multivariate prediction on wake-affected wind turbines using graph neural networks ». Journal of Physics : Conference Series 2647, no 11 (1 juin 2024) : 112006. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2647/11/112006.
Texte intégralGalinos, Christos, Jonas Kazda, Wai Hou Lio et Gregor Giebel. « T2FL : An Efficient Model for Wind Turbine Fatigue Damage Prediction for the Two-Turbine Case ». Energies 13, no 6 (11 mars 2020) : 1306. http://dx.doi.org/10.3390/en13061306.
Texte intégralPerdana, Abram, et Ola Carlson. « Factors Influencing Design of Dynamic Reactive Power Compensation for an Offshore Wind Farm ». Wind Engineering 33, no 3 (mai 2009) : 273–85. http://dx.doi.org/10.1260/0309-524x.33.3.273.
Texte intégralLuo, Ya Di, Jing Li, Zi Ming Guo, Gui Rong Shi, Dong Sheng Wang et Bo Yan. « Research of Robust State Estimation Method and Program Implementation Considering Large-Scale Wind Power Integration ». Applied Mechanics and Materials 672-674 (octobre 2014) : 361–66. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.672-674.361.
Texte intégralLi, Shuhui, Donald C. Wunsch, Edgar O’Hair et Michael G. Giesselmann. « Comparative Analysis of Regression and Artificial Neural Network Models for Wind Turbine Power Curve Estimation ». Journal of Solar Energy Engineering 123, no 4 (1 juillet 2001) : 327–32. http://dx.doi.org/10.1115/1.1413216.
Texte intégralSterle, Arnold, Christian A. Hans et Jörg Raisch. « Model predictive control of wakes for wind farm power tracking ». Journal of Physics : Conference Series 2767, no 3 (1 juin 2024) : 032005. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2767/3/032005.
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