VOORSPELLING EN VERBETERING VAN DE AI-KRACHTSNELHEID IN INVELOX-WINDTURBINE

Windenergie is een duurzaam en levensvatbaar alternatief voor fossiele brandstoffen. Er is een nieuw ontwerp met hoge prestaties ontwikkeld voor windturbines, I2NS2F(Integrated omni-directional Intake funnel, Natural fan, Straight diffuser, Splitter, and Flange). Dit ontwerp bestaat uit een inlaattrechter, natuurlijke ventilator, stromingssectie, uitlaatsplitser en flens. Vier configuraties werden geanalyseerd en geoptimaliseerd met behulp van MATLAB Simulink en Ansys Fluent.Het I2NS2F-ontwerpbehaalde een opmerkelijke windsnelheid van 53 m/s bij de turbine met een inlaatsnelheid van 5,5 m/s, waarmee het beter presteerde dan andere configuraties. Om de intermitterende aard van de windsnelheid aan te pakken, werd een verbeterd Deep Learning (DL)-model geïmplementeerd dat gebruikmaakt van Long Short-Term Memory (LSTM), geoptimaliseerd met Black Widow- en Mayfly-algoritmen voor het voorspellen van de windsnelheid. Het model, dat gevalideerd werd door subsonische windtunneltests met behulp van 3D-geprinte miniatuurmodellen, toonde een hoge nauwkeurigheid, waardoor de effectiviteit voor het voorspellen van windsnelheden en vermogensoptimalisatie in windturbines van het type INVELOX werd aangetoond.