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World File Search System风速
通过地形改装风速（WT）调整高分辨率区域气候建模的调整，对南亚的风速准确度提高了风速的精度
由于地形和大气过程之间的复杂相互作用引起的摘要，气候建模在具有复杂地形（例如南亚）的地区可能具有挑战性。这项研究研究了南亚日常风速的高分辨率气候模拟的附加值差异，重点是创新的地形风速（W t）调整方法。通过应用分布增加值（DAV）和上尾PDF（95％）分析，我们会系统地评估区域气候模型（RCMS）和全球气候模型（GCMS）的性能。使用W t方法前后的DAV结果的比较揭示了调整对区域气候模型性能的影响。在几种模型中，例如IPSL-RCA，Noresm1-RCA和Canesm2-RCA，掺入W t导致了实质性改进，如正dav值所示。在上尾PDF分析中，改进更加一致，表明调整通常增强了极端风事件的表示。但是，某些模型（例如NoreSm1-RCA和Canesm2-RCA）通过描述正面DAV值在调整W t之前和之后始终如一。总体而言，结果表明W t有效地改善了大多数气候模型的风速表示。根据DAV分析，高分辨率模型在低分辨率模型中平均具有15％的正添加值。这项研究的贡献正在弥合南亚观察到的风速模式与气候模型输出之间的差距。由于这项研究，揭示了评估和调整模型的量身定制方法，强调了模型行为的复杂性。在次大陆的研究领域中，这项研究的结果为与气候相关的决策，风险评估和基础设施发展提供了关键见解。
风速资源及发电量概况报告
免责声明 本研究合作和资金由美国内政部海洋能源管理局 (BOEM) 太平洋地区办事处 (位于加利福尼亚州卡马里奥) 提供，协议编号为 M19AC00005。本报告已由 BOEM 进行技术审查，并已获准发表。本文中的观点和结论均为作者的观点和结论，不应被解释为代表美国政府的意见或政策，提及商品名称或商业产品也不构成对使用的认可或推荐。本研究由美国能源部 (DOE) 的国家可再生能源实验室撰写，该实验室由可持续能源联盟有限责任公司运营，合同编号为 DE-AC36-08GO28308。海洋能源管理局 (BOEM) 和加州州立理工大学洪堡分校的 Schatz 能源研究中心也为本研究提供了支持，合同编号为 TSA-20-17373。本文中表达的观点不一定代表美国能源部或美国政府的观点。美国政府保留；并且出版商通过接受该文章的出版，承认美国政府保留非排他性的、已付费的、不可撤销的全球许可，可以为美国政府的目的出版或复制该作品的已出版形式，或允许他人这样做。
F900 系列风速和空气温度传感器
温度补偿范围：15-35°C (60-95°F)：测量范围：0-70°C (32-158°F) 准确度：读数的 ±5% 或 ±0.05m/s (10fpm) 测量准确度 1：±1°C (1.8°F) 读数的 ±10% 或 ±0.05m/s (10fpm) 分辨率：±0.1°C 重复性：读数的 ±1% 温度补偿范围：F900 是热气流传感器；它对空气密度的变化很敏感，并根据一组标准条件（25°C (77°F)、760mmHg (101.325kPa) 和 0%RH）指示速度。F900 的设计使得当在规定的温度补偿范围内使用时，传感器指示非常接近实际空气速度，并且只需要最小的补偿来考虑气压或高度的变化。相对湿度的变化影响很小，通常可以忽略不计。
利用人工神经网络达到风速...
电力被普遍认为是增强生活水平的关键因素。因此，安全的电能消耗对于有效的国家能源管理至关重要。要这样做，需要对电力需求进行细致的评估。通过可行性研究找到可行的位置，并测量当地风速是建立植物风能之前的必要步骤。风速和模拟的估计可以用于进行这些评估。这项研究使用了人工神经网络（ANN），其中包括Levenberg-Marquardt（LM）学习算法来估计利比亚市Dernah的风速。利比亚气象中心的一年数据已用于训练，测试和验证ANN以预测小时风速。通过神经元计数为10、20、30、40和50，对ANN的结构进行了评估，从而使我们能够确定神经元的最佳数量以进行准确的预测。使用从Levenberg-Marquardt方法（LMA）获得的结果以及均方误差（MSE）和确定系数（R²）进行估计分析。结果表明，具有10个神经元的Levenberg-Marquardt方法表现最佳，R2的值为0.99661，MSE为0.000250。这些发现证实，可以在合理的范围内计算风速，因为它们表明基于可用的微不足道的气象数据的风速估计几乎与测量值匹配。
使用机器学习的每月风速预测
摘要。非可再生能源资源的利用需要电力部门采用替代能源，包括光伏和风力发电系统。这项学术研究采用了两种机器学习方法，尤其是该研究利用了随机森林和支持向量机算法。进行分析。预测伊拉克迪亚拉省风的速度在随后的时间间隔内。这仅通过使用历史每月时间序列数据作为输入预测因素来实现。采用的三个性能指标涵盖了保证系数（R2），残酷的正方形错误（RMSE）和残酷的彻底失误（MAE）。调查结果表明，在时间序列数据中使用12个月的滞后（已测试的最大滞后持续时间）作为输入预测指标，导致最准确的预测在性能方面。但是，所使用的两种算法的预测性能几乎相似（RF的RMSE，MAE和R2为0.237、0.180和0.836，而SVM的预测性能为0.223、0.171和0.856）。鉴于其当前的电力行业困境，预期风速的能力构成了对伊拉克的最高优势，这有可能使利益相关者预测过度供应或供应供应并实施先发制人的措施。
风速测量中的问题 - 世界田径
说到运动员的额叶面积，人们必须想象最有利（或不利）的流线型形状。在汽车制造中，这种形状由恒定的 CW（连续波）值表示。然而，在跑步者中，这种形状会不断变化。只有准确测量身体的每个位置，即手臂、腿、头部和躯干的角度位置的每次变化，才能定义跑步者的总 CW 值。为了计算步幅周期中每 1/100 秒的每个 CW 值。只有使用合适的短跑运动员模型，才能获得有关运动员能量平衡的可靠结果，从而模拟跑步过程中发生的其他身体位置，以便在风洞中进行测量。
风速控制和障碍物清除限制起飞...
为了确保在发动机严重失效的情况下飞行安全，商用飞机必须按照 14 CFR § 25.121 的规定达到最低爬升梯度。这些规定的爬升梯度与许多起飞程序中严格的起飞最低标准不相称；许多从布满障碍物的机场起飞的重型飞机被迫绕过障碍物，因为它们的发动机失效爬升梯度远低于安全飞越所需的值。在这里，我们研究了逆风或顺风的存在如何影响模拟 10 节逆风或顺风的发动机失效障碍物清除。我们发现，对于较轻的起飞重量和较低的爬升速度，飞机轨迹对风的敏感度更高。在合理的飞行重量下，实际风可能会消耗掉 FAA 的整个“总净”飞行路径安全裕度。同时，我们看不出任何理由为什么风速责任应该影响选择延长第二段的起飞。
PSC批准海上风速传输线项目
奥尔巴尼 - 纽约州公共服务委员会（委员会）今天采用了有关帝国海上Wind LLC的联合提案的条款，旨在为帝国风车1号海上风力项目建设和运营纽约离岸和陆上传输设施。“离岸风项目的发展是纽约州清洁能源经济发展的重要组成部分，”委员会主席罗里·克里斯蒂安（Rory M. Christian）说。“证书条件足以保护公共利益，并确保避免或最小化项目的潜在重大负面影响。委员会为支持纽约可再生电力市场的增长而感到自豪。”今天通过的联合提案由多个利益相关者签署，包括帝国海上风，公共服务部，环境保护部，农业和市场部，国务院，纽约市和长岛商业钓鱼协会没有各方反对联合提案的条款。在施工开始之前，委员会必须批准该项目的环境管理和建设计划。今天批准的联合提案要求一个项目，该项目从纽约州水域的边界到金斯县布鲁克林的互连点约17.5英里。Empire Offshore Wind 1是由Equinor Wind Us LLC开发的816兆瓦风项目。该项目将生产出足够的清洁，可再生能源，可容纳388,000多个房屋。传输项目包括两个230千洛伏洛尔特（KV）高压交流电流（HVAC）海底导出电缆，大约15.1海里长的海底海底出口电缆走廊，从纽约州水域（从岸上3海里）到布鲁克林的缆线登陆的边界（3海水）延伸。以及一个0.2英里长的陆上电缆路线和变电站，其中包括两个三核230 kV HVAC陆上出口电缆，从电缆登陆处埋在地下的电缆直接直接到电缆终端，或者在拟议的岸边变电站内过渡库。此外，在陆上互连电缆的南布鲁克林海洋末端将有一个陆上变电站，将其电压增加到345 kV，而两个345 kV的电路电路，每个电路都有三个单核HVAC陆上陆上互连电缆，将埋葬