Generally historical climate datase

Generally historical climate datasets are not sufficient to cover
the entire lifecycle of offshore wind farms. Although the data may
cover the past 20–25 years, it is rare that the climate data will
present exactly the same track in the following years. On the other
hand, it is important to generate datasets that preserve characteristics
of the original dataset. The generation of different climate
datasets minimises the uncertainty of the simulation results. If a
single dataset is employed in the simulations, the risk of experiencing
rougher climate conditions may be ignored. Similarly,
experiencing lower wind speed values in the future may create
risk on the power production values. Therefore, wind speed, wave
height, and wave period historical time series are modelled; and
the developed climate model is employed to generate wind speed,
wave height, and wave period time series data at the beginning of
each simulation. In this context, the modelling approach adopted
in this work is a correlated Multivariate Auto-Regressive (MAR)
approach. The general form for an AR model, normalised by the
mean of the data is described in Eq. (2).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

โดยทั่วไปสภาพภูมิอากาศประวัติศาสตร์ datasets ไม่เพียงพอสำหรับการวงจรชีวิตทั้งหมดของฟาร์มลมต่างประเทศ แม้ว่าข้อมูลอาจครอบคลุมอดีต 20-25 ปี มีน้อยข้อมูลสภาพภูมิอากาศจะแสดงว่าติดตามในปีเดียวกัน อื่น ๆมือ จำเป็นต้องสร้าง datasets ที่เก็บลักษณะของชุดข้อมูลเดิม การสร้างสภาพภูมิอากาศที่แตกต่างกันdatasets minimises ความไม่แน่นอนของผลการทดลอง ถ้าเป็นชุดข้อมูลเดียวเป็นลูกจ้างในจำลอง ความเสี่ยงของการประสบสภาพภูมิอากาศหยาบอาจถูกละเว้น ในทำนองเดียวกันพบค่าความเร็วลมต่ำในอนาคตอาจสร้างความเสี่ยงค่าผลิตไฟฟ้า ดังนั้น ความเร็วลม คลื่นความสูง และคลื่นระยะเวลาประวัติศาสตร์ลำดับคือ แบบจำลอง และแบบจำลองสภาพภูมิอากาศที่พัฒนาเป็นลูกจ้างเพื่อสร้างความเร็วลมความสูงของคลื่น และคลื่นระยะเวลาชุดข้อมูลเริ่มต้นการจำลองแต่ละ ในบริบทนี้ วิธีการสร้างแบบจำลองที่นำมาใช้ในงานนี้เป็นแบบ correlated Multivariate อัตโนมัติลดค่าลงเรื่อย ๆ (MAR)แนวทางการ แบบทั่วไปสำหรับแบบจำลอง AR, normalised โดยค่าเฉลี่ยของข้อมูลที่อธิบายไว้ใน Eq. (2)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ข้อมูลภูมิอากาศโดยทั่วไป ประวัติศาสตร์จะไม่เพียงพอที่จะครอบคลุม
วงจรชีวิตทั้งหมดของฟาร์มลมนอกชายฝั่ง . แม้ว่าข้อมูลอาจ
ปกที่ผ่านมา 20 – 25 ปี มันเป็นเรื่องยากที่ข้อมูลสภาพภูมิอากาศจะ
ปัจจุบันเหมือนกันติดตามในปีต่อไปนี้ บนมืออื่น ๆ
, มันเป็นสิ่งสำคัญที่จะสร้างข้อมูลที่จะรักษาลักษณะ
ของข้อมูลเดิมการสร้างชุดข้อมูลภูมิอากาศ
แตกต่างกันช่วยลดความไม่แน่นอนของผลการจำลอง ถ้า
ข้อมูลเดียวนำมาจำลอง ความเสี่ยงของการประสบ
สภาพอากาศหยาบอาจถูกละเว้น โดย
พบค่าความเร็วลมลดลงในอนาคตอาจสร้างความเสี่ยงในการผลิตพลังงาน
ค่า ดังนั้น ความเร็วลม ความสูงคลื่น
,และคลื่นระยะเวลาประวัติศาสตร์เวลาชุดจำลอง และพัฒนาแบบจำลองภูมิอากาศ
เป็นลูกจ้างเพื่อสร้างความเร็วลม
ความสูงคลื่น และคลื่นช่วงข้อมูลอนุกรมเวลาที่จุดเริ่มต้นของ
แต่ละระบบ ในบริบทนี้ วิธีแบบจำลองบุญธรรม
ในงานนี้คือ ความสัมพันธ์แบบอัตโนมัติ แบบถอยหลัง ( MAR )
) รูปแบบทั่วไปสำหรับแบบจำลอง AR , SCB โดย
หมายถึง ข้อมูลที่อธิบายไว้ในอีคิว ( 2 )