复杂地形下陆上风电场的独立、描述性和预测性数字孪生
摘要：一个具有自主、描述性和预测能力的数字孪生系统被创建用于一个位于复杂地形的现有陆上风电场。使用开放可用的风机和其环境数据，实现了一个独立的数字孪生系统，并采用虚拟现实技术的3D界面。通过风电场的实际SCADA数据，将数字孪生提升至描述性水平。数据结合了来自嵌入斯堪的纳维亚气象预报的微尺度模型的天气预报，并在人机界面中可视化风资源。最后，利用天气数据推断每台风机和整个风电场每小时发电量的预测，预测时间跨度为61小时。这个数字孪生系统提供了一个数据平台和界面，用于发电量预测，并提供了预测的可视化解释，为未来的数字孪生研究奠定了基础。
作者：Florian Stadtmann, Adil Rasheed, Tore Rasmussen
论文ID：2307.02097
分类：Signal Processing
分类简称：eess.SP
提交时间：2023-07-06