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风电场工程后评估与风电机组状态评价 版权信息
- ISBN：9787517091141
- 条形码：9787517091141 ; 978-7-5170-9114-1
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
风电场工程后评估与风电机组状态评价 内容简介
《风电场工程后评估与风电机组状态评价/风电场建设与管理创新研究丛书》是《风电场建设与管理创新研究》丛书之一，主要对风电场工程后评估方法和风电机组状态评价技术进行了介绍，具有一定的系统性。 《风电场工程后评估与风电机组状态评价/风电场建设与管理创新研究丛书》内容包括绪论、风电场后评估资料收集和数据预处理、动态功率曲线评估、风电场工程后评估内容和指标体系、风电机组常见故障及特征参数、风电机组关键部件的状态预测及预警、风电机组运行健康状态评价方法、基于云模型的风电场工程综合后评估、基于大数据技术的风电机组状态评价、风电场工程后评估和风电机组状态评价软件开发等。 《风电场工程后评估与风电机组状态评价/风电场建设与管理创新研究丛书》适合作为高等院校相关专业的教学参考用书，也适合从事风电场工程后评估的工程技术人员阅读参考。
风电场工程后评估与风电机组状态评价 目录
丛书前言
本书前言
第1章 绪论
1．1 研究背景及意义
1．2 研究现状
第2章 风电场后评估资料收集和数据预处理
2．1 测风数据
2．2 SCADA系统参数
2．3 其他资料
2．4 风电场数据预处理方法
2．5 案例分析
第3章 动态功率曲线评估
3．1 功率曲线的影响因素
3．2 功率曲线的建模方法
3．3 功率曲线的测试
第4章 风电场工程后评估内容和指标体系
4．1 风电场后评估内容
4．2 风电场后评估指标体系
4．3 风电场工程过程后评估
4．4 风电场风况及微观选址后评估
4．5 风电场主要部件运行状态评价
4．6 风电场效益后评估
4．7 风电场影响及持续性后评估
第5章 风电机组常见故障及特征参数
5．1 风电机组的基本结构
5．2 风电机组常见故障及机理性分析
5．3 风电机组故障监测手段
5．4 风电机组健康状态评价的参数体系
第6章 风电机组关键部件的状态预测及预警
6．1 常规预测模型
6．2 LRRBF预测模型
6．3 基于LRRBF模型的发电机前轴承温度预测方法
6．4 关键部件异常辨识分析方法
6．5 振动信号处理及分析
第7章 风电机组运行健康状态评价方法
7．1 模糊综合评价方法
7．2 劣化度归一化计算方法
7．3 隶属度函数与因素权重的确定
7．4 风电机组健康状态模糊综合评价
第8章 基于云模型的风电场工程综合后评估
8．1 云模型基本理论
8．2 风电场综合后评估云模型评估方法
8．3 风电场综合后评估实证研究
第9章 基于大数据技术的风电机组状态评价
9．1 大数据与云计算
9．2 深度学习的起源和历程
9．3 典型深度学习原理
9．4 典型深度学习方法在风电机组状态评价中的应用
第10章 风电场工程后评估和风电机组状态评价软件开发
10．1 软件系统设计
10．2 后评估子模块的实现
10．3 算例及分析
第11章 总结与展望
11．1 总结
11．2 展望
参考文献
本书前言
第1章 绪论
1．1 研究背景及意义
1．2 研究现状
第2章 风电场后评估资料收集和数据预处理
2．1 测风数据
2．2 SCADA系统参数
2．3 其他资料
2．4 风电场数据预处理方法
2．5 案例分析
第3章 动态功率曲线评估
3．1 功率曲线的影响因素
3．2 功率曲线的建模方法
3．3 功率曲线的测试
第4章 风电场工程后评估内容和指标体系
4．1 风电场后评估内容
4．2 风电场后评估指标体系
4．3 风电场工程过程后评估
4．4 风电场风况及微观选址后评估
4．5 风电场主要部件运行状态评价
4．6 风电场效益后评估
4．7 风电场影响及持续性后评估
第5章 风电机组常见故障及特征参数
5．1 风电机组的基本结构
5．2 风电机组常见故障及机理性分析
5．3 风电机组故障监测手段
5．4 风电机组健康状态评价的参数体系
第6章 风电机组关键部件的状态预测及预警
6．1 常规预测模型
6．2 LRRBF预测模型
6．3 基于LRRBF模型的发电机前轴承温度预测方法
6．4 关键部件异常辨识分析方法
6．5 振动信号处理及分析
第7章 风电机组运行健康状态评价方法
7．1 模糊综合评价方法
7．2 劣化度归一化计算方法
7．3 隶属度函数与因素权重的确定
7．4 风电机组健康状态模糊综合评价
第8章 基于云模型的风电场工程综合后评估
8．1 云模型基本理论
8．2 风电场综合后评估云模型评估方法
8．3 风电场综合后评估实证研究
第9章 基于大数据技术的风电机组状态评价
9．1 大数据与云计算
9．2 深度学习的起源和历程
9．3 典型深度学习原理
9．4 典型深度学习方法在风电机组状态评价中的应用
第10章 风电场工程后评估和风电机组状态评价软件开发
10．1 软件系统设计
10．2 后评估子模块的实现
10．3 算例及分析
第11章 总结与展望
11．1 总结
11．2 展望
参考文献
展开全部
风电场工程后评估与风电机组状态评价 作者简介
许昌，博士,副教授,分别于1997、2000、2005年在东北大学和东南大学获学士、硕士和博士学位，2007年东南大学博士后出站，美国、丹麦等国风电访问学者经历，中国风电本科教育创始人之一。现任河海大学新能源系主任职务，从事风能和太阳能发电方面的教学与研究工作,主要研究方向是流体流动与传热理论、高级过程控制理论在风力发电和太阳能热发电中的应用。先后负责承担的项目有国家“863项目”课题3项，“973项目”课题1项，教育部留学回国人员科研启动基金1项，江苏省自然科学基金1项，江苏省科技支撑项目1项,江苏省六大人才高峰项目1项，河海大学、美国爱荷华大学等校级课题5项，相关横向课题10余项。发表相关学术论文60余篇，其中被三大检索收录40余篇，申报了国家发明专利13项，其中三项已授权。
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