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J-GLOBAL ID：201902221278165861   整理番号：19A0527237

SVMを用いた風力発電機の性能解析【JST・京大機械翻訳】

Performance analysis of wind generator using SVM

著者 (3件)： Marisargunam S. (Chandy College of Engineering) ,  Kalaivani L. (National Engineering College) ,  Mariprasath T. (The Gandhigram University)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIOT  ページ： 1-4  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 伝統的に化石燃料は発電のための一次エネルギー資源である。おそらく,生態系を害する温室効果ガスを放出し,気候変動を引き起こす。さらに,化石燃料の枯渇率は発電所の急速な消費のために増加する。したがって,再生エネルギー源(RES)からの電気エネルギーの利用率は著しく増加する。再生エネルギー資源の世界的なアクセシビリティは,太陽,風力,Hydro等のような巨大なものであり,それらの中で,風力発電からの電気エネルギーの利用率は,大気から連続的にトラップされる束エネルギーであるため,著しく増加する。しかし,風力発電所の性能は,気候変動とタイプエネルギー変換システムによって広範囲に影響を受ける。風の頻繁な変動は,トルクリップルを引き起こす。これは,風力発電所のライフサイクルを減少させるための重要な現象であり,従って,トルク制御技術を用いて風力タービンのリプルを抑制する。本論文では,定常状態と故障状態の下で風力発電機の性能を評価するためにMATLAB Simulinkブロックセットを用いて風力モデルを開発した。さらに,SVMに基づくトルクリプル抑制技術の重要性を,風モデルによって検証した。解析から,風モデルの出力は,過渡的なために劇的に影響を受け,SVMによってうまく修正されることが分かった。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 風力発電所 ,  風車 ,  温室効果ガス ,  アクセシビリティ ,  *性能分析 ,  *風力発電 ,  *風 ,  気候変動 ,  故障 ,  エネルギー変換 ,  化石燃料 ,  ライフサイクル ,  *風力
準シソーラス用語： 定常状態 ,  電気エネルギー , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： SVM ,  風力発電機 ,  性能解析