929 resultados para Wind forecast
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Für große Windenergieanlagen werden neue Pitchregler wie Einzelblattregler oder Turmdämpfungsregler entwickelt. Während diese neuen Pitchregler die Elemente der Windenergieanlagen entlasten, wird das Pitchantriebssystem stärker belastet. Die Pitchantriebe müssen weitaus häufiger bei höherer Amplitude arbeiten. Um die neuen Pitchregler nutzen zu können, muss zunächst das Problem der Materialermüdung der Pitchantriebssysteme gelöst werden. Das Getriebespiel in Getrieben und zwischen Ritzeln und dem Zahnkranz erhöht die Materialermüdung in den Pitchantriebssystemen. In dieser Studie werden als Lösung zwei Pitchantriebe pro Blatt vorgeschlagen. Die beiden Pitchantriebe erzeugen eine Spannung auf dem Pitchantriebssystem und kompensieren das Getriebespiel. Drehmomentspitzen, die eine Materialermüdung verursachen, treten bei diesem System mit zwei Pitchmotoren nicht mehr auf. Ein Reglerausgang wird via Drehmomentverteiler auf die beiden Pitchantriebe übertragen. Es werden mehrere Methoden verglichen und der leistungsfähigste Drehmomentverteiler ausgewählt. Während die Pitchantriebe in Bewegung sind, ändert sich die Spannung auf den Getrieben. Die neuen Pitchregler verstellen den Pitchwinkel in einer sinusförmigen Welle. Der Profilgenerator, der derzeit als Pitchwinkelregler verwendet wird, kann eine Phasenverzögerung im sinusförmigen Pitchwinkel verursachen. Zusätzlich erzeugen große Windenergieanlagen eine hohe Last, die sich störend auf die Pitchbewegung auswirkt. Änderungen der viskosen Reibung und Nichtlinearität der Gleitreibung bzw. Coulombsche Reibung des Pitchregelsystems erschweren zudem die Entwicklung eines Pitchwinkelreglers. Es werden zwei robuste Regler (H∞ und μ–synthesis ) vorgestellt und mit zwei herkömmlichen Reglern (PD und Kaskadenregler) verglichen. Zur Erprobung des Pitchantriebssystems und des Pitchwinkelreglers wird eine Prüfanordnung verwendet. Da der Kranz nicht mit einem Positionssensor ausgestattet ist, wird ein Überwachungselement entwickelt, das die Kranzposition meldet. Neben den beiden Pitchantrieben sind zwei Lastmotoren mit dem Kranz verbunden. Über die beiden Lastmotoren wird das Drehmoment um die Pitchachse einer Windenergieanlage simuliert. Das Drehmoment um die Pitchachse setzt sich zusammen aus Schwerkraft, aerodynamischer Kraft, zentrifugaler Belastung, Reibung aufgrund des Kippmoments und der Beschleunigung bzw. Verzögerung des Rotorblatts. Das Blatt wird als Zweimassenschwinger modelliert. Große Windenergieanlagen und neue Pitchregler für die Anlagen erfordern ein neues Pitchantriebssystem. Als Hardware-Lösung bieten sich zwei Pitchantriebe an mit einem robusten Regler als Software.
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In dieser Arbeit wird ein Verfahren zum Einsatz neuronaler Netzwerke vorgestellt, das auf iterative Weise Klassifikation und Prognoseschritte mit dem Ziel kombiniert, bessere Ergebnisse der Prognose im Vergleich zu einer einmaligen hintereinander Ausführung dieser Schritte zu erreichen. Dieses Verfahren wird am Beispiel der Prognose der Windstromerzeugung abhängig von der Wettersituation erörtert. Eine Verbesserung wird in diesem Rahmen mit einzelnen Ausreißern erreicht. Verschiedene Aspekte werden in drei Kapiteln diskutiert: In Kapitel 1 werden die verwendeten Daten und ihre elektronische Verarbeitung vorgestellt. Die Daten bestehen zum einen aus Windleistungshochrechnungen für die Bundesrepublik Deutschland der Jahre 2011 und 2012, welche als Transparenzanforderung des Erneuerbaren Energiegesetzes durch die Übertragungsnetzbetreiber publiziert werden müssen. Zum anderen werden Wetterprognosen, die der Deutsche Wetterdienst im Rahmen der Grundversorgung kostenlos bereitstellt, verwendet. Kapitel 2 erläutert zwei aus der Literatur bekannte Verfahren - Online- und Batchalgorithmus - zum Training einer selbstorganisierenden Karte. Aus den dargelegten Verfahrenseigenschaften begründet sich die Wahl des Batchverfahrens für die in Kapitel 3 erläuterte Methode. Das in Kapitel 3 vorgestellte Verfahren hat im modellierten operativen Einsatz den gleichen Ablauf, wie eine Klassifikation mit anschließender klassenspezifischer Prognose. Bei dem Training des Verfahrens wird allerdings iterativ vorgegangen, indem im Anschluss an das Training der klassenspezifischen Prognose ermittelt wird, zu welcher Klasse der Klassifikation ein Eingabedatum gehören sollte, um mit den vorliegenden klassenspezifischen Prognosemodellen die höchste Prognosegüte zu erzielen. Die so gewonnene Einteilung der Eingaben kann genutzt werden, um wiederum eine neue Klassifikationsstufe zu trainieren, deren Klassen eine verbesserte klassenspezifisch Prognose ermöglichen.
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The classical statistical study of the wind speed in the atmospheric surface layer is made generally from the analysis of the three habitual components that perform the wind data, that is, the component W-E, the component S-N and the vertical component, considering these components independent. When the goal of the study of these data is the Aeolian energy, so is when wind is studied from an energetic point of view and the squares of wind components can be considered as compositional variables. To do so, each component has to be divided by the module of the corresponding vector. In this work the theoretical analysis of the components of the wind as compositional data is presented and also the conclusions that can be obtained from the point of view of the practical applications as well as those that can be derived from the application of this technique in different conditions of weather
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Elmer, el favorito de todos los elefantes, vive una aventura fantástica. En la selva, sopla un fuerte viento que no detiene a Elmer y a su primo Wilbur de practicar sus habituales trucos. En este caso, Elmer hace creer a los demás elefantes, que el fuerte viento reinante le ha hecho volar por el aire cómo si fuera un pájaro.
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Anima a los niños a disfrutar de la ciencia y ver la relevancia que tiene para sus vidas. Examina la naturaleza de la energía eólica y cómo es utilizada porlas semillas,las nubes,los pájaros, los insectos, y las máquinas voladoras. Vincula el viento con conceptos básicos de la ciencia, con la tecnología y la industria. Incluye experimentos. Recomendado como libro de lectura en el currículo de Naturaleza.
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Pertenece a una colección qué plantea algunas preguntas sobre como funciona la Tierra. Se repasa: la composición interna del planeta, la formación de los continentes, de los volcanes, y de las cuevas subterráneas, de las nubes y de los ríos.
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Explica las formas tradicionales de utilizar el viento y la fuerza hidráulica como fuente de energía. Se presentan soluciones y alternativas, y se hace énfasis en hacer conscientes a los jóvenes de las medidas que deben tomarse para asegurar que el mundo sigue siendo para las generaciones futuras.
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Resumen tomado de la publicación
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Partiendo de la versión Java del software libre NASA World Wind, DIELMO ha desarrollado el software Dielmo 3D Viewer que permite la creación de escenarios virutales en 3D que se convierten en clientes IDE y que permiten un mejor conocimiento del territorio, tratando la tercera dimensión con el máximo rigor
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Na sequência da integração da energia eólica em larga escala foram estabelecidos códigos de rede pelos vários operadores de sistema, exigindo que os parques eólicos permaneçam em serviço durante e após a ocorrência de defeitos na rede a montante. Nos parques eólicos equipados com sistemas de velocidade constante este requisito pode ser assegurado pela instalação, no ponto de interligação à rede, de equipamento de compensação dinâmica de potência reactiva, controlado como fonte de tensão, sendo as funções de controlo baseadas em medidas efectuadas no ponto de interligação relativamente às componentes directas da tensão e da corrente. Como a adopção deste tipo de soluções externas é adequada ao funcionamento do sistema em regime equilibrado, este artigo foca a avaliação do desempenho da solução no caso da ocorrência de defeitos assimétricos. Os resultados obtidos através das simulações dinâmicas evidenciam o aparecimento de sobre tensões nas fases não afectadas pelo defeito que poderão colocar o parque eólico fora de serviço.
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The main drivers of tomorrow's traffic growth - Growing Middle East passenger and cargo hubs - Asia: a new economic paradigm in the making - LCCs in Asia growing in number and traffic share - Accelerating deregulation in Asia - Continuing high growth rate for domestic China and emerging China international outbound traffic.