Shishir Shekhar,Mathworks
Niels Jessen,风力涡轮机性能
帕特里斯·布鲁内尔,魁北克水电
格雷厄姆•愤怒MathWorks
史蒂芬Ziggler, IMCORP
2.1人工神经网络在风力涡轮机主要轴承条件监测中的应用 - Niels Jessen,RWE可再生能源
在风力涡轮机中,重要组件(例如主轴承)的故障可能导致长期的下降时间,从而导致相应的能量损失。在海上风能中,由于天气状况不利,并且必须提前计划维护工作并不总是可以进行维护工作更严重。为了节省业务支出,风电场运营商需要实施维护策略,使他们尽早预测组件的失败。
RWE RENEWABLE GmbH开发了一个基于ANN的工具,根据SCADA信号的选择,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,检测异常。该工具被证明可以在失败前九个月检测九个月的问题。
会议2.2网格故障定位检测使用系统仿真和机器学习 - Patride Brunelle,Hydro Quebec;格雷厄姆•愤怒MathWorks
MathWorks和Hydro-Québec探索如何使用系统仿真和机器学习来开发算法,这些算法可以使用电压SAG测量来检测电网上的电网上的故障位置。系统仿真用于生成覆盖比单独测量数据的更广泛的操作包络的合成故障数据。然后使用合成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提供进一步了解系统的物理行为以及与训练数据相关的任何限制。您还可以了解如何从这种洞察力提升建议,以增强系统测量和培训数据集,以提高整体分类准确性。
会话2.3地下电力电缆局部放电应用中的信号波形分类 - Steffen Ziegler,Imcorp
地下配电电缆系统故障可以预测!预见性维护首先要了解电缆系统故障是如何发生的。分析和解释现场局部放电(PD)测量结果对人类来说是一项复杂的任务。机器学习算法和深度学习算法被用于自动识别和分类PD测量中包含的缺陷标记。这些算法用于根据即将失败的风险对不同的缺陷类型进行分类。区分“高到低风险缺陷”的电缆和“无缺陷”的电缆,可以实现预测性维护。将给出已识别的缺陷的例子。
德国RWE可再生能源公司风力涡轮机性能分析师尼尔斯·杰森
尼尔斯·杰森(Niels Jessen)在汉堡应用科学大学(HAW Hamburg)学习机械工程,重点是可持续能源。他的硕士论文是关于人工神经网络在海上风力涡轮机状态监测中的应用。自2019年以来,他担任RWE renewable的风力涡轮机性能分析师。
Patrice Brunelle,科学家,加拿大魁北克
帕特里斯·布鲁内尔(Patrice Brunelle)是魁北克水电研究中心的科学家。在过去的20年里,他的工作集中在电力系统和电力电子方面,他已经参与了Simscape电气专用电力系统(正式的电力系统模块集,以及后来的SimPowerSystems)的开发。Patrice持有the university du Quebec a Chicoutimi (Chicoutimi, Quebec, Canada)的Genie Unifié的理学学士学位,并于1994年获得university Laval (Ste-Foy, Canada)的电气工程硕士学位。
Graham Ducdon,Mathworks Inc,Mathworks Inc,Mathworks Inc
Graham Dudgeon是MathWorks电气技术的首席产品经理。在过去的20年里,Graham支持了电气化领域的几个行业,包括航空航天、D金宝appéfense、汽车、工业自动化、医疗设备和电力和公用事业。Graham的技术经验包括:输配电、电网集成、可再生能源、电力转换、电机和驱动、微电网、电动飞机、电动船舶和电动汽车,重点是系统建模和仿真、控制设计、实时仿真、机器学习和数据分析。
Steffen Ziegler,导演 - 信号分析和人工智能,美国IMCORP
Steffen Ziegler在德国卡尔斯鲁厄理工学院(Karlsruhe Institute of Technology)获得电气工程硕士学位。1999年以来,Ziegler先生在IMCORP工作,目前是信号分析和人工智能主管。他专注于数字信号处理应用领域,以及地下电力系统电缆的机器学习和深度学习应用领域。他是IEEE电力与能源协会(IEEE Power & Energy Society)成员,并作为绝缘导体委员会(ICC)会议的工作组成员。他也是德国VDE的成员。2015年以来,Ziegler先生是康涅狄格州纽黑文大学(University of New Haven) ECECS部门的工业咨询委员会成员。
记录:11月19日
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