找到 2 条结果 · Energy Conversion and Management
基于SPH方法的新型摆翼式波浪能转换装置功率性能与动态响应的建模与实验验证
SPH modeling and experimental validation on power performance and dynamic response of a novel swing-wing wave energy converter
Kai Liu · Ding Chen · Pan Liang · Xuehao Yao 等8人 · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.325
摘要 针对传统电池驱动的海洋无人航行器续航能力有限、工作半径小的问题，提出了一种摆翼式波浪能转换装置（SW-WEC）的概念，以高效地将波浪能转化为机械能，并进一步转化为电能。准确分析SW-WEC的动态响应对于预测其发电性能至关重要，但采用传统数值方法实现这一目标具有较大挑战性。本文通过结合光滑粒子流体动力学（SPH）方法与Chrono-Engine，建立了全尺寸SW-WEC的流固耦合动力学模型。研究重点在于评估SPH方法在预测SW-WEC动态响应和功率性能方面的准确性，为此开展了实验与数值模拟两...
解读: 该摆翼式波浪能转换器技术对阳光电源海洋能源与储能系统融合具有启发意义。其PTO阻尼优化与功率控制策略可借鉴至ST系列PCS的能量管理算法,特别是波动性可再生能源的最大功率点跟踪。SPH流固耦合建模方法可应用于海上漂浮式光伏电站的动态响应分析。该技术为无人海洋设备供电场景提供了新思路,可与阳光电源储能...
面向风力机结构载荷与功率评估的机器学习应用：工程视角
Towards machine learning applications for structural load and power assessment of wind turbine: An engineering perspective
Qiulei Wang · Junjie Hu · Shanghui Yang · Zhikun Dong 等6人 · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.324
摘要 近几十年来，日益增长的能源需求加速了风电场的建设，对风力机性能中精确的载荷与功率评估提出了更高的要求。传统方法依赖于解析尾流模型和性能曲线，在复杂入流条件下往往难以适应，导致在预测风机载荷和功率输出时存在显著的不准确性。本研究以NREL 5MW基准风力机为案例，提出一种新颖的两阶段框架，用于应对风电场规划与开发各个阶段中的上述挑战。第一阶段是在初步设计阶段推导简化推力调制因子的推荐值，从而快速评估对风电场优化至关重要的最大推力载荷和疲劳推力载荷。第二阶段聚焦于详细设计阶段的机器学习模型的设...
解读: 该机器学习框架对阳光电源风电变流器及储能系统具有重要价值。通过LightGBM模型实现风机负载与功率的高精度预测(R²>0.98),可优化ST系列PCS的功率调度策略和PowerTitan储能系统的充放电控制。推荐推力调制因子方法可应用于iSolarCloud平台的预测性维护模块,结合GFM控制技术...