İçeriğe geç
akaturk Akademik ölçüm

Makale detayı · 2025 · article

Investigation of Energy Efficiency with Artificial Intelligence Based Dynamic Blade Angle Control for Wind Turbines

Dergi Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi
ISSN2687-3729
YÖKSİS OpenAlex Açık erişim · hybrid TR Index
Yıl2025
Atıf0OpenAlex
Yüzdelik%27,9
FWCI0,01,00 = dünya ortalaması

Veri kaynağı ayrımı

  • YÖKSİSYÖKSİS makale kaydı
  • YÖKSİS dergi adıOsmaniye Korkut Ata Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi
  • OpenAlexOpenAlex zenginleştirmesi (özet, atıf, konular)
  • Semantic Scholaratıf sayısı (OpenAlex ile birleştirilmez)

Özet

OpenAlex İngilizce

In this study, This study examines the use of Dynamic Blade Angle Control (DBAC) to improve energy efficiency in wind turbines. DBAC adapts blade pitch based on wind speed fluctuations to optimize energy production while maintaining turbine safety. Using an artificial intelligence-based model, this study analyzes the effects of DBAC on energy efficiency. The model predicts energy production based on wind speed and blade pitch, showing that DBAC increases energy efficiency at low speeds and ensures turbine safety at high speeds. The model's performance is enhanced with feedforward control strategies and LiDAR-assisted systems. These results emphasize the importance of DBAC and AI-based control systems in enhancing energy efficiency in wind turbines

Konular

Atıflar

OpenAlex cited_by_count. WoS veya Scopus atıf sayısı değildir; o kaynaklar için ayrı kolon yoktur.

0atıfOpenAlex · cited_by_count (önbellek / veritabanı)

Yazarlar

2
  1. AHMET YÖNETKEN AFYON KOCATEPE ÜNİVERSİTESİ 1
  2. İDRİS KOSOVA 2