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回首西门子风机的自我优化过程

信息来源:西门子中国      发布时间:2019-01-15 10:40:38      点击次数:0
 西门子“训练”风机根据天气条件自动地优化运行。风机学习利用传感器的参数数据,例如风速,更改其设置,确保风机能充分利用当前条件。在中等风速或低风速时,风电设备无法一直提供最高的电力输出。

西门子中央研究院的系统专家,在由德国教育与研究部提供资助的ALICE项目(在复杂环境中自主学习)中,与柏林工业大学和IdeaLab有限企业合作,开发了用于风机的自主优化App,研究人员在3月10日至14日的汉诺威CeBIT展会上公布了结果。该解决方案使西门子风机每年在中等风力条件下的发电量增加大约1%,同时,还能减少损耗。

研究人员采用了一台示范用风力发电机,利用自己的运行数据逐步提高电力输出。他们的方案是,将强化学习技术与特殊神经网络结合起来。神经网络是一种App算法,运行方式类似于人的大脑。几年来,西门子中央研究院一直致力于开发神经网络,为的是模拟并预测高度复杂的系统运行情况,譬如,风电场、燃气轮机、工厂,甚至股票市场等。

App程序从历史数据中学习,这也使它们能预测系统未来的运行状况。可创建一个模型,预测风机在特定天气条件下的电力输出。研究人员查看了大量复杂数据,通过改变转速等设置提高风机的效率,并利用获得专利的神经网络创建所谓的强化学习规范。系统学会在特定情况下通过改变设置,最大限度提高发电量。训练数周后,系统就能针对常见的天气现象,定义并存储最佳设置。通过延长训练期限,甚至还能对罕见天气条件下的电力输出进行调整。去年,此项技术在西班牙一家风场成功地进行了测试。

对相关运行参数的持续分析,可以确保系统不断得以改善。这里使用的方法可用于许多领域,西门子其他产品也可通过“训练”优化自身的运行。
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