风能预测（Winpred 0.0.1） 使用不同的机器学习算法使用NREL数据集进行风向预测的代码 在keras / tensorflow和scikit-learn中实现的模型 NREL数据集（ ）

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永磁直驱风力发电机并网仿真模型，机侧采用最大功率跟踪控制，应用尖速比控制和爬山搜索法组合，电机采用单位功率因数控制，进行弱磁控制，网侧采用逆变器并网，跟踪效果理想。多种风力变换

模拟与分析由风能和太阳能光伏系统组成的混合能源系统。 风能和太阳能光伏系统接入公共负载通过 DCIDC 升压转换器。 一般来说，在低辐射光伏阵列系统逆变器提供的电压低于额定电压电压，影响电能质量。 它是通过使用克服的电池储能系统。 在单机模式下转换器需要保持恒定的电压和频率无论负载不平衡或电流质量如何， 如果负载是非线性的，则可能会严重失真。 建模和模拟混合系统以及 PI 控制器是使用MA TLAB / SIMULINK完成。 仿真结果表明拟议的混合系统有可能满足孤立系统的电力需求。

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以叶素动量理论为基础，对翼型风能利用系数进行循环迭代以求解其最大值，同时分析翼型在各段升阻比范围内升阻比增加对风能系数的影响。针对风力机展向各处对翼型设计的不同要求，基于翼型型线与噪声预测理论，综合考虑翼型的前缘粗糙度敏感性、非设计工况特性、失速特性、噪声特性以及风力机的使用寿命，提出以多攻角范围内翼型风能利用系数为设计目标来设计翼型的新方法。计算实例选取相对厚度为18%的翼型进行优化计算，得到一种性能优越的风力机专用翼型，通过和风力机常用翼型NACA63418在雷诺数诺数Ｒe=2×106和Re=6×10

由YUMIT团队（ ， ， 和 ）制造，以实现更好的绿色未来。 :deciduous_tree: 要签出我们的Web应用程序，请单击此（请等待一分钟左右，以便加载该应用程序）。 用户名-管理员 密码-管理员 查看我们项目的文档。 查看我们有关该项目的视频演示。 有关Web应用程序演示，请跳至视频中的2:36。 查看我们的PowerPoint演示文稿。 总览 随着世界的前进，可再生能源将在促进绿色，可持续发展的社会中发挥关键作用，因此将直接影响地球上所有人的健康。 到2040年，可再生能源预计将占全球电力需求的45％。如今，风能已占651 GW的电力，占全球需求的5％以上。 随着风力发电场的持续，指数增长以及更高效的风力涡轮机的发展，风能对能源的影响和贡献只会增加。 因此，对能够有效地将各种常规动力源与风电场集成以减少常规动力源的过剩生产的解决方案的需求不断增加，传统动力源可能不必要地造成污染。 通过与传