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J-GLOBAL ID:201702281657557338   整理番号:17A0259890

データ駆動方法に基づく風力発電機の電力最適化【JST・京大機械翻訳】

Power Optimization of Wind Turbine Generators Based on Data-driven Approach
著者 (6件):
資料名:
巻: 40  号: 22  ページ: 7-14  発行年: 2016年 
JST資料番号: C2510A  ISSN: 1000-1026  CODEN: DXZIE9  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 中国 (CHN)  言語: 中国語 (ZH)
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風力発電機の電力は風力発電の生産性と関係があり,風力発電機の生産性と収益を改善するために,風力発電機の電力を最適化する必要がある。フィードフォワードニューラルネットワークを用いて,風力発電機の出力と風速と制御変数の間の関数関係を,歴史的運転データからマイニングし,そして,風力発電機の最適化を達成するために,最適化戦略およびクラスタ化最適化戦略を,提案し,そして,風力タービン発電機の最適制御パラメータを,最適化した。風力発電機の最大電力を達成した。後者の最適化戦略は前者の最適化戦略に基づき、K平均クラスタリング法を用いて風速をクラスタ化し、最適化計算の複雑さを低減し、風力発電機のパワーのリアルタイム最適化に有利である。平均電力利得,電力利得比率,および電力利得確率の3つの指数を定義して,電力最適化効果を測定した。2つの最適化戦略をH56-850SVCユニットに適用して,最適化した風力発電機の電力と歴史的運転記録を比較して,結果は,2つの最適化戦略が風力発電機の出力を効果的に改善することができることを示した。さらに,クラスタ中心数が5のクラスタ化最適化戦略は,最適化計算の複雑さを低減することができ,点最適化戦略に近い最適化効果を達成することができた。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
著者キーワード (4件):
分類 (1件):
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風力発電 
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