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碳中和船厂的海上AIOT储能系统(ESS)和数字解决方案.pdf

上传人: le****ng 编号:186945 2024-12-17 45页 15.94MB

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本文主要介绍了新加坡国立大学电气与计算机工程系电力电子实验室的助理教授Sanjib Kumar Panda领导的研究团队开发的一种基于人工智能的电力转换系统故障检测与诊断(FDD)方法。该方法结合了基于物理的Park向量分析方法,能够可靠地识别不同电力转换系统拓扑结构中的各种开路故障。该方法在实现上简单,适用于不同的操作模式,增强了实时监控和故障管理,支持了稳健和可靠的能源存储和电力应用。 文章中提到的核心数据包括: 1. 电力转换系统(PCS)故障检测与诊断(FDD)方法能够有效检测各种开路故障,使用最小的外部电流测量。 2. 该方法结合了基于物理的Park向量分析方法,可靠地识别不同电力转换系统拓扑结构中的各种开路故障。 3. 该方法在实现上简单,适用于不同的操作模式,增强了实时监控和故障管理,支持了稳健和可靠的能源存储和电力应用。
如何在浮动实验室中进行黑启动操作? 如何使用深度信念网络进行电力转换系统故障检测与诊断? 如何通过Park向量分析法检测不同电力转换系统拓扑中的开路故障?
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