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碳中和船廠的海上AIOT儲能系統(ESS)和數字解決方案.pdf

上傳人: le****ng 編號:186945 2024-12-17 45頁 15.94MB

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本文主要介紹了新加坡國立大學電氣與計算機工程系電力電子實驗室的助理教授Sanjib Kumar Panda領導的研究團隊開發的一種基于人工智能的電力轉換系統故障檢測與診斷(FDD)方法。該方法結合了基于物理的Park向量分析方法,能夠可靠地識別不同電力轉換系統拓撲結構中的各種開路故障。該方法在實現上簡單,適用于不同的操作模式,增強了實時監控和故障管理,支持了穩健和可靠的能源存儲和電力應用。 文章中提到的核心數據包括: 1. 電力轉換系統(PCS)故障檢測與診斷(FDD)方法能夠有效檢測各種開路故障,使用最小的外部電流測量。 2. 該方法結合了基于物理的Park向量分析方法,可靠地識別不同電力轉換系統拓撲結構中的各種開路故障。 3. 該方法在實現上簡單,適用于不同的操作模式,增強了實時監控和故障管理,支持了穩健和可靠的能源存儲和電力應用。
如何在浮動實驗室中進行黑啟動操作? 如何使用深度信念網絡進行電力轉換系統故障檢測與診斷? 如何通過Park向量分析法檢測不同電力轉換系統拓撲中的開路故障?
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