當前位置: 東方風力發電網>看資訊 >其他消息 > 人工智能拯救風力發電機 降低由結冰導致的能源損耗

人工智能拯救風力發電機 降低由結冰導致的能源損耗

2019-02-20 來源:手機中國 瀏覽數:936

根據加拿大風能咨詢公司TechnoCentre Eolien(TCE)的數據顯示,由于結冰,能源生產損失高達20%,更糟糕的是,隨著時間的推移,從葉片脫落的冰可能會損壞其它葉片或使內部部件承受過大的壓力,需要進行昂貴的維修。現在終于推出了一個用于檢測風力渦輪機結冰的人工智能系統,將更好的解決這個問題。

  根據加拿大風能咨詢公司TechnoCentre Eolien(TCE)的數據顯示,由于結冰,能源生產損失高達20%,更糟糕的是,隨著時間的推移,從葉片脫落的冰可能會損壞其它葉片或使內部部件承受過大的壓力,需要進行昂貴的維修。現在終于推出了一個用于檢測風力渦輪機結冰的人工智能系統,將更好的解決這個問題。
  該人工智能系統以一種數據驅動的方法,通過實時信號精確檢測葉片結冰情況,這樣除冰過程可以縮短響應時間并自動啟動。該團隊的系統WaveletFCNN,是基于傅里葉卷積神經網絡(FCNN),一種用于時間序列分類的全卷積神經網絡。它通過小波的系數來增強,小波的振幅從0開始,然后逐漸增大,最后減小到0。在測試中,WaveletFCNN在85個數據集中有64個數據優于最先進的人工智能系統,隨后它被用于檢測從風力發電場收集到的異常信號。
  風力發電機
  研究人員首先訓練WaveletFCNN對時間序列進行分類。一系列按時間順序編入索引的數據點,由通用傳感器生成的輸入數據記錄風速、內部溫度、偏航位置、俯仰角、功率輸出以及其它天氣和渦輪條件。然后,他們設計了一個二級組件,異常監測算法,來探測凍結葉片數據中的信號。在對風力渦輪機制造商金風公司的數據進行的一組仿真中,WaveletFCNN的預測精度為81.82%,而原始FCNN分類器的預測精度為65.91%。
  研究人員承認,像WaveletFCNN這樣的人工智能模型有時與較小的訓練語料庫的對應過于緊密,并表示,針對每臺渦輪機的訓練分離模型可以更好地解釋氣候和工作狀態的變化。他們相信該系統和其它類似的系統可以幫助防止渦輪機因結冰而受損,他們計劃在未來將其應用于現實世界的風力發電場。
  他們并不是第一個用人工智能檢測風力渦輪機損壞的公司。上海和西雅圖的Clobotics公司也正在開發一種使用拍照無人機的平臺,該平臺可以將數據提供給識別受損部件的機器學習模型。

【延伸閱讀】

中工成套:創風力發電機組陸運距離之最 打通中亞萬里綠色能源運輸通道

《風力發電機組 滑動主軸承技術規范》等三項能源行業標準啟動會在呼和浩特召開

貢獻“中國智慧”!我國首個風力發電機國際標準在IEC成功立項

《風能發電系統 漂浮式海上風力發電機組一體化計算分析導則》國家標準啟動會在北京順

新疆能源集團新能源研究院承建的3.575萬千瓦分散式風電首臺風力發電機組吊裝順利完成

漢江能源公司“風力發電機葉尖示廓裝置”發明專利獲得國家授權!

2025年一季度:我國風力發電機組出口增長43.2%

喜訊!陜投新疆木壘40萬千瓦風電項目首臺風力發電機組吊裝順利完成

陜投新疆木壘40萬千瓦風電項目首臺風力發電機組吊裝順利完成

華能隴東能源公司完成首批四個風電項目首批風力發電機組啟動前質量監督檢查

中國能建設計建設的赤峰克旗興龍20萬千瓦風電項目全容量并網

中國能建江蘇電建一公司承建的粵新吐魯番高昌區200萬千瓦(一期50萬千瓦)風電項目風

青海湟源49+49MW分散式風力發電項目風機全部吊裝完成

海關總署:2024年我國風電機組出口同比增長71.9% !

緯達貝園區首臺風力發電機組順利完成吊裝

洛陽軸研科技主軸軸承及齒輪箱軸承助力全球最大26兆瓦級海上風力發電機組入選“2024年

全球首臺20MW級蒸發冷卻半直驅永磁風力發電機成功下線

洛陽軸研科技主軸軸承及齒輪箱軸承助力全球最大26兆瓦級海上風力發電機組入選“2024年

分散式多向動力微風風力發電機組生產基地建設項目正式開工

風電「周事跡」| 10分鐘·縱覽風電事(12月30日-01月05日)

閱讀上文 >> 西門子歌美颯使用上緯樹脂材料完成首批海上風機葉片制造—將供給臺灣海洋風電第二階段項目使用
閱讀下文 >> 湘電股份虧20億創十年最大虧損 控股股東95%持股質押

版權與免責聲明:
凡注明稿件來源的內容均為轉載稿或由企業用戶注冊發布,本網轉載出于傳遞更多信息的目的,如轉載稿涉及版權問題,請作者聯系我們,同時對于用戶評論等信息,本網并不意味著贊同其觀點或證實其內容的真實性;


本文地址:http://m.demannewmaterials.com/news/show.php?itemid=53920

轉載本站原創文章請注明來源:東方風力發電網

按分類瀏覽

點擊排行

圖文推薦

推薦看資訊

主站蜘蛛池模板: 国产三级在线观看播放| 亚洲av成人综合网| 午夜一区二区免费视频| 亚洲午夜久久久精品影院| 中文字幕乱视频| 亚洲人配人种jizz| 精品一区二区三区电影| 精品国产高清自在线一区二区三区 | 丰满多毛的陰户视频| 1000部夫妻午夜免费| 精品亚洲一区二区三区在线播放 | 最好看的2019中文无字幕| 天堂在线中文在线| 国产乱子伦精品无码码专区| 亚洲成A人片在线观看无码3D| 一级特黄aaa大片大全| 韩日一区二区三区| 欧美日韩国产网站| 天天爱天天操天天射| 喜欢老头吃我奶躁我的动图| 么公又大又硬又粗又爽视频| 91精品免费观看| 第四色播日韩第一页| 无人高清视频完整版在线观看| 国产欧美日韩亚洲一区二区三区| 亚洲综合无码一区二区| 两个人一上一下剧烈运动| 韩国三级在线视频| 杨玉环三级dvd| 国内精品伊人久久久久AV一坑| 免费网站看av片| 中文网丁香综合网| 精品国际久久久久999波多野| 女人扒开裤子让男人捅| 啊老师太深了好大| www视频在线观看| 精品国产麻豆免费网站| 天天做天天爱天天综合网| 亚洲成a人片在线观看www| 黄瓜视频官网下载免费版| 日韩视频在线一区|