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World File Search System风速
使用机器学习算法优化促进风速预测
4印度尼西亚能源和矿产资源部 *通信：amin010@brin.go.id（aminuddin），nurr010@brin.go.id（Nurry widya hesty）（2023年3月16日收到：修订于12月28日，2023年12月28日：2023年12月28日：2024年1月12日接受的摘要和稳定的限制性限制，并确定了限制性的操作。电力系统。这项研究审议了十个机器学习（ML）模型的超参数微调，以通过评估根平方误差（RMSE），平均绝对误差（MAE），相关性和运行时获得最佳的短期风速预测模型。随机森林（RF）和梯度增强的树（GBT）的总体表现最好。但是，RF的训练时间比GBT更长。本文的发现可以帮助研究人员和从业人员开发最有效的数据驱动方法，以进行风速和功率生成的预测。关键字：数据挖掘；超级参数； Rapidminer；深度学习；安可再生能源
通过“峰值超过阈值”方法估计飓风风速
研究设施位于马里兰州盖瑟斯堡 20899 和科罗拉多州博尔德 80303。主要技术运营单位及其主要活动如下所列。如需更多信息，请联系公共问询台，电话：301-975-3058。
气候变化增加每2024年大西洋飓风的风速：分析
2024年飓风季节是北大西洋盆地有史以来最热门的季节之一。在整个盆地的许多地区，海面温度打破了当地的季节性记录，或仅次于同样极端的2023季节。根据气候变化指数：海洋 - 以同行评审方法为基础的系统，量化了气候变化对海面温度的影响 - 整个分析区域的每日温度平均是在当今气候中的每日温度至少比没有气候变化的气候高44倍。在2024年的11次飓风中，有5次越过墨西哥湾，在那里，人为引起的海洋变暖的温度比没有它的世界要高约2°F。
四旋翼飞行器精确准悬停控制的风速估计
本文重点研究了无风传感器的四旋翼飞行器的控制，这些飞行器需要在存在中等但未知的阵风的情况下准确跟踪低速轨迹。通过将风扰动建模为外源输入，并假设可以通过准静态飞行器运动补偿其影响，本文提出了一种创新的估计和控制方案，该方案包括一个线性动态滤波器，用于估计此类未知输入，并且只需要位置和姿态信息。该滤波器建立在未知输入观察器理论的结果之上，允许在不测量风本身的情况下估计风和飞行器状态。可以使用简单的反馈控制律来补偿由扰动引起的偏移位置误差。只要有相应的应用转子速度，所提出的滤波器就与用于消除跟踪误差的恢复控制方案无关。首先使用机器人操作系统中间件和 Gazebo 模拟器在模拟环境中检查该解决方案，然后使用四旋翼飞行器系统在真实风源下飞行进行实验验证。
侧风条件下列车/车辆气动特性现场试验及风洞试验
由于列车重量减轻、速度加快，受强风影响较大。铁路车辆在侧风作用下的稳定性已成为许多国家[1, 2, 3]讨论的严重问题。减轻车辆重量可降低导致车辆倾覆的临界风速。临界倾覆风速不仅取决于自然风向和风速，还取决于列车速度，因此运行速度越快，导致车辆倾覆的临界风速越低。临界倾覆风速取决于侧风引起的气动力、离心力以及由曲率和轨道倾斜（超高）引起的重力。其中，气动力对倾覆风险的影响最大。因此，为了准确估计临界倾覆风速，有必要研究侧风作用于车辆的气动力。
风力发电机
其中 E 实际，t 涡轮机的实际能量产量 t E 计算，t 计算的涡轮机净能量产量 t 灵敏度 t 涡轮机能量产量中的风速灵敏度 t 权重 t 涡轮机的相对加权因子 t 风速灵敏度是在扰动计算中计算出来的，其中风速降低了 3%。风速灵敏度定义为（净能量差异，单位为 MWh）/（风速差异，单位为 m/s）。加权因子表示用户对涡轮机生产数据质量或参考涡轮机与拟议涡轮机的相关性的信心。数据质量低的涡轮机应赋予较低的权重。在计算校准因子时，各个加权因子被标准化。计算出的校准因子可以在控制面板中的流量模型页面中输入。然后，将使用流量模型计算出的风力资源的平均风速乘以校准因子。风速和风能图也按校准因子缩放。
研究能源的潜力和利用...
（Kurniawan，2016）3.2.5。吹风的风能风速可能是建立风电厂（BAYU）的因素和要求。风速可用作至少1.6 m/s的发电厂（3级），而最大速度为17.1（8级）m/s。表9中列出了可以转化为电能的风速和条件的分裂。
飞机事故报告-4/2008（adc/2006/10/29/f）
11 时 21 分，飞机获得滑行许可，滑行至 22 号跑道等待位置。飞行员立即请求风向，风速为“210 级可变风速，8 节”。不久之后，控制塔台传输的风向为西南风，风速为 15 节。滑行期间，控制塔台通知 ADK 053 航班有阵风。风速最初为 35 节，然后在 1 分钟内变为 28 节。11 时 25 分，当飞机在等待点时，机组再次收到西南风 15 节通知。此时，维珍尼日利亚 042 号航班的飞行员在无线电中说“在我看来风速为 35 节”，然后表示他将等待天气好转，他确实这样做了。此后，ADK 053 号航班机组请求起飞许可，并获准右转进入航线。
使用单层ERA5数据
摘要。观察与风能相关的高度风速的观察很稀疏，尤其是海上，但是在先进的统计方法的新兴帮助下，可以使用表面观测来得出有关风能纤维的信息。 在这项研究中，开发了两种机器学习（ML）方法，以预测（1）沿海风速前纤维和（2）在与海上风能部署高相关的三个位置的低水平喷气机（LLJS）：美国东北大西洋沿海地区，北海，北海和Baltic Sea。 ML模型在多年的LIDAR PROFERE中进行了训练，并利用单级ERA5变量作为输入。 模型输出沿海风速填充和LLJ发生的空间预测。 由于其基于物理学的相关性在沿海风速促进创世记中，并且有可能通过测量实时观察这些变量，因此考虑了九个ERA5变量的套件。 以10 mA为单位的风速。 s。 l。 和表面明智的热量被证明对风速和LLJ预测具有最高的重要性。 ML模型的风速预测输出相对于ERA5输出的观测值表现出相似的均方根误差（RMSE）。 在典型的集线器高度下，ML模型的RMSE低于ERA5的RMSE，约为RMSE降低约5％。 使用对称极端依赖指数（SEDI）评估 llj识别得分。 来自ML模型的 llj预测优于ERA5的预测，表明赛迪斯明显更高。观察与风能相关的高度风速的观察很稀疏，尤其是海上，但是在先进的统计方法的新兴帮助下，可以使用表面观测来得出有关风能纤维的信息。在这项研究中，开发了两种机器学习（ML）方法，以预测（1）沿海风速前纤维和（2）在与海上风能部署高相关的三个位置的低水平喷气机（LLJS）：美国东北大西洋沿海地区，北海，北海和Baltic Sea。ML模型在多年的LIDAR PROFERE中进行了训练，并利用单级ERA5变量作为输入。模型输出沿海风速填充和LLJ发生的空间预测。由于其基于物理学的相关性在沿海风速促进创世记中，并且有可能通过测量实时观察这些变量，因此考虑了九个ERA5变量的套件。以10 mA为单位的风速。s。l。和表面明智的热量被证明对风速和LLJ预测具有最高的重要性。ML模型的风速预测输出相对于ERA5输出的观测值表现出相似的均方根误差（RMSE）。在典型的集线器高度下，ML模型的RMSE低于ERA5的RMSE，约为RMSE降低约5％。llj识别得分。llj预测优于ERA5的预测，表明赛迪斯明显更高。但是，与ERA5相比，使用SEDI的优化会导致更高数量的错误警报。
飞机事故报告 - 2008 年 4 月 (adc/2006/10/29/f)
11 时 21 分，飞机获得滑行许可，滑行至 22 号跑道等待位置。飞行员立即请求风向，风速为“210 级可变风速，8 节”。不久之后，控制塔台传输风速为西南风，风速为 15 节。滑行时，控制塔台通知 ADK 053 航班有阵风。风速最初为 35 节，然后在 1 分钟内变为 28 节。11 时 25 分，当飞机处于等待点时，机组人员再次收到西南风 15 节的通知。这时，维珍尼日利亚 042 号航班的飞行员在无线电中说：“在我看来，时速为 35 节”，然后表示他要等待天气好转，他也确实这么做了。此后，ADK 053