ウィンドファームのデータ駆動流体力学:レビュー【JST・京大機械翻訳】

Zehtabiyan-Rezaie Navid; Iosifidis Alexandros; Abkar Mahdi

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202217133774770 整理番号：22P0309939

ウィンドファームのデータ駆動流体力学:レビュー【JST・京大機械翻訳】

Data-driven fluid mechanics of wind farms: A review

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発行年： 2022年03月24日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月26日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

過去数十年にわたるウィンドファームの数の増加と大規模データセットのアベイラビリティにより,ウィンドファームのデザインと運転の最適化における重要コンポーネントの1つは,データ駆動技術に向けてシフトする。しかし,ほとんどの現在のデータ駆動アルゴリズムが正準問題のために開発されたことを考えると,実際のウィンドファームにおける流体流の莫大な複雑性は,データ駆動フローモデリングのためのユニークな課題を提起する。これらは,高いReynolds数,地球物理学的および大気効果,伴流-流れ発達,および風車特性と風-農場レイアウトの組み込みにおける乱流の高次元マルチスケール特性を含む。さらに,データ駆動型ウインドファームフローモデルは,理想的に解釈可能で,ある程度の一般化可能性を持っている。前者はエンドユーザによるモデルにおける信頼の欠如を避けるのに重要であるが,後者に対する最も一般的な戦略は,既知の物理学をモデルに組み入れることである。本論文は,純粋データ駆動と物理誘導アプローチの両方をカバーするウインドファーム流モデリングに関する最近の研究の収集をレビューした。著者らは,それらのモデリングアプローチ,目的,および方法論の徹底的な分析を提供し,特にレビューされた研究で利用されるデータに焦点を当てた。【JST・京大機械翻訳】

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風力発電 , 風力エネルギー

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