新闻资讯

基于机器学习的风力发电现场异常检测的应用研究

钢筋混凝土不等肢L形单向偏心受压柱参数分析
朱思静刘俊陈叶
摘要:本文运用了ABAQUS有限元软件,设计了14个有限元试件进行参数分析,具体分析了钢筋混凝土不等肢L形单向偏心受压柱的承载力及变形能力受混凝土强度、纵筋配筋率、偏心率等因素的影响规律。

电子雷管在露天矿山中的降振应用及分析
罗国安杨翎
摘要:为研究露天矿山开采过程中,导爆管雷管与电子雷管起爆网络对爆破振动的影响规律,通过在相同采区控制一次起爆药量相同,分别使用导爆管雷管和电子雷管进行起爆,同时在距离爆区400m、450m、500m分别设置爆破振动监测点,对两种起爆方式下的振频率、最大振速和振动能量分布进行了分析。结果显示:相对于导爆管雷管起爆网络,采用电子雷管起爆最大振速降低20.5%,平均降振率13.9%;主振频率由最高8.761Hz增加至15.267Hz;通过MATLAB对爆破振动信号进行分析得到,使用电子雷管进行起爆时,其振动能量最大降低44%,平均能量降低29.8%,降振效果显著。

基于机器学习的风力发电现场异常检测的应用研究
赵勇
摘要:近年来,随着能源危机的不断加剧,风能作为一种清洁、安全的能源被人们广泛采用,其中风力发电在全球范围内得到快速发展,由于传统的风力发电现场异常情况复杂,如设备故障、天气变化等原因,不仅影响发电的效率,还可能对设备造成损害,因此确保安全、稳定运行变得非常重要。随着机器学习的不断发展,本文采用机器学习思想,通过数据采集、特性提取、模型选择与训练、异常检测、结果分析等方面进行探讨。


价值工程 . 2024 ,43 (23) 

发布日期:2024-08-13