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设计和制造具有3D打印和生命周期分析的基于可回收聚合物的H-Darrieus风力涡轮机
doi：https：//dx.doi.org/10.30919/es1156设计和制造具有3D打印和生命周期分析，可回收可回收聚合物的H-Darrieus Windrieus WindrieusandrésAndrésFolivera f olivera f olivera，1，1，2 Edwin Chica，2，*和Henry a Gorcolado 1，* Arfording Inderdive Issrunt（3）彻底改变了具有复杂形状的组件的开发，从而可以使用可塑性和易于重塑的空气动力学材料，从而实现更好的发达表面，从而有利于空气动力学的形状；涉及流体动力学，能源和运输行业。从这一进步中受益的一个行业是风能。在这项研究中，小型的H-Darrieus型风力涡轮机的设计旨在由3D打印机制造，使用碳纤维的聚对乙二醇terephathalate（PETG）的细丝。涡轮机是在实验室尺度上制造的，高度和直径分别为0.20 m和0.22 m。该模型后来在风洞中进行了测试。在尖端速度比（TSR）为0.12时，获得的最大功率系数为0.21。考虑了制造过程，操作以及将其拆卸的生命周期分析，并将其拆卸为回收或重复使用。结果表明，H-Darrieus涡轮机的制造是针对环境和社区的可持续解决方案。这项研究显示了低规模风力涡轮机的设计，材料和环境影响计算中的创新结果。
风力涡轮机氢气生产设计优化
为了满足对廉价绿色氢气的需求，已经开发出专门用于氢气生产的风力涡轮机设计优化框架。该框架通过最小化氢气平准成本 (LCOH) 目标来优化风力涡轮机。初步案例研究结果显示，与使用我们框架的 LCOE 优化涡轮机相比，LCOH 降低了 1.53%。从基线参考涡轮机到 LCOH 优化涡轮机，LCOH 降低了 12.7%。从基线参考涡轮机到 LCOE 优化涡轮机，LCOE 降低了 12.35%。与基线和 LCOE 优化涡轮机相比，LCOH 优化涡轮机具有更大的转子，其中增加的涡轮机成本由增加的氢气产量抵消。本案例研究重点关注单个风力涡轮机-电解器系统，表明使用新的优化目标可以显着节省成本。通过工厂级优化以及包括太阳能电池板和电池存储等其他技术，可以进一步节省成本。
我写信是为了表明我反对任何海上风力涡轮机。现在不应该，永远都不应该继续这个项目。对我们的破坏
租赁之后的评估活动，能源公司寻求租赁俄勒冈海岸附近的区域以在未来提出能源开发计划，这是一个合理且可预见的后果。因此，我希望 DLCD 的海岸管理计划和 ODFW 认真研究渐进式和扩张式工业能源开发的可能性，这种开发最终可能会损害我们珍视的沿海和海洋生态系统、野生动植物和渔业。我支持快速脱碳作为应对气候危机的手段，但俄勒冈海岸能源开发的提案仍需仔细考虑。我们还没有足够的信息来了解这是否是一个好主意，以及所需的权衡是否真的值得付出巨大的成本和影响。最后，我敦促 DLCD 完成河口管理规划，特别是在可能受到海上风能开发影响的河口，例如库斯湾。
石墨烯加固对风力涡轮刀片的静态弯曲，游离振动和扭转的影响
摘要：可再生能源市场，尤其是风能，经历了显着的增长，主要是面对加速全球变暖的迫切需要脱碳的驱动。随着风能部门的扩展，涡轮机的尺寸增加，对高度强度和低密度的高级复合材料的需求不断增长。在这些材料中，石墨烯具有出色的机械性能和低密度。将石墨烯加固纳入风力涡轮机叶片有可能提高发电效率并降低基础结构的建设成本。作为对风力涡轮机叶片上石墨烯加固的试点研究，该研究旨在研究传统的基于玻璃纤维的叶片与用石墨烯血小板（GPLS）增强的机械特性和权重的变化。通过将分析结果与现有文献中介绍的结果进行比较，使用并验证了SNL 61.5 M水平风力涡轮刀片的有限元模型。案例研究是为了探索石墨烯加固对机械特性（例如自由振动，弯曲和扭转变形）的影响。此外，在玻璃纤维，CNTRC和基于GPLRC的风力涡轮机叶片中比较了质量和制造成本。最后，从这项研究中获得的结果证明了石墨烯加固对风力涡轮机叶片的有效性，从其机械性能和重量减轻方面。
海上风力发电
技术团队 Amanda Vinhoza Anderson da Costa Moraes Bruno Faria Cunha Fernanda Corrêa Ferreira Helena Portugal Gonçalves da Motta Josina Saraiva Ximenes Luisa Domingues Ferreira Alves Luciano Bastos Marcos Vinicius G. da Silva Farinha Mauro Rezende Micael Martins Silva Nathália Tavares Paula Monteiro Pereira Rafael Theodoro Alves e Mello Rodrigo Vellardo Veronica Souza da Mota Gomes
使用机器学习技术对风力涡轮机进行调查的审查
部分原因是公共投资增加以及对气候变化的认识越来越多，我们观察到了可再生能源领域的迅速技术进步。结果，与化石燃料（如化石燃料）相比，可再生能源的比例（例如风能）一直在稳步上升。通过位于陆上（海上）（海上）（海上）的涡轮机利用的风能已成为这种过渡的关键参与者。离岸风电场出于多种令人信服的原因而获得了突出。海上风电场可以利用海上更强大，更稳定的风，这可以导致更可靠的能源生产[2]。第二林陆风电场不如陆上风电场可见，这可以减轻与居民的潜在利益冲突[2]。重要的是要注意，海上风力涡轮机的维护成本很大。确保这些涡轮机在整个生命周期中最佳运行（通常为20至25年）的成本约占离岸风电场安装总成本的25％。[3]。在这种情况下，条件监测的关键重要性（CM）变得显而易见，因为它需要密切监视风力涡轮机的各种组件，以确定与正常操作的任何偏差，这些偏差可能在将来表明潜在的故障。很明显，通过有效的CM程序积极预测和纠正这些故障的能力有可能大大降低与操作和维护相关的成本（O＆M）。[4]。传统上，通过分析特定的测量和操作参数（例如振动，应变，温度和声学排放）来完成状态监测（CM）。然而，传感器技术，信号处理，大数据管理和机器学习（ML）的最新进展使得使用更集成和全面的方法来对CM使用。这些新方法可以使用各种数据源来对风力涡轮机的状况做出更明智，可靠，成本效益和强大的决策。本文回顾了基于ML的风力涡轮机CM的最新发展。评论重点介绍自2011年以来发表的论文，但还包括从那以前的一些重要论文。使用Google Scholar上的有针对性的搜索词选择了论文，并根据其出版年份，可访问性，引用和整体相关性进行过滤。
光伏/风力发电制氢项目可行性研究及经济性分析
摘要 在埃及，电力生产和相关的环境问题开始受到重视。减轻电力危机的一种环保方法是有效和高效地使用可再生能源。本文建议在索哈杰市等许多埃及城市开发基于氢能储存的绿色（或环保）发电厂。为了生产绿色氢气，拟建的发电站使用储能、太阳能和风能。储能系统用于储存风力涡轮机和太阳能电池板产生的多余能量，并在可再生能源产量较低时提供能量。拟建发电厂的优化设计使用氢能来满足峰值负荷要求并减少温室气体 (GHG) 排放。电解是拟建太阳能/风能发电厂生产氢气的方法。水可以通过电解分解成氢和氧，这个过程需要用电。可再生能源可用于为该过程提供动力，确保生产的氢气是“绿色”的，不会导致温室气体排放。该发电厂的设计采用了先进的电解技术，例如质子交换膜（PEM）电解器，这些技术效率高且非常适合与可再生能源结合。
加强学习以最大化风力涡轮机能源
我们提出了一种加固学习策略，以通过主动更改转子速度，转子偏航角和叶片螺距角来控制风力涡轮机能量。具有优先体验重放剂的双重Q学习与刀片元件动量模型相结合，并经过训练以允许控制风。训练代理商可以决定最佳的控制（速度，偏航，音高），以实现简单的稳定风，随后通过真正的动态湍流挑战，表现出良好的性能。将双重Q学习与经典价值的迭代增强学习控制进行了比较，并且两种策略在所有环境中都超过了经典的PID控制，增强型学习方法非常适合不断变化的环境，包括湍流/阵阵风，显示出极大的适应性。最后，我们将所有控制策略与实际风进行比较，并计算年度能源生产。在这种情况下，双重Q学习算法也胜过经典方法。
用于埃塞俄比亚风力发电预测的新型混合 CNN-LSTM
摘要。可再生能源目前正经历着有希望的增长，成为减少化石燃料使用产生的污染气体（导致全球变暖）的替代解决方案。为了将这些可再生能源安全地整合到电网系统中，并使电网系统更加稳定，准确预测特定风力发电场的风力发电量和发电时间至关重要。深度学习方法已显示出对复杂和非线性问题（例如时间序列风力发电数据）的良好预测性能。然而，需要进一步研究通过将多个模型与超参数优化相结合来优化深度学习模型，以使这些单个模型获得最佳性能。在本文中，我们提出了一种用于埃塞俄比亚风力发电预测的混合 CNN-LSTM 模型。在构建混合 CNN-LSTM 模型之前，应用贝叶斯优化来调整单个学习器的超参数，包括 1D-CNN 和 LSTM 模型。在从埃塞俄比亚电力公司获得的三个案例研究风力发电数据集上对所提出的模型进行了测试。根据 MAE、RMSE 和 MAPE 评估指标，对于所有案例研究数据，混合模型的表现明显优于基准模型，包括 ANN、RNN、BiLSTM、CNN 和 LSTM 模型。
浮动风力发电机组尾流控制和平台偏移的耦合建模
摘要。尾流效应是风电场设计和分析中的一个关键挑战。对于浮动风电场，平台在涡轮机的气动载荷下发生偏移，并受到系泊系统的约束，系泊系统的允许偏移量可能有很大变化。当考虑尾流转向时，涡轮机的侧风偏移可以抵消尾流的横向偏转。这项工作提出了一种工具，可以有效地模拟浮动风电场尾流转向和平台偏移的耦合影响。该工具依赖于频域风电场模型 RAFT 和稳态尾流模型 FLORIS。使用 FAST.Farm 进行了验证，然后将该工具应用于一个简单的双涡轮机案例研究。在比较对涡轮机功率的影响时，考虑了一系列具有增加的平台偏移和不同偏航错位角的系泊系统。探讨了对涡轮机间距和系泊系统方向的其他敏感性。结果表明，顺风涡轮机发电存在一个最不理想的观察圈宽度，该宽度随偏航错位角和涡轮机间距而变化。此外，偏航失准条件下的涡轮机偏移量会因系泊系统相对于转子平面的方向而发生显著变化，进而影响最佳失准角。这些结果凸显了在评估浮动风力发电机组的尾流转向策略时考虑浮动平台偏移量和系泊系统的重要性。