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J-GLOBAL ID：201702277140825772   整理番号：17A0410126

クラス毎の状態監視戦略のための風力タービンの運転条件の分類【Powered by NICT】

Classification of operating conditions of wind turbines for a class-wise condition monitoring strategy

著者 (4件)： Ha Jong M. (Department of Mechanical and Aerospace Engineering, Seoul National University, Seoul, 08826, South Korea) ,  Oh Hyunseok (School of Mechanical Engineering, Gwangju Institute of Science and Technology, Gwangju, 61005, South Korea) ,  Park Jungho (Department of Mechanical and Aerospace Engineering, Seoul National University, Seoul, 08826, South Korea) ,  Youn Byeng D. (Department of Mechanical and Aerospace Engineering, Seoul National University, Seoul, 08826, South Korea)
資料名： Renewable Energy  (Renewable Energy)
巻： 103  ページ： 594-605  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0124C  ISSN： 0960-1481  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 風力タービン(WTs)の定常運転条件の適切な分類は最適状態監視技術の選択に役立つ。本論文では,ロータ速度と電力の点での運転条件を分類するために使用できる一般的な手法を提案した。本研究では,回転子速度と電力の理想的な確率密度関数(PDF)を解析的WTモデルと風速分布を用いて計算した。現場データと回転子速度と電力のPDFを推定するために,二つの方法を用いた:(1)経験的PDFと(2)Gauss混合モデル(GMM)に基づく。二方法によって推定された個々のPDFは固定WT運転条件の範囲を定義する定量的に使用されている。提案した方法と方法によって確立された定常運転条件の範囲は分析WTモデルからのデータと現場での実際の2.5MW WTを用いて評価した。添加では,二kW WTテストベッドから得られた振動信号を用いた場合では,提案したクラス状態監視戦略の性能の評価を提示した。要約すると,提案した戦略と方法はWTの効果的なコンディションモニタリングに有望である。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 確率密度関数 ,  電力 ,  *風車
準シソーラス用語： 密度関数 ,  振動信号 ,  テストベッド ,  Gauss混合モデル ,  風速分布 ,  *運転条件 ,  *状態監視 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 風力タービン ,  状態監視システム ,  高速Fourier変換 ,  定常運転条件 ,  経験的確率密度関数(PDF) ,  Gauss混合モデル

分類 (2件)： 送風機,圧縮機,風車  (QD03000U) ,  風力発電  (NB03120Q)

タイトルに関連する用語 (5件)： クラス ,  状態監視 ,  戦略 ,  風力タービン ,  分類