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內容簡介

　　本書主要對風電場工程后評估方法和機組狀態(tài)評價技術進行介紹，具有一定的系統性。章介紹了本書內容開展的背景、意義及研究現狀，第二章介紹風電場評估資料收集和數據預處理的方法，第三章介紹動態(tài)功率曲線評估和測試方法，第四章介紹了風電場工程后評價的指標體系和具體工作內容，第五章對風電機組的常見故障及發(fā)生原因進行系統介紹，并構建了機組狀態(tài)評價參數體系，第六章介紹了風電機組內部關鍵部件的參數預測及預警方法，第七章介紹了基于模糊綜合評價方法的風電機組狀態(tài)評價技術，第八章介紹了基于云模型的風電場工程綜合后評價方法，第九章介紹基于大數據方法的風電機組故障診斷及狀態(tài)評價技術，第十章介紹了風電場工程后評價相關軟件的開發(fā)與應用，第十一章對全書內容進行總結，并對相關技術未來的發(fā)展提出展望。

作者簡介

　　許昌，博士，副教授，分別于1997、2000、2005年在東北大學和東南大學獲學士、碩士和博士學位，2007年東南大學博士后出站，美國、丹麥等國風電訪問學者經歷，中國風電本科教育創(chuàng)始人之一?，F任河海大學新能源系主任職務，從事風能和太陽能發(fā)電方面的教學與研究工作，主要研究方向是流體流動與傳熱理論、高級過程控制理論在風力發(fā)電和太陽能熱發(fā)電中的應用。先后負責承擔的項目有國家“863項目”課題3項，“973項目”課題1項，教育部留學回國人員科研啟動基金1項，江蘇省自然科學基金1項，江蘇省科技支撐項目1項，江蘇省六大人才高峰項目1項，河海大學、美國愛荷華大學等校級課題5項，相關橫向課題10余項。發(fā)表相關學術論文60余篇，其中被三大檢索收錄40余篇，申報了國家發(fā)明專利13項，其中三項已授權。

圖書目錄

叢書
前言
本書前言
第1章緒論 .
1.1研究背景及意義 .
1.2研究現狀
第2章風電場后評估資料收集和數據預處理
2.1測風數據.
2.2SCADA系統參數
2.3其他資料
2.4風電場數據預處理方法 .
2.5案例分析
第3章動態(tài)功率曲線評估
3.1功率曲線的影響因素.
3.2功率曲線的建模方法
3.3功率曲線的測試.
第4章風電場工程后評估內容和指標體系
4.1風電場后評估內容.
4.2風電場后評估指標體系
4.3風電場工程過程后評估 .
4.4風電場風況及微觀選址后評估
4.5風電場主要部件運行狀態(tài)評價
4.6風電場效益后評估
4.7風電場影響及持續(xù)性后評估 .
5.1風電機組的基本結構.
第5章風電機組常見故障及特征參數.
5.3風電機組故障監(jiān)測手段. .
5.2風電機組常見故障及機理性分析 .
5.4風電機組健康狀態(tài)評價的參數體系.
第6章風電機組關鍵部件的狀態(tài)預測及預警.
6.1常規(guī)預測模型
6.2LRRBF預測模型
6.3基于LRRBF模型的發(fā)電機前軸承溫度預測方法.
6.4關鍵部件異常辨識分析方法.
6.5振動信號處理及分析
第7章風電機組運行健康狀態(tài)評價方法.
7.1模糊綜合評價方法 .
7.2劣化度歸一化計算方法.
7.3隸屬度函數與因素權重的確定
7.4風電機組健康狀態(tài)模糊綜合評價
第8章基于云模型的風電場工程綜合后評估
8.1云模型基本理論
8.2風電場綜合后評估云模型評估方法.
8.3風電場綜合后評估實證研究
第9章基于大數據技術的風電機組狀態(tài)評價
9.1大數據與云計算 .
9.2深度學習的起源和歷程 .
9.3典型深度學習原理
9.4 典型深度學習方法在風電機組狀態(tài)評價中的應用
第10章風電場工程后評估和風電機組狀態(tài)評價軟件開發(fā)
10.1 軟件系統設計.
10.2后評估子模塊的實現
10.3 算例及分析
第11章總結與展望
11.1總結 .
11.2展望
參考文獻 .