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J-GLOBAL ID：201702260696871741   整理番号：17A0003775

監視制御およびデータ収集データ(SCADA)に基づく二重給電発電機を用いた風力タービンの短期停電モデル

A Short-Term Outage Model of Wind Turbines with Doubly Fed Induction Generators Based on Supervisory Control and Data Acquisition Data

著者 (4件)： SUN Peng (Chongqing Univ., Chongqing, CHN) ,  LI Jian (Chongqing Univ., Chongqing, CHN) ,  CHEN Junsheng (Chongqing Univ., Chongqing, CHN) ,  LEI Xiao (Chongqing Univ., Chongqing, CHN)
資料名： Energies (Web)  (Energies (Web))
巻： 9  号： 11  ページ： WEB ONLY  発行年： 2016年11月 
JST資料番号： U7016A  ISSN： 1996-1073  CODEN： ENERGA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本稿は,風力発電所の監視制御およびデータ収集(SCADA)システムから収集したデータに基づいて,風力タービン(WT)短期間停止モデルを提示する。ニューラルネットワーク(NN)は,環境温度や風速などの環境条件に依存するWT条件パラメータの予測モデル確立に使用される。予測誤差分布を吟味し,環境敏感パラメータの閾値超過で生じる保護リレー作動確率(POPRs)の計算に使用する。他の条件パラメータのPOPRは,保護リレーの作動設定時間に基づいている。WT短期停止確率予測のための各保護リレー作動確率を予測するために,統一確率手法を用いる。提案した方法は,二重給電誘導発電機(DFIG)を備えた現実の1.5MWのWTに使用されている。得られた結果は,提案された方法が従来の方法に比べてWT停止確率予測に関して有効であることを示している。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *風車 ,  停電 ,  *誘導発電機 ,  風力発電所 ,  SCADAシステム ,  短期 ,  *モデル ,  停止 ,  モデリング ,  ニューラルネットワーク ,  シナリオライティング法 ,  予測誤差 ,  保護継電器 ,  性能分析 ,  評価 ,  温度 ,  風速 ,  依存性 ,  予測モデル
準シソーラス用語： *風力タービン ,  *二重給電誘導発電機 ,  SCADA ,  短期間 ,  *推定モデル ,  運転停止 ,  保護リレー ,  作動解析 ,  有用性評価 ,  環境温度

分類 (3件)： 風力発電  (NB03120Q) ,  オペレーションズリサーチ一般  (KA03010Q) ,  送風機,圧縮機,風車  (QD03000U)

タイトルに関連する用語 (8件)： データ収集 ,  SCADA ,  給電 ,  発電機 ,  風力タービン ,  短期 ,  停電 ,  モデル