【摘 要】
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当今世界能源供应越来越依赖于可再生能源,风能因其资源丰富、成本低廉而被广泛应用。在各类可再生能源开发中,风力发电技术因其技术相对成熟、性价比高且具有大规模开发的条件成为了最有潜力的发电方式之一。随着风力发电机规模日益扩大,维护费用不断提高,风力发电机组维护需求受到广泛关注,需要通过对风力发电机及时进行故障诊断,发现机组运行过程中存在的故障隐患。这对于提高风力发电机组运行可靠性,减少因风机故障停机造
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当今世界能源供应越来越依赖于可再生能源,风能因其资源丰富、成本低廉而被广泛应用。在各类可再生能源开发中,风力发电技术因其技术相对成熟、性价比高且具有大规模开发的条件成为了最有潜力的发电方式之一。随着风力发电机规模日益扩大,维护费用不断提高,风力发电机组维护需求受到广泛关注,需要通过对风力发电机及时进行故障诊断,发现机组运行过程中存在的故障隐患。这对于提高风力发电机组运行可靠性,减少因风机故障停机造成的资源浪费及人力物力成本,促进风力发电行业健康发展具有重大的现实意义。风力发电机的故障诊断技术可以归类
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太阳能的充分利用对于缓解碳排放,减轻环境问题起到了重要的作用。光伏发电是太阳能发电最常用的一种,随着光伏并网发电系统越来越多,其有功功率的输出与电网频率解耦,并且光伏出力会随着天气、云层移动等因素变化而变化,会给电网的安全稳定运行带来一定的影响。因此探究光伏发电参与电网频率的调节,对增强电网的安全稳定运行具有重要的意义。本文的主要工作包含以下几个部分,首先,分析了光伏电池的数学模型,以及光伏阵列的
在火电机组中,大多数被控对象具有大迟延、强耦合和时变特性,为了保证火电机组安全稳定运行,工程上常常使用较为保守的PID控制,难以实现较好的控制效果。随着分散控制系统(DCS)的应用,为智能控制算法在火电机组中的应用创造了条件。近年来,人工神经网络以其强大的函数拟合能力、自学习能力、泛化能力、良好的鲁棒性等诸多优点,在智能控制领域发挥了重要作用。因此,本文考虑将基于神经网络的智能控制方法用于火电机组
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