Wind 期刊正式被ESCI收錄 | MDPI News
發(fā)表時(shí)間:2024-07-10 閱讀量:20
2024年6月,MDPI 期刊 Wind 正式被 ESCI 收錄。在此,Wind 向為期刊發(fā)展作出巨大貢獻的主編、編委、客座編輯、審稿專(zhuān)家和作者們表示衷心的感謝,向長(cháng)期關(guān)注期刊發(fā)展的讀者致以誠摯的謝意!
期刊簡(jiǎn)介
Wind (ISSN 2674-032X) 創(chuàng )刊于2021年,是一個(gè)同行評審的開(kāi)放獲取國際期刊,致力于與風(fēng)相關(guān)領(lǐng)域科學(xué)研究。Wind 旨在提供一個(gè)開(kāi)放的平臺,出版涉及風(fēng)科學(xué)和風(fēng)工程跨學(xué)科研究成果,如風(fēng)能,風(fēng)工程,風(fēng)與環(huán)境及氣候變化等的相互影響。Wind 定期出版以上各種主題的研究文章、評論、通訊、項目報告、社論。
期刊主編
Prof. Dr. Horia Hangan
Ontario Tech University, Canada
研究方向:流體力學(xué);湍流;風(fēng)工程;大氣流動(dòng);空氣動(dòng)力學(xué);流動(dòng)控制。
期刊中國編委 (部分)
曹曙陽(yáng) 教授
同濟大學(xué)
楊曉雷 研究員
中國科學(xué)院力學(xué)研究所
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精選文章
1. Power to Hydrogen and Power to Water Using Wind Energy
利用風(fēng)能將電能轉化為氫和水
Maria Margarita Bertsiou and Evangelos Baltas
https://www.mdpi.com/1629456
文章亮點(diǎn):
1. 本文研究了兩種不同的剩余儲能系統模型。在這兩種模式中,可再生風(fēng)能均由風(fēng)電場(chǎng)提供。在第一種模型中,抽水蓄能系統 (PHS) 用于剩余能量存儲,而在第二種方案中,應用了由PHS和儲氫系統組成混合抽氫儲氫系統 (HPHS)。
2. 本研究的目的是比較單一和混合存儲系統,以滿(mǎn)足島上電力負荷和海水淡化對生活用水和灌溉用水的能源需求。
3. 分析表明,風(fēng)速是影響能源成本 (COE)、水成本 (COW) 和失負荷概率 (LOLP) 指數的關(guān)鍵參數,而溫度對結果的影響最小。
Bertsiou, M.M.; Baltas, E. Power to Hydrogen and Power to Water Using Wind Energy. Wind 2022, 2, 305-324.
2. Scaling Challenges for Conical Plain Bearings as Wind Turbine Main Bearings
錐形滑動(dòng)軸承作為風(fēng)力機主軸承的擴展挑戰
Jan Euler et al.
https://www.mdpi.com/2537212
文章亮點(diǎn):
1. 本文旨在使用滑動(dòng)軸承作為主軸承可以潛在地降低運營(yíng)成本。帶有分段滑動(dòng)元件的滑動(dòng)軸承可以在塔架上維修,而無(wú)需拆卸傳動(dòng)系統,因為損壞的管片可以單獨更換,這樣的分段滑動(dòng)軸承設計是一種錐形滑動(dòng)軸承設計,被稱(chēng)為FlexPad。
2. 對于FlexPad,在之前的研究中實(shí)現了1 MW 范圍的概念驗證。與前代風(fēng)力機相比,現代風(fēng)力機 (尤其是用于海上部署的風(fēng)力機) 的尺寸顯著(zhù)增加。本文研究的目標是將FlexPad設計轉移到 8.5 MW 市場(chǎng)相關(guān)規模的主軸承單元。.
3. 本文提出了一個(gè)擴展到8.5 MW范圍的FlexPad模型來(lái)說(shuō)明這些挑戰。軸承載荷分量 (如徑向力和力矩) 隨著(zhù)風(fēng)輪尺寸的增加而增加,導致載荷特性隨尺寸的增加而變化。
Euler, J.; Jacobs, G.; Loriemi, A.; Jakobs, T.; Rolink, A.; Röder, J. Scaling Challenges for Conical Plain Bearings as Wind Turbine Main Bearings. Wind 2023, 3, 485-495.
3. Subseasonal-to-Seasonal Forecasting for Wind Turbine Maintenance Scheduling
風(fēng)力機維護計劃的次季節性到季節性預測
Rosemary Tawn, Jethro Browell and David McMillan
https://www.mdpi.com/1627914
文章亮點(diǎn):
1. 本文提出了一種生成特定于地點(diǎn)和任務(wù)的次季節性到季節性 (最多提前6周) 預測的方法對未來(lái)的天氣狀況進(jìn)行評估以計劃風(fēng)力機的維護。
2. 預測顯示,所有地點(diǎn)的氣候都有所改善,在天氣多變性和預測方面,有相當長(cháng)的6周時(shí)間。
3. 對于起重機租賃,成本損失模型確定電價(jià)范圍,其中租賃決策對預測比較敏感。雖然在大多數電價(jià)下,擬議的預測和氣候基準在租賃決定上幾乎沒(méi)有區別,但在電價(jià)較低的情況下,每臺風(fēng)力機的維護成本會(huì )降低。
Tawn, R.; Browell, J.; McMillan, D. Subseasonal-to-Seasonal Forecasting for Wind Turbine Maintenance Scheduling. Wind 2022, 2, 260-287.
精選特刊
1. O&M and Innovative Solutions Bringing Scale and Speed to Wind Energy Engineering
Edited by Dr. Pablo Jaen Sola, Prof. Dr. Erkan Oterkus
Submission Deadline: 31 August 2024
https://www.mdpi.com/si/181111
2. Wind Turbine Performance: Design, Evaluation and Testing
Edited by Dr. Samah Ben Ayed
Submission Deadline: 15 December 2024
https://www.mdpi.com/si/158048
3. Wind Loads on Buildings and Structures
Edited by Prof. Dr. Yasushi Uematsu
Submission Deadline: 31 May 2025
https://www.mdpi.com/si/117849