风力发电系统全国产化电子元件推荐方案

本文详细介绍了风力发电系统的构成,包括风轮、发电机、调速装置、对风装置等关键部件的作用,以及制动器、传动装置和电力转换流程。同时着重讨论了防雷设施的重要性。

方案概述:

风力发电系统一般巾风轮,发电机,传动装置,调速装置,对风装置,刹车装置,塔架, 蓄电池,控制器,逆变器组成。

调速装置又称限速装置,当风速大千设计额定风速时才起作用。对风装置保证风轮始终处 千对风状态。

制动器(刹车装置)是使风力发电机停止运转的装置。传动装置包括增速器与联轴器。风 轮的转速低千发电机转子需要的转速,所以要增速。增速器与发电机之间用联轴器连接, 往往将联轴器与制动器设计在一起。

通过整流器,风电变成直流向蓄电池充电,再通过逆变器,把直流电变成交流电给用电设 备。控制器如同开关,防止蓄电池过充电,过放电。当蓄电池充满,发电机仍在发电时, 泄荷器则可以给发电机一个放电通道。

风力发电机本身很高,又常在较高地势上,所以必须要有防雷击设施,装有避雷器。

针对风力发电系统推荐产品

风力发电系统 来源:用芯盒子

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内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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