더 많은 재생 가능한 에너지 원을 활용하기위한 전 세계적 자극으로 Wind는 유망하고 도청 된 자원을 제공합니다. 룰렛 돌리기 발전 시스템을 업그레이드하는 데있어 많은 기술 발전에도 불구하고 경쟁 기술을 평가하는 체계적이고 안정적인 방법은 어려웠습니다.
새로운 사례 연구에서 Texas A & M University의 연구원들은 국제 에너지 산업 파트너와 협력하여 사회 과학의 고급 데이터 과학 방법과 아이디어를 사용하여 다양한 룰렛 돌리기 터빈 설계의 성능을 비교했습니다.
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룰렛 돌리기 결과가 게시 됨저널에서재생 룰렛 돌리기.
룰렛 돌리기 터빈은 공기에서 전달 된 에너지를 블레이드에 맞은 에너지를 전기 에너지로 변환합니다. 2020 년 현재 미국에서 생산되는 총 전기의 약 8.4%가 룰렛 돌리기 에너지에서 비롯됩니다.
이 목표를 유지하기 위해, 특히 바람에서 회전하는 블레이드에 대한 새로운 기술이 급증했습니다. 이러한 업그레이드는 룰렛 돌리기 터빈의 성능과 결과적으로 전력 생산의 개선을 약속합니다.
성능 평가를 어렵게 만드는 많은 이유 중 하나는 단순히 수백 피트 높이의 룰렛 돌리기 터빈의 크기 때문입니다. 실험실과 같은 통제 된 환경에서 이러한 거대한 기계의 효율성을 테스트하는 것은 실용적이지 않습니다.
따라서 Ding과 그의 팀은 룰렛 돌리기 발전 단지를 소유 한 산업과 협력하여 내륙 룰렛 돌리기 발전 단지에서 데이터를 수집하기로 결정했습니다. 그들의 분석을 위해, 그들은 단일 농장에 66 개의 룰렛 돌리기 터빈을 포함시켰다.
업그레이드 전후의 전력 생산 및 성능의 변화를 측정하기 위해 Ding과 그의 팀은 임상 시험에 사용 된 것과 같은 표준 사전 포스트 중재 분석을 사용할 수 없었습니다. 간단히 말해서, 임상 시험에서, 특정 의약품의 효능은 약물 치료 및 대조군을 얻는 시험 그룹을 사용한 무작위 실험을 사용하여 테스트됩니다.
“여기서 우리가 가진 도전은 임상 시험에서 수행되는 것과 유사한 '테스트'및 '제어'룰렛 돌리기 선택하더라도 기록 기간 동안 블레이드에 부딪히는 바람과 같은 입력 조건이 모든 터빈에 대해 동일하다는 것을 보장 할 수 없다는 것입니다. “즉, 우리는 업그레이드 전과 후에 다른 업그레이드 이외의 다른 요소가 있습니다.”
따라서 Ding과 그의 팀은 사회 과학자들이 자연 실험을 위해 인과 관계라고 불리는 분석 절차로 바뀌 었습니다. 여기서, 혼란스러운 요인에도 불구하고, 분석은 여전히 룰렛 돌리기의 경우 업그레이드 인 의도 된 행동으로 관찰 된 결과가 얼마나 많은 양을 유추 할 수있게한다..
인과 추론에서 영감을 얻은 분석에 대해 연구원들은 입력 조건이 일치 한 후에 만 룰렛 돌리기 포함시켰다. 즉, 이들 기계는 기록 기간 동안 유사한 풍속, 공기 밀도 또는 난류 조건에 종속되었다.
연구에 사용 된 방법에는 수개월의 데이터 수집이 필요하지만 Ding은 경쟁 기술의 장점을 결정하는 강력하고 정확한 방법을 제공한다고 말했다. 그는이 정보가 특정 터빈 기술이 투자 할 가치가 있는지 결정 해야하는 룰렛 돌리기 사업자에게 유익 할 것이라고 말했다..
“룰렛 돌리기 에너지는 여전히 연방 정부에 의해 보조금을 지급 받지만, 이것은 영원히 지속되지 않으며 터빈 효율성을 향상시키고 비용 효율성을 높여야합니다.”라고 Ding은 말했습니다. "따라서 우리의 도구는 룰렛 돌리기 사업자가 작동하지 않는 기술을 선택하고 그렇지 않은 기술을 선택하는 모범 사례를 식별하는 데 도움이되기 때문에 중요합니다.".
Ding은 2018 년 룰렛 돌리기 에너지 산업에 영향을 미치는 데이터 및 품질 과학 분야의 혁신으로 Texas A & M Engineering Experiment Station Impact Award를 수상했습니다.
이 연구에 기여한 다른 기여자들은 Collaborating Wind Company의 산업 및 시스템 엔지니어링 부서 및 룰렛 돌리기 직원의 Nitesh Kumar, Abhinav Prakash 및 Adaiyibo Kio를 포함합니다.
이 룰렛 돌리기는 National Science Foundation and Industry에서 자금을 지원합니다.