非線性自回歸模型用於風能預測及風機健康監控

  • 簡 旭彤

學生論文: Master's Thesis

摘要

近年來零污染的再生能源已被世界各國所重視,其中風能是一種可再生且乾淨的能源,因此得到廣泛的運用,且進而衍生出預測風力發電機的輸出?率已經變成需重視的項目。若準確的預測風能可以降低成本且提升品質,所以對風力公司或電力公司都是相當重要,然而風有隨機性與不穩定性的特性,要準確預測風能是有極大的難度。另一方面風機健康監測對於風機也是相當重要的,只要能夠監測出問題所在就能即時改善,這將對風機有很好的幫助,?多研究為了預測風能建立了?多不同的數學模型,本研究將建立出風機輸出-輸入特性的數學模型及對此模型的改善方法用來預測風能及風機健康監控,且使用的數據都是實際風機量測數據。利用風速和輸出?率間的關聯性來找出之間的延遲時間,在結合自回歸方法進一步改善輸出?率的預測準確性。預測出的模型係數運用多變量方法中的MANOVA分析,由係數間的關聯性來檢測風機狀態是否有改變,進而得知風機的健康狀態來達到監控的目的。
獎項日期2016 八月 23
原文???core.languages.zh_ZH???
監督員Ta-Chung Wang (Supervisor)

引用此

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