Doubly Fed Induction Machine Modeling and Control for Wind Energy Generation Applications.

纳鲁·温德 | | Nalu-Wind是用于风力涡轮机和风场模拟的通用，非结构化，大规模并行，不可压缩的流量求解器。 该代码库是； NaluCFD由Sandia国家实验室开发和维护。 Nalu-Wind由来自，和的专门的多机构团队积极开发和维护 。 Nalu-Wind是作为开源代码开发的，具有以下目标： 一个开放的，有据可查的，最新实现的计算模型的实现，用于以各种保真度对风电场流物理学进行建模，并以全面的验证和确认（V＆V）流程为后盾； 能够执行风电场内流场的最高保真度模拟； 和 能够利用美国能源部国家实验室提供的高性能领导力课程计算设施。 我们希望这个社区开发的模型将被研究实验室，学术界和工业界用来开发下一代风电场技术。 我们欢迎风能界在其研究中使用Nalu-Wind。 在传播包括Nalu-Wind模拟在内的技术工作时，请参考以下引用： Sprague, M. A., Ana

使用长期短期记忆（LSTM）进行风能预测 有关完整的详细信息，请阅读CSE 523项目报告.pdf。 介绍 由于风速/功率具有可再生性和环境友好性，因此在地球上受到越来越多的关注。 随着全球风电装机容量的Swift增加，风电行业正在发展为大型企业。 可靠的短期风速预测在风能转换系统中起着至关重要的作用，例如风轮机的动态控制和电力系统调度。 精确的预测需要克服由于天气条件波动而导致的可变能源生产问题。 风产生的功率高度依赖于风速。 尽管它是高度非线性的，但风速在特定时间段内遵循特定模式。 我们利用这种时间序列模式来获得有用的信息，并将其用于功率预测。 LSTM用于对数据执行不同的实验并得出结论。 结论 我们的目标是改善对使用风能发电的功率的预测，并且已经实现了将LSTM用作机器学习模型并对其进行模型优化。 我们还观察到，如果风速小于4 m / s，则系统生成的功率为零。 LSTM无法学习这

wiley出版集团出版的关于风力发电建模的书籍，英文版本，国内有英译版，该资源是英文原本。

第二部分，和Wind Energy Explained，一起加压。可以使用

风能权威教材，主要介绍风能相关知识，其中包含了一些经济方面类容

Wind Energy Handbook Author(s):Tony BurtonDavid SharpeNick JenkinsErvin Bossanyi First published:26 April 2002 Print ISBN:9780471489979 |Online ISBN:9780470846063 |DOI:10.1002/0470846062 Copyright © 2001 John Wiley & Sons, Ltd

Wind energy handbook, the sencond edit

涡轮泡沫 TurbosFoam 是一个使用致动器线方法在 OpenFOAM 中模拟风力和海洋流体动力涡轮机的库。 请务必查看的 。 贡献 非常欢迎拉取请求！ 有关更多详细信息，请参阅。 特征 fvOptions类，用于将致动器线和由致动器线构造的涡轮机添加到任何兼容的求解器或湍流模型，例如simpleFoam 、 pimpleFoam 、 interFoam等。 安装 cd $WM_PROJECT_USER_DIR git clone https://github.com/turbinesFoam/turbinesFoam.git cd turbinesFoam ./Allwmake 用法 turbinesFoam/tutorials 。 出版物 Bachant, P.、Goude, A. 和 Wosnik, M. (2016)。 arXiv 预印本 1605.01449。 如何引

IEC 61400-1-Wind energy generation systems-2019_Edition 4.0