在一項新案例研究中，德克薩斯 A&M 大學的研究人員與國際能源行業合作伙伴合作，使用來自社會科學的先進數據科學方法和思想來比較不同風力渦輪機設計的性能。Wm Michael Barnes '64 工業與系統系 Mike and Sugar Barnes 教授 Yu Ding 博士說：“目前，沒有任何方法可以驗證一項新創造的技術是否會在一定程度上提高風能生產和效率。”工程。 “在這項研究中，我們為風能行業存在的一個問題提供了一個實用的解決方案。”

風力渦輪機將撞擊葉片的空氣傳遞的能量轉化為電能。截至 2020 年，美國總發電量的 8.4% 來自風能。此外，在接下來的十年中，能源部計劃將風能在電力部門的足跡增加到 20%，以滿足國家雄心勃勃的氣候目標。

為了實現這一目標，出現了大量新技術，特別是在風中旋轉的葉片方面。這些升級有望提高風力渦輪機的性能，從而提高發電量。然而，測試這些數量是否會增加或增加多少是艱巨的。

使性能評估變得困難的眾多原因之一僅僅是因為風力渦輪機的絕對尺寸通常有數百英尺高。在實驗室等受控環境中測試這些巨大機器的效率是不切實際的。另一方面，使用適合實驗室風洞的縮小版風力渦輪機會產生不準確的值，無法捕捉實際尺寸風力渦輪機的性能。此外，研究人員指出，在實驗室中很難復制露天場地中發生的多種空氣和天氣條件。因此，丁和他的團隊選擇通過與擁有風電場的行業合作，從內陸風電場收集數據進行研究。在他們的分析中，他們包括了一個農場上的 66 臺風力渦輪機。這些機器配備了傳感器以連續跟蹤不同的項目，例如渦輪機產生的功率、風速、風向和溫度?？偟膩碚f，研究人員收集了四年半的數據，在此期間渦輪機進行了三項技術升級。

為了衡量升級前后發電量和性能的變化，丁和他的團隊無法使用標準的事前干預分析，例如臨床試驗中使用的那些。簡而言之，在臨床試驗中，使用隨機實驗測試某種藥物的功效，測試組接受藥物治療，對照組未接受藥物治療。仔細選擇測試組和對照組以在其他方面具有可比性，以便藥物的效果是組間唯一的區分因素。然而，在他們的研究中，風力渦輪機無法根據隨機實驗的需要整齊地分為測試組和對照組。

“我們在這里面臨的挑戰是，即使我們選擇類似于臨床試驗中所做的‘測試’和‘控制’渦輪機，我們仍然無法保證輸入條件，比如在記錄期間擊中葉片的風，所有渦輪機都是一樣的，”丁說。 “換句話說，除了預期的升級之外，我們還有一系列因素，這些因素在升級前和升級后也不同。”