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Real-time unsteady air flow prediction to reduces mechanic load variations and wind turbine maintenance costs

Abstract : For actively controlling aerodynamic systems – like Wind Turbine (WT) blades -- it can be necessary to estimate in real-time and predict the air flow around those systems. We propose here a new method which combines machine learning, physical models and measurements for this purpose. Very good numerical results have been obtained on wake flows.
Liste complète des métadonnées

https://hal.inrae.fr/hal-03278863
Contributeur : Dominique Heitz <>
Soumis le : mardi 6 juillet 2021 - 08:58:38
Dernière modification le : mardi 7 septembre 2021 - 15:44:09

Fichier

Resseguier_al_SEANERGY2021_Pos...
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Identifiants

  • HAL Id : hal-03278863, version 1

Citation

Valentin Resseguier, Matheus Ladvig, Agustin Martin Picard, Etienne Mémin, Dominique Heitz, et al.. Real-time unsteady air flow prediction to reduces mechanic load variations and wind turbine maintenance costs. SEANERGY 2021 - International leading event on offshore wind and marine renewable energy, Sep 2021, Nantes, Saint-Nazaire, France. pp.1. ⟨hal-03278863⟩

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