Ziel
In order to be able to predict the energy yield available at a potential wind farm site, accurate predictions of the wind regime at that site are required. Improvements in the wind speed and direction predictions will reduce the uncertainty in the available energy yield, which in turn will reduce the financial risks of the wind farm development. Current wind resource prediction methods have been found to contain errors of up to 10% in wind speed and 60 in direction. This translates to 15 - 20% errors in predicted energy yield.
This project will design and implement an improved Measure-Correlate-Predict (MCP) algorithm by using neural network techniques. Neural networks are particularly good at extracting patterns from noisy time series data which is exactly the problem facing MCP techniques.
The objectives of the project are:
1. design and develop a model a neural network which will result in a 50% improvement in the accuracy of the predicted long term wind speed compared with conventional measure correlate predict techniques;
2. quantify the uncertainties in wind speed and direction predictions;
3. translate the uncertainties in wind climate in to energy yield.
Achievement in these objectives should result in the following benefits:
- a substantial reduction in the financial risk of investment in wind power projects
- improved understanding of the physical parameters connected to wind speed and direction analysis
- transfer of neural network knowledge into the wind energy industry
The project will construct a comprehensive database of wind measurements. This will be carefully analysed to ensure the optimal neural network approach is used. Upon completion of the neural network algorithm, a user friendly software tool will be developed that provides easy access to highly accurate wind resource predictions. These predictions will be compared against the current state-of-the-art. The effect of the improved accuracy on energy yield will be calculated. Finally the reduction in financial uncertainty due to the new MCP method will be quantified.
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.
- Naturwissenschaften Informatik und Informationswissenschaften Software
- Naturwissenschaften Informatik und Informationswissenschaften Datenbank
- Technik und Technologie Umwelttechnik Energie und Kraftstoffe erneuerbare Energie Windenergie
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Programm/Programme
Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.
Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.
Thema/Themen
Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.
Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.
Daten nicht verfügbar
Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.
Finanzierungsplan
Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.
Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.
Koordinator
AL1 3AW ST ALBANS
Vereinigtes Königreich
Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.