چطور این مقاله مهندسی برق را دانلود کنم؟
فایل انگلیسی این مقاله با شناسه 2008615 رایگان است. ترجمه چکیده این مقاله مهندسی برق در همین صفحه قابل مشاهده است. شما می توانید پس از بررسی این دو مورد نسبت به خرید و دانلود مقاله ترجمه شده اقدام نمایید
حجم فایل فارسی :
660 کیلو بایت
نوع فایل های ضمیمه :
Pdf+Word
کلمه عبور همه فایلها :
www.daneshgahi.com
عنوان فارسي
شناسایی تغییرات توان واحد بادی با استفاده از تحلیل رفتار شیب
عنوان انگليسي
Wind power variation identification using ramping behavior analysis
این مقاله چند صفحه است؟
این مقاله ترجمه شده مهندسی برق شامل 7 صفحه انگلیسی به صورت پی دی اف و 12 صفحه متن فارسی به صورت ورد تایپ شده است
چکیده
استخراج انرژی از منابع تجدید پذیر به دلیل دائمی نبودن استفاده از سوخت‌های فسیلی، از اهمیت بالایی برخوردار شده است. فعالیت‌های سنتی برای کاهش تقاضای انرژی در سرتاسر دنیا به استفاده از منابع سنتی و بهره‌برداری از انرژی‌های تجدید پذیر در صورت وجود، محدود می‌شد. رشد پیوسته و روزافزون تقاضای انرژی در کنار کاهش اثرات کربن و نیز تغییرات جوی، مسیر استفاده از منابع انرژی تجدید پذیر (RES) را هموار کرده است. قابلیت دسترسی و نیز رشد فناوری‌ها باعث شده است که سیستم‌های PV (فتوولتائیک) و بادی به‌عنوان مهم‌ترین منابع در میان سایر منابع مطرح شوند. از سوی دیگر، تغییرات ذاتی شرایط آب و هوایی به شکل سرعت باد و تابش خورشید به‌عنوان مانعی در مسیر استفاده از پتانسیل کامل این منابع مطرح می‌شود. تغییرات مذکور، رخدادهای سریع، در مورد انرژی باد دارای اثرات معکوس روی قابلیت اطمینان، سودآوری اقتصادی و انعطاف‌پذیری این سیستم‌ها دارد. شناسایی دقیق رخدادهای سریع باد می‌تواند مدیریت انرژی، پیش‌بینی و تشخص علت آنها را آسان کند. این مقاله یک روش تحلیل داده مستقیم را بر اساس روش پیش‌پردازش تغییرات توان بادی با استفاده از فیلتر متوسط متحرک در کنار روش استخراج نویز و جداسازی نوسانات توان، ارائه می‌کند. علاوه بر این، خوشه‌بندی نوسانات توان با استفاده از روش دسته‌بندی متوسط K نیز بیان می‌شود. روش پیشنهادی سبب بهبود پروسه شناسایی نوسانات توان و نیز کاهش نویز در این سیستم می‌شود.
1-مقدمه
سیستم‌های وابسته به زمان، یا استاتیکی هستند، یا دینامیکی و یا شبه استاتیکی. رخدادی که در یک سیستم بروز می‌کند، می‌تواند پیوسته و یا پروسه زمانی گسسته باشد. مفهوم شیب زمانی برای توضیح یک رخداد به کار می‌رود که به صورت نوسانات ناگهانی مثبت و یا منفی در یک دوره تناوب در حین رخداد، تعریف می‌شود. استخراج انرژی از منابع موجود پیش از منابع مرسوم، که بیشتر از مقدار رزرو سیستم بود، ما را وادار به تغییر روند استفاده کرده است. امروزه که نیاز انرژی با رشد سریع طی زمان پیش‌بینی شده است، چالش اصلی مدیریت چندمنظوره مصرف، افزایش تولید از منابع جایگزین و کنترل هوشمند و یکپارچه ICT (فناوری ارتباطات و اطلاعات) در سیستم کلی می‌باشد. بیشتر منابع تجدید پذیر انرژی به‌واسطه تغییرات تصادفی در سرعت باد و تابش خورشید، غیرقطعی هستند. این عدم قابلیت اطمینان به‌عنوان مانع اصلی در کنار جنبه اقتصادی در پیاده‌سازی گسترده این سیستم‌ها، مطرح می‌شود. فعالیت‌های امروزی بیشتر شامل تولید و رزرو انرژی از منابع سنتی و منابع انرژی تجدید پذیر محدود می‌شود. تغییرات سریع در تبدیل انرژی از RES دارای اثر معکوس روی قابلیت اطمینان، سودآوری اقتصادی و انعطاف‌پذیری سیستم است. مشخص کردن رفتار شیب منابع تجدید پذیر، شانس مدیریت بهتر و از این رو بهبود عملکرد سیستم را به ما می‌دهد. RED ها ذاتاً دارای عدم قطعیت متغیر با زمان هستند...
نوسانات توان منابع انرژی تجدید پذیر خوشه‌بندی داده تشخیص رخدادهای شیب
:کلمات کلیدی
Abstract
Harvesting energy from renewable sources has become prominent since the use of fossil fuels became unsustainable. Traditional practice for mitigating the energy demand around globe majorly consists of utilizing conventional sources and injection of renewables as and when available. The continuous and exponential growth in consumption alongside the need to reduce the carbon footprint and to counter the climate change has paved the way for Renewable Energy Sources (RES). Availability and maturity in technology made wind and PV (photo-voltaic) the most prominent among others. Per contra, the inherent variations in the weather in form of wind speed, solar irradiance act as a barrier in utilizing the full potential. The variations, ramp events, in case of wind energy have adverse effects on determining the reliability, economical profitability, and flexibility. Accurate recognition of the wind ramp events can improve energy management, forecasting and causality. This paper proposes a data analysis oriented approach exploring the pre-processing technique of wind power variations using moving average filter, followed by noise extraction and power swings. Further clustering the power swings utilizing K-means clustering technique. The proposed technique improves the power swings indentification process by reducing the noise content.
Keywords:
Power swings Renewable energy resources data clustering ramp event detection
سایر منابع مهندسی برق در زمینه توان بادی