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Previs�o E Melhoramento Da Velocidade de Alimenta��o de AR Numa Turbina E�lica Invelox

Previs�o E Melhoramento Da Velocidade de Alimenta��o de AR Numa Turbina E�lica Invelox in Chattanooga, TN

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A energia eólica é uma alternativa sustentável e viável aos combustíveis fósseis. Foi desenvolvida uma nova conceção de alto desempenho, I2NS2F(Funil de admissão omnidirecional integrado, ventilador natural, difusor reto, divisor e flange), para turbinas eólicas. Esta conceção inclui um funil de entrada, um ventilador natural, uma secção de fluxo, um divisor de saída e uma flange. Foram analisadas e optimizadas quatro configurações utilizando o MATLAB Simulink e o Ansys Fluent.O projeto I2NS2Fatingiu uma velocidade do vento notável de 53 m/s na região da turbina com uma velocidade de entrada de 5,5 m/s, superando as outras configurações. Para lidar com a natureza intermitente da velocidade do vento, foi implementado um modelo melhorado de Aprendizagem Profunda (DL) utilizando a Memória de Curto Prazo Longo (LSTM) optimizada com os algoritmos Black Widow e Mayfly para a previsão da velocidade. Validado através de testes em túnel de vento subsónico utilizando modelos miniatura impressos em 3D, o modelo demonstrou elevada precisão, estabelecendo a sua eficácia para a previsão da velocidade do vento e otimização da potência em turbinas eólicas do tipo INVELOX.
A energia eólica é uma alternativa sustentável e viável aos combustíveis fósseis. Foi desenvolvida uma nova conceção de alto desempenho, I2NS2F(Funil de admissão omnidirecional integrado, ventilador natural, difusor reto, divisor e flange), para turbinas eólicas. Esta conceção inclui um funil de entrada, um ventilador natural, uma secção de fluxo, um divisor de saída e uma flange. Foram analisadas e optimizadas quatro configurações utilizando o MATLAB Simulink e o Ansys Fluent.O projeto I2NS2Fatingiu uma velocidade do vento notável de 53 m/s na região da turbina com uma velocidade de entrada de 5,5 m/s, superando as outras configurações. Para lidar com a natureza intermitente da velocidade do vento, foi implementado um modelo melhorado de Aprendizagem Profunda (DL) utilizando a Memória de Curto Prazo Longo (LSTM) optimizada com os algoritmos Black Widow e Mayfly para a previsão da velocidade. Validado através de testes em túnel de vento subsónico utilizando modelos miniatura impressos em 3D, o modelo demonstrou elevada precisão, estabelecendo a sua eficácia para a previsão da velocidade do vento e otimização da potência em turbinas eólicas do tipo INVELOX.

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