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风力和太阳能减少2025年2月10日
1。经济 - 本地：具有经济竞标的发电机的市场派遣，以减轻当地交通拥堵。2。经济 - 系统：具有经济竞标的发电机的市场派遣，以减轻系统供应量。3。自我施加 - 本地：自我安排的市场派遣以减轻当地交通拥堵。4。自我施加 - 系统：自我安排的市场派遣以减轻系统范围的过度供应。5。exdispatch-本地：杰出派遣来减轻当地拥塞。6。exdispatch-系统：出色的派遣来减轻系统范围的过度供应。
风力涡轮机安全规则 - 支持程序P5
3.2当替代安全的工作系统不是另一组WTSR 3.2.1确认确认，首席承包商/公司具有识别危害和消除危害和/或控制它们的手段的过程，以便满足立法要求。3.2.2确认首席承包商/公司有培训和授权记录以涵盖作品范围。3.2.3确认首席承包商/公司对WTG的了解要属于其SSOW（可能需要熟悉站点）。3.2.4确认首席承包商/公司具有正式实施其SSOW的流程。3.2.5确认如何实现WTG的安全访问和出口，并保留哪些记录。
风力和太阳能减少2025年2月7日
1。经济 - 本地：具有经济竞标的发电机的市场派遣，以减轻当地交通拥堵。2。经济 - 系统：具有经济竞标的发电机的市场派遣，以减轻系统供应量。3。自我施加 - 本地：自我安排的市场派遣以减轻当地交通拥堵。4。自我施加 - 系统：自我安排的市场派遣以减轻系统范围的过度供应。5。exdispatch-本地：杰出派遣来减轻当地拥塞。6。exdispatch-系统：出色的派遣来减轻系统范围的过度供应。
对风力涡轮机中的航空弹性振动进行建模
航空弹性振动是由空气动力和风力涡轮叶片的结构动力学之间的复杂相互作用引起的，是导致疲劳，结构损伤，效率降低以及风力涡轮机系统中维护成本提高的主要原因。解决此问题对于增强风力涡轮机的运行性能，耐用性和寿命至关重要，这使得振动控制成为可再生能源行业的关键重点。本文研究了同步开关阻尼（SSD）模态方法，这是一种非线性控制技术，专门为其通过靶向和抑制不需要的振动模式而有效减轻航空弹性振动的能力。通过将压电组件与刀片运动和谐的指定电路同步，SSD模态方法可提供精确而适应性的振动控制。我们的研究证明了半活动模态SSD方法的有效性，从而降低了叶片振动的30.42％。这种实质性的减少不仅增强了整体性能，还可以增强风力涡轮机叶片的寿命，从而在振动控制策略方面取得了重大进步，并有助于开发更可靠和有效的风能系统。
Eolus 在高需求地区申请风力发电
关于 Eolus Eolus 是创新和定制可再生能源解决方案的领先开发商。我们在北欧、波罗的海地区、波兰和美国提供有吸引力且可持续的投资。从绿地项目的开发到可再生能源资产的建设和运营，我们是整个价值链的一部分。三十多年来，我们一直致力于让每个人都能过上充实而可持续的生活。如今，我们的项目组合包括超过 26 GW 的风能、太阳能和储能项目。Eolus——塑造可再生能源的未来。
风力和太阳能削减2025年1月30日
1。经济 - 本地：具有经济竞标的发电机的市场派遣，以减轻当地交通拥堵。2。经济 - 系统：具有经济竞标的发电机的市场派遣，以减轻系统供应量。3。自我施加 - 本地：自我安排的市场派遣以减轻当地交通拥堵。4。自我施加 - 系统：自我安排的市场派遣以减轻系统范围的过度供应。5。exdispatch-本地：杰出派遣来减轻当地拥塞。6。exdispatch-系统：出色的派遣来减轻系统范围的过度供应。
与建立离岸风力涡轮机有关的海洋生物多样性
我们已经使用Edna方法研究了Kriegers Flak Offshore Wind Wind Find的生物多样性，以刮擦三个风力涡轮机塔的海面下方，以及Edna样品在水柱上下的Edna样品靠近同一塔楼和离岸风电场外的水柱上部和下部的屋顶。这些刮擦也已在分类法实验室中进行了比较。最后，涡轮塔的生物社会，相关的侵蚀保护，周围的沙质底部以及在自然礁的三个位置进行了从水下无人机（Prey）研究中描述，并对物种沉积物的视觉评估及其覆盖率进行了视觉评估。ROV和刮擦是作为替代计划的潜水下台的替代者，如果无法通过正常的科学潜水调查来满足要求，则无法进行海上风电场。
风力和太阳能减少2025年1月20日
1。经济 - 本地：具有经济竞标的发电机的市场派遣，以减轻当地交通拥堵。2。经济 - 系统：具有经济竞标的发电机的市场派遣，以减轻系统供应量。3。自我施加 - 本地：自我安排的市场派遣以减轻当地交通拥堵。4。自我施加 - 系统：自我安排的市场派遣以减轻系统范围的过度供应。5。exdispatch-本地：杰出派遣来减轻当地拥塞。6。exdispatch-系统：出色的派遣来减轻系统范围的过度供应。
评估机器学习和深度学习模型，以根据环境因素预测风力涡轮机的功率输出
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。