Machine-learning identification of the variability of mean velocity and turbulence intensity for wakes generated by onshore wind turbines: Cluster analysis of wind LiDAR measurements

Machine-learning identification of the variability of mean velocity and turbulence intensity for wakes generated by onshore wind turbines: Cluster analysis of wind LiDAR measurements
复制标题

机器学习识别陆上风力涡轮机产生的尾流的平均速度和湍流强度的变化:风力激光雷达测量的聚类分析

DOI:
10.1063/5.0070094
复制
发表时间:
2022
影响因子:
2.5
通讯作者:
Letizia, S.
Letizia, S.
中科院分区:
工程技术4区
文献类型:
--
作者:
Iungo, G. V.;Maulik, R.;Renganathan, S. A.;Letizia, S.

文献摘要

参考文献

被引文献

相似文献

风力发电机组的功率波动
DOI: --
发表时间: 1996
期刊:
影响因子: --
作者:
A. Rosen;Y. Sheinman
通讯作者: Y. Sheinman
LiSBOA(LiDAR Statistical Barnes Objective Analysis),用于激光雷达扫描的优化设计和风统计数据的检索 - 第 2 部分:风力涡轮机尾流激光雷达测量的应用
DOI: 10.5194/amt-14-2095-2021
发表时间: 2021
影响因子: 3.8
作者:
Letizia, Stefano;Zhan, Lu;Iungo, Giacomo Valerio
通讯作者: Iungo, Giacomo Valerio
DOI: 10.1002/we.2430
发表时间: 2019-06
期刊: Wind Energy
影响因子: 4.1
作者:
L. Zhan;S. Letizia;G. Valerio Iungo
通讯作者: L. Zhan;S. Letizia;G. Valerio Iungo
通过将时间序列与超声波风速计进行比较来评估多普勒激光雷达湍流统计中的空间平均校正程序
DOI: --
发表时间: 2016
期刊:
影响因子: --
作者:
P. Brugger;K. Träumner;C. Jung
通讯作者: C. Jung
DOI: 10.1098/rsta.2016.0108
发表时间: 2017-04
期刊: Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences
影响因子: --
作者:
M. Debnath;C. Santoni;S. Leonardi;G. Iungo
通讯作者: M. Debnath;C. Santoni;S. Leonardi;G. Iungo