29、智慧城市可再生能源系统中的机器学习应用

智慧城市可再生能源系统中的机器学习应用

1. 风电机组轴承故障检测

风电机组高速轴轴承的渐进性缺陷相关研究较少。为解决这一问题，提出了一种基于无监督学习的风电机组轴轴承故障检测方法。具体操作步骤如下：
1. 特征提取 ：使用自适应共振理论 2（ART2）提取相关特征。
2. 轴承测试 ：采用 Randall 模型进行轴承测试。

这种方法能够有效检测风电机组轴轴承的故障，为风电机组的稳定运行提供保障。

2. 热应力管理研究

在风电机组研究领域，一个值得关注的方向是利用优化的调制和控制技术，以在低电压穿越（LVRT）或阵风等具有挑战性的条件下实现更高的结温或温度偏差。具体操作步骤如下：
1. 技术选择 ：选择合适的优化调制和控制技术。
2. 条件模拟 ：模拟 LVRT 或阵风等挑战性条件。
3. 温度控制 ：通过技术手段实现更高的结温或温度偏差。

这一方法旨在增强对热应力的理解和管理，确保风电机组部件的可靠性和性能得到提升。

3. 机器学习在可再生能源系统中的应用特点

为了全面了解机器学习在不同生命周期阶段的应用，需要结合智慧城市应用来审视其特点和要求。以下是机器学习在可再生能源系统应用中的一些关键特点：
|应用场景|特点|
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|智能控制|实时误差（如电压和电流误差）需反馈给控制部分进行在线动态调整，算