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World File Search System风速
所有计划和相关文件的进气要求
盖板 /站点 /情节计划（CRC R106.1.1＆R301）提供以下信息：•设计标准：地板和屋顶实时负荷，地面雪负荷（PG），基本风速，风速，风速，风速，地震设计类别，地震设计类别，现场设计类别，现场，洪水，洪水数据（如果适用），如果适用，高架（AMSL）和气候区域（AMSL）范围（AMSL）范围：要求），服务连接，公用事业线与建筑物的位置，丙烷罐（地下/下方），化粪池和浸出场，井或供水，雨水管理要求（例如wattle线和细节）以及材料分期区域的位置和清洗•计划索引：标题和数字•工作/项目摘要范围：提供建筑区域（生活，车库，甲板，阳台，覆盖甲板/甲板/露台，露台，地下，未完成，储存等）的底层区域，包括任何添加和更改，and insulation R-values • Applicable Building Codes : List adopted codes in effect at the time of your application including Placer County Code • Wildland Urban Interface (WUI) Requirements (CRC R337): (All new buildings) LRA or SRA Fire Hazard Severity Zone, applies to all new buildings, all exterior materials/components listed approved by OSFM BML label including: roof coverings, porch ceilings,外部壁板，墙壁和屋顶通风口，窗户，天窗，门，甲板，地板预测，附件结构和植被管理合规性。为排水沟提供叶子/碎屑守卫
通过风洞测试优化空气动力学设计...
(1) 摩托车测量方法及风洞假人开发 摩托车与汽车不同，风会直接吹向骑手，因此骑手是影响气动性能的空气动力学部件。因此，我们让真人骑手骑上摩托车进行风洞测试，并在 180 公里/小时的风速下进行测量。但是，由于使用横移装置测量风速和压力分布的时间很长，骑手很难保持固定位置。而激光测量出于安全考虑，不允许在车上有骑手的情况下进行测量。因此，我们开发了风洞假人，并将其用于实际骑手难以进行的测量（图 3）。
将大规模的天气模式与美国西海岸海外的观测和建模的涡轮枢纽高风链联系起来
摘要。美国西海岸具有巨大的风力发电潜力，尽管由于复杂的沿海气候，其潜力有所不同。在不同天气条件下表征和建模涡轮轮毂高风对于风资源评估和管理至关重要。这项研究使用两阶段的机器学习算法来识别五个大规模气象模式（LSMP）：后槽，后距离，距离，前距离，前距离，沟渠和加利福尼亚州高。LSMP与近海风模式有关，在租赁区域内的LiDAR浮标地点特别是在Humboldt和Morro Bay附近的风场开发。虽然每个LSMP都与特征性的大规模大气条件和相应的风向，昼夜变化和射流特征相应的差异，但在每个LSMP中仍然会发生风速的实质性差异。在洪堡，洪伯特的风速上升，在耕种后，距离和加利福尼亚 - 最高的LSMP中，剩余的LSMP中的风速降低，并降低。莫罗湾的平均速度响应较小，表现出在耕作后和加利福尼亚高的LSMP期间的风速提高。除了LSMP外，局部因素（包括土地 - 海热对比和地形）还改变了平均风和昼夜变化。高分辨率快速刷新模型分析在捕获洪堡的平均值和变化方面做得很好，但在莫罗湾（Morro Bay）产生了巨大的偏见，尤其是在预处理和加利福尼亚州高的LSMP期间。发现这些发现是为了指导研究特定的大规模和当地因素对加利福尼亚海上风的影响的案例，并有助于改善数值天气预测模型，从而增强了Orckey Wind Energy生产的功效和可靠性。
极热对可变可再生能源（VRE）一代的影响
在此案例研究中，采用了大型太阳能农场模型1，描述了天气变量与典型装置的发电机输出之间的关系。风场“电力转换模型”是由Aemo开发的，用于此案例研究，该案例使用了观察到的众多操作风电场的性能（图2）。太阳能农场模型描述了不同水平的全球水平辐照度（GHI），直接正常辐照度（DNI）和风速在10 m处的归一化交流功率变化。风电场模型将输出描述为在150 m和温度下风速的函数。太阳能或风力的输出被标准化（从0到1的比例描述），因为实际输出将取决于面板的大小，品牌和数量。
使用模拟运动和LIDAR测量的基于机器学习的虚拟负载传感器
摘要。漂浮的海上风力涡轮机（FOWTS）配备了各种传感器，可为涡轮机监视和控制提供有价值的数据。由于技术和运营挑战，用于精确获得的系泊线和Fairleads的负载估计可能很难且昂贵。这项研究深入研究了一种方法，其中将模拟的浮游运动测量和风速测量得出，从前瞻性的基于Nacelle的Lidar得出，被用作不同类型的神经网络的输入，以估计Fairlead张力时间张力时间序列和损害等效载荷（DELS）。fairlead张力与浮游器的动力学和作用本质上相关。因此，我们系统地分析了浮油动力学对Fairlead张力时间序列和DELS预测质量的个人贡献。通过基于NACELLE的LIDAR获得的风速测量值在近海风力涡轮机上固有地影响了平台的动力学，尤其是旋转螺距的位移和流量器的潮流位移。因此，激光雷达风速数据间接包含浮雕的动态行为，这反过来又控制着Fairlead载荷。这项研究杠杆测量的视线（LOS）风速以估计Fairlead紧张局势。该模型的训练数据是由启用的风力涡轮机仿真工具与数值LIDAR模拟框架Vicondar一起生成的。使用长期短期内存（LSTM）网络预测Fairlead张力时间序列。del预测是使用三种不同方法进行的。首先，DEL是根据预测的时间序列计算得出的。其次，使用序列至一lstm体系结构预测DELS，第三，使用卷积神经网络体系结构预测DELS。结果表明，可以从浮游运动时间序列中准确估算Fairlead张力时间序列和DEL。此外，我们发现LiDAR LOS测量值不会改善时间序列或如果可用运动测量结果。然而，使用LiDar测量作为DEL预测的模型输入，导致与使用层的位移测量相似的精度。
使用 WASP 数值模型进行风力涡轮机选址并通过与现场数据的比较进行验证
第二个目标是验证数值模型。这是通过使用 TAIA 风筝在索埃塔尼斯伯格和阿加勒斯角的多个预期地点测量风速来实现的。然后，数值模型使用阿加勒斯角的风速值对这些地点的速度进行预测，并将这些结果与测量值进行比较。结果发现，数值模型表现良好。使用 1\vo 指标来比较结果；预测误差 (m) 和相关系数 (r)。预测的平均误差为 7%，最大误差为 15.4o/o，并且发现模型在出错时往往会低估风速。测量的速度曲线与预测的速度曲线相关，发现九个站点中的八个站点的“r”介于 0.68 和 0.87 之间。