Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "energia wiatru" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Diagnosis of wind turbine misalignment through SCADA data
Autorzy:
Astolfi, D.
Castellani, F.
Scappaticci, L.
Terzi, L.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/327708.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
wind energy
wind turbine
SCADA system
fault diagnosis
energia wiatru
turbina wiatrowa
SCADA
system kontroli
diagnostyka uszkodzeń
Opis:
Optimal alignment of wind turbines to the wind direction is a crucial condition for the quality of power output and for the health of the turbines. Actually, bad alignment can cause degraded performances and dangerous loads that can affect, on the long run, the mechanical safety of the wind turbine. Supervisory Control And Data Acquisition (SCADA) systems are becoming widespread in modern wind energy technology because of the appreciable costs – benefits ratio. The common time scale of SCADA, yet, usually is not effective for misalignment diagnosis because the wind varies too rapidly. For this reason, misalignment is often diagnosed using ad hoc techniques as LIDAR-based or spinner anemometers. In the present work, it is shown that very useful indications for the diagnosis of misalignment can be obtained also from the SCADA data, without invoking expensive supplementary control techniques. The method is validated on the data set of a wind farm sited in Italy.
Źródło:
Diagnostyka; 2017, 18, 1; 17-24
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wind turbine fault diagnosis through temperature analysis: an artificial neural network approach
Autorzy:
Mana, M.
Piccioni, E.
Terzi, L.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/328067.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
artificial neural networks
wind turbine
fault diagnosis
wind energy
SCADA
sztuczna sieć neuronowa
turbina wiatrowa
energia wiatru
diagnostyka uszkodzeń
Opis:
Wind turbines undergo dynamic loads along all the phases of transformation of wind kinetic energy into power output to be fed into the grid. Gearbox breakdowns are one of the most common and most severe causes of energy losses and it is therefore crucial to prevent and forecast them. Straightforward vibration analysis is very demanding by the point of view of technology, costs and complexity of signal denoising. A considerable keystone in fault diagnosis is the analysis of Supervisory Control And Data Acquisition (SCADA) systems. In particular, thermal behaviour of wind turbines fits well with the common time scale of SCADA data; heating trends are fairly responsive as a consequence of rotor vibration. Machine learning techniques applied to SCADA data are very powerful in reconstructing inputs - output dependency. On these grounds, in this work an Artificial Neural Network approach is proposed for early diagnosis of gearbox faults. The method is validated on the data of a wind farm operating in Italy. It is shown that the method is capable in recognizing incoming faults with a very manageable advance also with data on short time scales.
Źródło:
Diagnostyka; 2017, 18, 1; 9-16
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies