行业飞行员和出版物

行业飞行员和出版物

 

针对高级架空线演示的优化预测解决方案。

将演示并评估一种预测传输线可以承载多少功率的新技术,并评估其在减少传输瓶颈挑战方面的潜力。沿着70英里的Moses-Wills-Plattsburgh传输电路,将在NYPA线路上安装约15个天气传感器,并将在NYPA服务器上演示WindSim电力线优化解决方案(WPLS)系统。
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新的软件工具提高了公用事业的传输能力

爱达荷州国家实验室(INL)和风能技术办公室于2010年发起的一项风力发电厂研究试图探索输电线路在被风冷却后如何能够处理更多的电力。这项研究开发了一种新的软件工具:通用线路载流量状态求解器(GLASS),该工具可以将天气监控器和电力系统的数据与通过计算流体力学(CFD)增强的天气分析算法融合在一起。
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风力预报文章

中微尺度耦合用于利用平均大气条件进行风资源评估
P.Duran,C.Meissner,K.Rutledge,R.Fonseca,J.Martin-Torres,汉堡欧洲风能大会,2018年。(pdf文件1.5 Mb)
使用高分辨率中尺度模型和各种降尺度技术对风电场发电量进行提前一天预报
M.Mana,C.Meissner,汉堡欧洲风能大会,2018年。(pdf文件0.7 Mb)
短期风电产量预测
A.Sapronova,C.Meissner,M.Mana,汉堡,欧洲风电,2016年(PDF文件0.6 Mb)
提前很短的时间预测风力发电量–演示
A. Sapronova,C。Meissner,M.Mana,汉堡欧洲风能赛,2016年。(pdf文件0.8 Mb)
复杂地形ANN与ANN-CFD混合方法的风电预测技术
M.Mana,F.Castellani,D.Astolfi,M.Burlando,C.Meissner,E.Piccioni,汉堡WindEurope,2016年(pdf文件1.7 Mb)
机器学习可在短时间内预测风力发电量
A. Sapronova,C. Meissner,M.Mana,EWEA巴黎,2015.(pdf文件10.1 Mb)
在复杂地形中使用CFD进行风电预测的好处
M.Mana,C.Meissner,D.Li,A.Bencharel,T.Galopin,EWEA巴黎,2015年(pdf文件7.3 Mb)
使用CFD模拟的短期能源生产预测
M.Mana,F.Corbo,C.Meissner,EWEA维也纳,2013年(pdf文件0.7 Mb)
 
 

风建模文章

基于全局森林参数数据库的CFD森林仿真的验证
P.Enevoldsen,C.Meissner和V.Jothiprakasam,汉堡欧洲风电大会,2017年。(pdf文件2.6 Mb)
在CFD模型中提高森林上方湍流估计的两种方法
C.Meissner和G.DeSena,汉堡欧洲风能大会,2017年。(pdf文件2.0 Mb)
改善复杂地形中的遥感器精度和不确定性
N.LaWhite,M.Stoelinga,S.Eichelberg,C.Meissner和D.Li,WindEurope汉堡,2017年。(pdf文件0.8 Mb)
大气稳定性对风电场微选址风资源空间分布的影响
JL Maza,VC Burigo和B.冈萨雷斯(B.Gonzalez),汉堡WindEurope,2017年。(pdf文件9.2 Mb)
通过封闭系数修改改进RANS森林模型
G.DeSena,2017年,乌普萨拉大学论文。(pdf文件7.5 Mb)
缩减MERRA中尺度数据的规模,以计算挪威风电场的年度能源产量
N.Frouzakis,C.Meissner,M.Mana,AR Gravdahl,EWEA巴黎,2015年(PDF文件11.6 Mb)
基于CFD的风图集方法
J.Gentle,K.Myers,C.Meissner,D.Li,S.Koller,EWEA巴黎,2015年。(pdf文件6.8 Mb)