Fugu-MT 論文翻訳(概要): Modeling Climate Change Impact on Wind Power Resources Using Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System

論文の概要: Modeling Climate Change Impact on Wind Power Resources Using Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.04279v1
Date: Thu, 9 Jan 2020 17:35:56 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-13 04:38:25.056322
Title: Modeling Climate Change Impact on Wind Power Resources Using Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System
Title（参考訳）: 適応型ニューロファジィ推論システムによる風力発電資源の気候変動影響のモデル化
Authors: Narjes Nabipour, Amir Mosavi, Eva Hajnal, Laszlo Nadai, Shahab Shamshirband, Kwok-Wing Chau
Abstract要約: カスピ海中部と北部は、風力の最高値に設定されている。その結果,カスピ海中部と北部は風力の値が最も高いことが示唆された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.293050392312921
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Climate change impacts and adaptations are the subjects to ongoing issues that attract the attention of many researchers. Insight into the wind power potential in an area and its probable variation due to climate change impacts can provide useful information for energy policymakers and strategists for sustainable development and management of the energy. In this study, spatial variation of wind power density at the turbine hub-height and its variability under future climatic scenarios are taken under consideration. An ANFIS based post-processing technique was employed to match the power outputs of the regional climate model with those obtained from the reference data. The near-surface wind data obtained from a regional climate model are employed to investigate climate change impacts on the wind power resources in the Caspian Sea. Subsequent to converting near-surface wind speed to turbine hub-height speed and computation of wind power density, the results have been investigated to reveal mean annual power, seasonal, and monthly variability for a 20-year period in the present (1981-2000) and in the future (2081-2100). The findings of this study indicated that the middle and northern parts of the Caspian Sea are placed with the highest values of wind power. However, the results of the post-processing technique using adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) model showed that the real potential of the wind power in the area is lower than those of projected from the regional climate model.
Abstract（参考訳）: 気候変動の影響と適応は多くの研究者の注目を集める進行中の問題の主題である。ある地域での風力ポテンシャルと気候変動の影響による可能性のある変動は、エネルギー政策立案者やストラテジストにエネルギーの持続可能な開発と管理に有用な情報を提供することができる。本研究では,タービンハブ高さにおける風力密度の空間的変動と将来の気候シナリオ下での変動について考察する。地域気候モデルの出力と基準データから得られた出力とを一致させるために,ANFISに基づく後処理技術を用いた。地域気候モデルから得られた地表面風データを用いて,カスピ海の風力資源に対する気候変動の影響を調査した。近地風速をタービンハブ高度に変換し,風力密度を計算した結果,現在の20年間(1981-2000年)および将来(2081-2100年)の平均風力,季節,月変動を明らかにした。本研究の結果から,カスピ海の中・北部は風力の値が最も高いことが判明した。しかし, 適応型ニューロファジィ推論システム(ANFIS)モデルを用いた後処理技術の結果, 地域気候モデルによる予測よりも, 地域風力の実際のポテンシャルが低いことがわかった。

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