To overcome this problem, a long re

To overcome this problem, a long record of high-frequency wind speed at the turbine location and hub height is required. Then, the wind power production can be estimated by transforming the high-frequency wind speed to wind power production via a wind power curve (e.g., [4]). For example, Dahmouni et al. [5] estimate the net energy output at one location in Tunisia by measuring the wind every 10 minutes in different heights and combining it with the power curve provided by the turbine producer. The wind power curve given by the turbine producer requires high-frequency mast wind speed to derive production. However, from the perspective of installing a turbine at a new location, long-term high-frequency measurements of wind speed at various locations and heights are very time-consuming and costly and can hardly be conducted.
As an alternative to the power curve, the wind power density (WPD) is often applied, which is the amount of energy that can be extracted out of the wind from a physical viewpoint. For example, Karsli and Geçit [6] derive the wind power potential of one location in Turkey from hourly wind measurements via the WPD. This approach is also applied in [7] using the Weibull analysis and in [8] and [9] using meteorological reanalysis data. Gunturu and Schlosser [8] criticize, however, that the WPD overestimates the real on-site production and should be used only as an illustrative point. Hence, the linkage between wind speed at a higher scale (e.g., hourly averages) and true production deserves further investigation, and the expected energy production at potential locations has to be derived using different tools.
In this paper, we propose a new way to estimate the long-term wind energy potential of a new location by applying a wind energy index, which mainly consists of two steps: First, we derive lower scale wind speed data at the turbine location at hub height by processing meteorological reanalysis data. These data are available throughout the world at low spatial and temporal scales, so our approach is feasible globally. Second, we estimate an analytic production function based on real production data, which converts the meteorological reanalysis data into production data. Based on local wind speed data derived for an unobserved location, this production function provides an estimate of the turbine’s low-scale energy production. By aggregating the estimated production to a larger time scale and long-term historical data, the proposed wind energy index is able to assess the long-term wind energy potential for any location.

Kết quả (Việt) 1:

Để khắc phục vấn đề này, một kỷ lục tốc độ tần số cao gió tại vị trí tua-bin và chiều cao trung tâm dài là bắt buộc. Sau đó, sản xuất điện gió có thể được ước tính của chuyển đổi tốc độ tần số cao gió để sản xuất điện gió thông qua một đường cong điện gió (ví dụ: [4]). Ví dụ, Dahmouni et al. [5] ước tính sản lượng năng lượng net tại một địa điểm ở Tunisia bằng đo gió mỗi 10 phút ở độ cao khác nhau và kết hợp nó với các đường cong điện cung cấp bởi các nhà sản xuất tuốc bin. Đường cong điện gió được đưa ra bởi các nhà sản xuất tuốc bin đòi hỏi tốc độ gió cột ăn-ten tần số cao để lấy được sản xuất. Tuy nhiên, từ quan điểm của cài đặt một tuabin tại một vị trí mới, dài hạn các phép đo tần số cao của tốc độ gió tại các địa điểm khác nhau và các heights là rất tốn thời gian và tốn kém và khó có thể được thực hiện.Như là một thay thế cho đường cong điện, mật độ năng lượng gió (WPD) thường được áp dụng, đó là số tiền của năng lượng có thể được chiết tách ra khỏi gió từ một quan điểm vật lý. Ví dụ, Karsli và Geçit [6] lấy được tiềm năng năng lượng gió của một địa điểm ở Thổ Nhĩ Kỳ từ giờ gió đo thông qua WPD. Cách tiếp cận này cũng được áp dụng trong [7] việc sử dụng phân tích Weibull và tại [8] và [9] bằng cách sử dụng dữ liệu khí tượng reanalysis. GunturHoa và Schlosser [8] chỉ trích, Tuy nhiên, WPD quá sản xuất thực tế ngay trong khuôn viên và nên được sử dụng chỉ như là một điểm minh họa. Do đó, liên kết giữa gió tốc độ tại một quy mô cao hơn (ví dụ như, Trung bình hàng giờ) và sản xuất thực sự xứng đáng hơn nữa điều tra, và việc sản xuất năng lượng dự kiến tại địa điểm tiềm năng đã được bắt nguồn bằng cách sử dụng công cụ khác nhau.In this paper, we propose a new way to estimate the long-term wind energy potential of a new location by applying a wind energy index, which mainly consists of two steps: First, we derive lower scale wind speed data at the turbine location at hub height by processing meteorological reanalysis data. These data are available throughout the world at low spatial and temporal scales, so our approach is feasible globally. Second, we estimate an analytic production function based on real production data, which converts the meteorological reanalysis data into production data. Based on local wind speed data derived for an unobserved location, this production function provides an estimate of the turbine’s low-scale energy production. By aggregating the estimated production to a larger time scale and long-term historical data, the proposed wind energy index is able to assess the long-term wind energy potential for any location.

Kết quả (Việt) 2:

Để khắc phục vấn đề này, một hồ sơ dài của tốc độ gió cao tần ở vị trí trung tâm tuabin và chiều cao là cần thiết. Sau đó, việc sản xuất năng lượng gió có thể được ước tính bằng cách chuyển đổi tốc độ gió cao tần để gió sản xuất điện thông qua một đường cong năng lượng gió (ví dụ, [4]). Ví dụ, Dahmouni et al. [5] ước tính sản lượng năng lượng ròng tại một địa điểm ở Tunisia bằng cách đo gió mỗi 10 phút trong chiều cao khác nhau và kết hợp nó với các đường cong điện được cung cấp bởi các nhà sản xuất tua-bin. Đường cong năng lượng gió được đưa ra bởi nhà sản xuất tuabin gió đòi hỏi tốc độ cột tần số cao để lấy được sản xuất. Tuy nhiên, từ quan điểm của việc cài đặt một tua bin ở một vị trí mới, đo tần số cao dài hạn của tốc độ gió ở các vị trí và chiều cao khác nhau là tốn thời gian và tốn kém và khó có thể được tiến hành. Rất
Là một thay thế cho các đường cong điện, mật độ năng lượng gió (WPD) thường được áp dụng, đó là số tiền của năng lượng có thể được trích xuất ra của gió từ một quan điểm vật lý. Ví dụ, Karsli và Geçit [6] lấy được các tiềm năng điện gió của một địa điểm ở Thổ Nhĩ Kỳ từ các phép đo gió theo giờ qua các WPD. Phương pháp này cũng được áp dụng trong [7] bằng cách sử dụng phân tích Weibull và trong [8] và [9] sử dụng số liệu tái phân tích khí tượng. Gunturu và Schlosser [8] chỉ trích, tuy nhiên, các WPD overestimates thực sản xuất tại chỗ và chỉ nên được sử dụng như một điểm minh họa. Do đó, sự liên kết giữa tốc độ gió ở quy mô cao hơn (ví dụ, trung bình mỗi giờ) và sản xuất thật sự xứng đáng tiếp tục điều tra, và việc sản xuất năng lượng dự kiến tại các địa điểm tiềm năng phải được bắt nguồn bằng cách sử dụng các công cụ khác nhau.
Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một phương pháp mới để ước tính tiềm năng năng lượng gió lâu dài của một vị trí mới bằng cách áp dụng một chỉ số năng lượng gió, mà chủ yếu bao gồm hai bước: Đầu tiên, chúng tôi lấy được dữ liệu tốc độ gió quy mô thấp hơn ở các vị trí tua bin ở chiều cao trung tâm bằng cách xử lý dữ liệu tái phân tích khí tượng. Những dữ liệu có sẵn trên toàn thế giới ở quy mô không gian và thời thấp, do đó, cách tiếp cận của chúng tôi là khả thi trên toàn cầu. Thứ hai, chúng tôi ước tính một hàm sản xuất phân tích dựa trên các dữ liệu sản xuất thực tế, trong đó chuyển đổi các dữ liệu tái phân tích khí tượng thành các dữ liệu sản xuất. Dựa trên dữ liệu tốc độ gió địa phương bắt nguồn cho một vị trí không quan sát, hàm sản xuất này cung cấp một ước tính của sản xuất năng lượng quy mô nhỏ của tuabin. Bằng cách tập hợp các sản ước tính cho một thời gian quy mô lớn hơn và dữ liệu lịch sử lâu dài, chỉ số năng lượng gió được đề xuất là có thể đánh giá tiềm năng năng lượng gió dài hạn cho bất kỳ vị trí.