Data-driven modeling of wind farm wake flow based on multi-scale feature recognition (2026)
- Authors:
- Autor USP: CARMO, BRUNO SOUZA - EP
- Unidade: EP
- DOI: 10.1016/j.renene.2025.124517
- Subjects: ENERGIA EÓLICA; FLUXO DOS FLUÍDOS; VENTO; MODELAGEM DE DADOS
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Renewable energy
- ISSN: 0960-1481
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 256, Part H, p. 1-18, Jan. 2026
- Status:
- Nenhuma versão em acesso aberto identificada
-
ABNT
XU, Dong et al. Data-driven modeling of wind farm wake flow based on multi-scale feature recognition. Renewable energy, v. 256, n. Ja 2026, p. 1-18, 2026Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.renene.2025.124517. Acesso em: 08 abr. 2026. -
APA
Xu, D., Li, Z., Hou, P., Mao, X., & Carmo, B. S. (2026). Data-driven modeling of wind farm wake flow based on multi-scale feature recognition. Renewable energy, 256( Ja 2026), 1-18. doi:10.1016/j.renene.2025.124517 -
NLM
Xu D, Li Z, Hou P, Mao X, Carmo BS. Data-driven modeling of wind farm wake flow based on multi-scale feature recognition [Internet]. Renewable energy. 2026 ; 256( Ja 2026): 1-18.[citado 2026 abr. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.renene.2025.124517 -
Vancouver
Xu D, Li Z, Hou P, Mao X, Carmo BS. Data-driven modeling of wind farm wake flow based on multi-scale feature recognition [Internet]. Renewable energy. 2026 ; 256( Ja 2026): 1-18.[citado 2026 abr. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.renene.2025.124517 - Higher-order mass-lumped wave propagators on variable resolution, triangular meshes
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