Shishir Shekhar, MathWorks
尼尔斯·杰森,《风力涡轮机性能》
帕特里斯布鲁利·魁北克
Graham Ducdon,Mathworks
Steffen Ziggler,Imcorp
第2.1节人工神经网络在风力发电机主轴承状态监测中的应用-尼尔斯·杰森,RWE可再生能源
在风力涡轮机中,一个重要部件(如主轴承)的故障可能导致长时间的停机,从而导致相应的能量损失。在海上风能方面,由于恶劣的天气条件,维护工作并不总是可能的,必须提前计划,因此问题更加严重。为了节省运营开支,风电场运营商需要实施一项维护策略,使他们能够尽早预测部件的故障。
RWE新能源公司开发了一种基于ANN的工具,可以根据SCADA信号的选择来预测未损坏的主轴承的温度。当实际轴承温度偏离预测温度时,就会检测到异常。该工具在故障发生前9个月就能成功检测到问题。
使用系统仿真和机器学习的电网故障定位检测- Patrice Brunelle, Hydro Quebec;Graham Ducdon,Mathworks
MathWorks和Hydro-Québec探索了如何使用系统仿真和机器学习来开发算法,利用电压跌落测量来检测电网故障的位置。系统仿真用于生成综合故障数据,其覆盖范围比仅测量数据更广。然后用合成的数据来训练机器学习分类算法。您将了解如何使用分类算法的性能来进一步深入了解系统的物理行为以及与训练数据相关的任何限制。您还将看到如何根据这一观点提出建议,以增强系统测量和培训数据集,以提高总体分类精度。
地下电力电缆局部放电应用中的信号波形分类- Steffen Ziegler, IMCORP
可以预测地下配送电缆系统故障!预测维护始于了解电缆系统故障的发生。在现场中占用的局部放电(PD)测量的分析和解释结果可以是人类的复杂任务。机器学习算法和深度学习算法用于自动识别和分类PD测量中包含的缺陷标记。这些算法用于将不同的缺陷类型分类为很快无法进行故障。将具有“高风险缺陷”的电缆与“无缺陷”的电缆相同,可实现预测性维护。将呈现鉴定的缺陷的例子。
Niels Jessen,风力涡轮机性能分析师,RWE可再生能源,德国
Niels Jessen学习机械工程,重点是汉堡应用科学大学的可持续能源(Hawbamburg)。他介绍了他的硕士论文关于人工神经网络在海上风力涡轮机的条件监测目的中的应用。自2019年以来,他是RWE可再生能源的风力涡轮机绩效分析师。
加拿大水电魁北克科学家Patrice Brunelle
PatriCe Brunelle是一个科学家,拥有Hydro-Quebec的研究中心。在过去的20年里,他的作品以电力系统和电力电子为中心,他参与了Simscape Electrical Power Systems(正式电力系统块集,稍后的SimPowersystems)。帕特里斯持有B.Sc.来自Universage du Quebec的GenieUnifié的学位A Chicoutimi,Chicoutimi,魁北克,加拿大和M.SC.1994年从加拿大Ste-Foy斯廷斯石伐的电气工程学位。
Graham Dudgeon, MathWorks Inc .美国首席产品经理
格雷厄姆德尔顿是MathWorks电气技术的主要产品经理。在过去的二十年中,格雷厄姆支持了电气化区域的几个行业,包括航空航天,齐义,金宝app汽车,工业自动化,医疗设备和电力和公用事业。Graham’s technical experience covers - Transmission & Distribution, Grid Integration, Renewable Energy, Power Conversion, Motors & Drives, Microgrids, Electric Aircraft, Electric Ship and Electric Vehicle, with an emphasis on system modelling and simulation, control design, real-time simulation, machine learning and data analytics.
Steffen Ziegler,主管-信号分析和人工智能,IMCORP,美国
Steffen Ziegler完成了德国卡尔斯鲁厄工业大学电气工程学硕士学位。自1999年以来,齐格勒先生为IMCORP工作,目前是信号分析和人工智能的主任。他专业从事地下电力系统电缆的数字信号处理应用和机器学习和深度学习应用领域。他是IEEE权力与能源社会的成员,并作为绝缘指挥委员会(ICC)会议的工作组成员贡献。他也是德国VDE的成员。自2015年以来,齐格勒先生是康涅狄格州纽黑文大学Ececs部门工业咨询委员会的成员。
记录时间:2020年11月19日
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