動的風力タービン事象中の典型的タービン応答学習のためのパターンマイニング【JST・京大機械翻訳】

Feremans Len; Cule Boris; Devriendt Christof; Goethals Bart; Helsen Jan

文献

J-GLOBAL ID：202102286666291505 整理番号：21A1820349

動的風力タービン事象中の典型的タービン応答学習のためのパターンマイニング【JST・京大機械翻訳】

Pattern Mining for Learning Typical Turbine Response During Dynamic Wind Turbine Events

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資料名：
号： IDETC-CIE2017 ページ： Null 発行年： 2017年
JST資料番号： A0478C 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)

メインテナンスコストは,海上風力エネルギーのための主要なコストドライバーである。故障の予測と特に破壊の理解は,これらのコストをかなり下げるのに役立つ。風車は多数の動的事象を受けるので,これらの事象に対するタービン応答を完全に理解することが重要である。パターンマイニングは,異なる応用に対して成功裏に使用されてきた。タービン状態ログに基づくタービン挙動の理解に大きな可能性があると信じる。これらのログはすべてのタービン動作を記録し,パターンマイニングアルゴリズムの入力として使用できる。本論文では,非干渉パターンの数を最小化し,応答理解を容易にするために,マルチレベルパターンマイニング手法の使用を提案した。本論文は,主に,ある警報にリンクしたパターンおよび相関ルールの抽出と,マルチレベルパターンマイニングアプローチにおける更なる使用のために注釈付けできる方法に焦点を当てた。数年間の風車データを使用した。このアプローチの使用を,極端に高風のSpeed Alertに対するタービン応答にリンクした特性パターンを検出することによって例証した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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送風機,圧縮機,風車 , 風力発電

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