风力发电技术与风电场工程练习题

STM32f103+6050+四元数+互补滤波+电机驱动+串级PID算法 测试完美运行代码有注释

风力发电预测

首先介绍风力机气动噪声源的基本组成,然后对风力机气动噪声理论预测、实验测试和数值模拟方法进行阐述,重点论述这3类方法在风力机气动噪声研究中的应用现状,并讨论风力机气动噪声抑制技术,最后简要展望风力机气动噪声研究的发展趋势.

基于STM32F1的风力摆设计，使用标准库编写，使用MPU6050作为陀螺仪角度感应器，控制空心杯电机运动，使中心物体保持平衡或者移动，包含完整的驱动底层，可移植或者直接使用，测试平台是STM32F103ZET6开发版，可以作为电赛准备或者项目开发。

适用于大学参与电赛学生练手之作，可以用于毕设或者课程设计，有准备学习嵌入式开发的可以作为入门资源，用于pid调试

随着对风能的需求持续以指数级的速度增长，降低运行和维护（O＆M）成本并提高可靠性已成为风力涡轮机维护策略中的重中之重。 在风力涡轮机故障达到灾难性阶段之前对其进行预测对于降低由于不必要的定期维护而导致的运维成本至关重要。 利用基于SCADA数据的状态监视系统，该系统利用了已经在风力涡轮机控制器处收集的数据，是一种经济高效的方法，可以监视风力涡轮机以进行故障预警。 本文提出了一种基于人工神经网络（ANN）的基于存储的SCADA数据的风力发电机主轴承故障预测和自动生成警告和警报的方法。 建立了汽轮机主轴承正常行为的ANN模型，然后计算出该参数的估计值与实际值之间的偏差。 此外，已经开发了一种用于产生预警和警报并且避免基于该偏差的误报和警报的方法。 通过这种方式，风电场运营商能够有足够的时间来计划维护，因此，可以避免意外停机，并可以降低运维成本。

小型风力发电系统控制逆变器的设计

该模拟提供了一种增强并网风力发电机组的稳定性定速风力涡轮发电机系统 (WTGS) 使用静态同步的 FACTS 设备补偿器（STATCOM）。 在 t=1.0sec 时创建故障到1.02 秒并观察模拟波形。 最后观察系统的仿真基础比较STATCOM 和带有 STATCOM 和分析的系统风力发电机的暂态电压稳定性。 本研究工作在模拟基础分析暂态电压 并网稳定性使用 STATCOM 的发电机。

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