論文の概要: Digital Twin for Wind Energy: Latest updates from the NorthWind project
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14646v2
- Date: Tue, 26 Mar 2024 08:47:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-27 21:14:52.661632
- Title: Digital Twin for Wind Energy: Latest updates from the NorthWind project
- Title（参考訳）: Digital Twin for Wind Energy: NorthWindプロジェクトの最新情報
- Authors: Adil Rasheed, Florian Stadtmann, Eivind Fonn, Mandar Tabib, Vasileios Tsiolakis, Balram Panjwani, Kjetil Andre Johannessen, Trond Kvamsdal, Omer San, John Olav Tande, Idar Barstad, Tore Christiansen, Elling Rishoff, Lars Frøyd, Tore Rasmussen,
- Abstract要約: NorthWindは、風力エネルギーの最先端の研究とイノベーションを推進することを目指している。
デジタルツイン(Digital twins)は、物理資産やプロセスの仮想表現である。
ディジタル双生児はリアルタイムの予測、最適化、監視、制御、情報による意思決定を可能にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: NorthWind, a collaborative research initiative supported by the Research Council of Norway, industry stakeholders, and research partners, aims to advance cutting-edge research and innovation in wind energy. The core mission is to reduce wind power costs and foster sustainable growth, with a key focus on the development of digital twins. A digital twin is a virtual representation of physical assets or processes that uses data and simulators to enable real-time forecasting, optimization, monitoring, control and informed decision-making. Recently, a hierarchical scale ranging from 0 to 5 (0 - Standalone, 1 - Descriptive, 2 - Diagnostic, 3 - Predictive, 4 - Prescriptive, 5 - Autonomous has been introduced within the NorthWind project to assess the capabilities of digital twins. This paper elaborates on our progress in constructing digital twins for wind farms and their components across various capability levels.
- Abstract（参考訳）: 北ウィンドはノルウェー研究協議会、産業利害関係者、研究パートナーが支援する共同研究イニシアチブであり、風力エネルギーの最先端の研究と革新を推進することを目的としている。
中心となるミッションは、風力発電のコスト削減と持続的な成長の促進であり、デジタル双生児の開発に重点を置いている。
デジタルツイン(Digital twin)は、データとシミュレーターを使用してリアルタイム予測、最適化、監視、制御、情報意思決定を可能にする物理資産またはプロセスの仮想表現である。
近年,0から5 (0 - Standalone, 1 - Descriptive, 2 - Diagnostic, 3 - Predictive, 4 - Prescriptive, 5 - Autonomous の階層尺度が NorthWind プロジェクト内に導入され,デジタル双生児の能力を評価する。
本稿では,風力発電用デジタルツインの構築の進展と,各種能力レベルにおけるその構成要素について詳述する。
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