3、波能转换器与混合太阳能集热器的研究进展

波能转换器与混合太阳能集热器的研究进展

1. 波能转换器模型设计

在波能转换领域,一种新型的陆上摆动臂式波能转换器(WEC)备受关注。其1:15比例模型的设计涉及多个关键部件。
- 部件材料 :浮动浮标和传动支架采用ABS材料进行3D打印,而所有齿轮则使用钢来满足结构要求。例如,两个齿轮(r + m和r - m)中装有两个商用单向离合器(NBS KKPP)。
- 齿轮箱 :采用的商用齿轮箱(SITI NHL 20/2)传动比为24.1,与原型的传动比200不同。
- 飞轮转动惯量 :飞轮的转动惯量是WEC设计中的重要参数。对于原型,可通过公式(J_{fw,eq,p} = τ_{MG,p}^2J_{fw,p})计算减速轴的等效转动惯量。而对于模型,根据等效动能和缩放准则,可得出实际飞轮转动惯量(J_{fw,m} = \frac{J_{fw,eq,m}}{τ_{MG,m}^2} = \frac{J_{fw,eq,p}}{λ^5τ_{MG,m}^2} = \frac{τ_{MG,p}^2J_{fw,p}}{λ^5τ_{MG,m}^2})。

后续研究将对该模型进行实验测试,以验证项目在全尺寸原型制作前的可行性。

2. 混合太阳能集热器简介

太阳能系统作为清洁能源生产的重要选择,具有无污染、低维护等优点。混合太阳能集热器(PV/T)结合了太阳能热收集器和光伏系统,能同时利用太阳能的光和热来发电和产生热能。
- PV/T的优势 :普通光伏电池只能将7% - 16%的太阳辐射转化为

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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