本研究对机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 模型进行了全面的比较分析,这些模型用于根据温度、湿度、风速和风向等环境变量预测风力涡轮机 (WT) 的功率输出。除了人工神经网络 (ANN)、长短期记忆 (LSTM)、循环神经网络 (RNN) 和卷积神经网络 (CNN) 外,还研究了以下 ML 模型:线性回归 (LR)、支持向量回归器 (SVR)、随机森林 (RF)、额外树 (ET)、自适应增强 (AdaBoost)、分类增强 (CatBoost)、极端梯度增强 (XGBoost) 和轻梯度增强机 (LightGBM)。使用 40,000 个观测值的数据集,根据 R 平方、平均绝对误差 (MAE) 和均方根误差 (RMSE) 对模型进行了评估。在 ML 模型中,ET 的性能最高,R 平方值为 0.7231,RMSE 为 0.1512。在 DL 模型中,ANN 的性能最佳,R 平方值为 0.7248,RMSE 为 0.1516。结果表明,DL 模型(尤其是 ANN)的表现略优于最佳 ML 模型。这意味着它们更擅长对多变量数据中的非线性依赖关系进行建模。预处理技术(包括特征缩放和参数调整)通过增强数据一致性和优化超参数来提高模型性能。与之前的基准相比,ANN 和 ET 的性能均表明 WT 功率输出预测的预测准确度有显著提高。这项研究的新颖之处在于直接比较了各种 ML 和 DL 算法,同时强调了先进计算方法在可再生能源优化方面的潜力。
目的。[1-3]此外,等离子体在包括太空推进和生物医学技术在内的许多领域都起着重要作用。[4-6]阴极管和等离子体的一代需要外部电源设备,但是不幸的是,由于其重量较重,而且体积较大,因此该设备无法便携。因此,高压应用在没有电力供应的太空,战场和偏远地区等严酷的环境中存在严重限制。基于Triboelectrification和静电诱导的工作机制的Triboelectric纳米发育仪(TENGS)[7-11]可以在我们的圆形或人类运动中的机械运动中产生电力,而无需外部电源。[12–16]到目前为止,Teng产生的功率已被用作可植入的医疗设备,发光二极管,液晶显示器,传感器和低功耗电子设备的能源。[11,17–20]考虑到自动高压和便携性,Teng可以被视为高压应用的理想驾驶源。在这项工作中,我们提出了一个基于锯齿的电极的Teng(SE-TENG),该Teng(SE-Teng)基于火花放电来产生超高功率输出,以直接驱动高压操作设备。接触两种不同的摩擦材料,然后
系统最大输出功率 [kW] FC 和充电电池组合的最大输出功率。 FC 系统额定功率输出 [kW] FC 系统的额定功率输出(净输出)。 室外空气温度 [℃] 使用产品时的室外空气温度。 耐久性 [10,000 小时] 产品所需的耐久性。
随着ɵme的通过,污垢和灰尘的通过,可能会在模块的玻璃表面积聚,从而降低了模块的功率输出。我们建议定期清洁模块,以确保最大的功率输出,尤其是在低雨秋季区域。应使用温水清洁模块。可以使用所有类型的Soō泡沫材料,非编织面料,Soō海绵和Soō刷子。避免使用工具,磨料材料,磨料化学物质和清洁液。
达到碳Not效率的热力学气体功率周期需要等温膨胀,13与过程缓慢相关,并导致功率输出可忽略不计。这项研究14提出了一种实用方法,用于快速接近等温气体的扩张,促进有效的热量15发动机而无需牺牲功率。该方法涉及传热16液体中的气泡膨胀,从而确保有效且近等温热的交换。混合物通过17个收敛的喷嘴加速,将热能转化为动能。利用这些喷嘴的等温膨胀的新型有机18蒸气循环建议利用低19年级的热源。空气和水的喷嘴实验产生的多质指数<1.052,20比绝热扩张高达71%的工作提取。在小尺度21加热发动机上的模拟表明,使用这些喷嘴进行推力产生,可以减少热量22在周期中传输不可逆性,从而使功率输出23高达19%的功率输出23。这项工作为有效的24个高功率热力解决方案铺平了道路。25
值精确地为+/- 5%。1个值为25°C。新的容量。能力在保修期结束时产生生命并使用对健康状况。容量和功率输出可能取决于本地安装条件。2功率输出和输入也可能因充电状态,温度和电网电压而有所不同。3需要外部适配器。4大的P4箱必须既有地板和壁架。中型外壳可以壁上安装到负载轴承壁上,也可以安装地板和壁挂。如果壁上安装,则需要在接线下面进行空间。所有价值都遵守PowerVault的保修条款以及满足销售的一般条款和条件。错误和遗漏除外。