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Métodos de monitoreo del estado de operación y predicción de fallas de turbinas eólicas basados en datos de sensores y el algoritmo Big Bang-Big Crunch

Autores: Li, Peng; Tian, Bing; Liu, Zhong; Lin, Yuehuan; Wang, Zhiming; Yin, Xu; Zhang, Jiaming; Luo, Baifeng; Zhang, Zhaoyi

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo científico
2024

Métodos de monitoreo del estado de operación y predicción de fallas de turbinas eólicas basados en datos de sensores y el algoritmo Big Bang-Big Crunch


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Palabras clave

Generación de energía eólica
Fallas en turbinas eólicas
Monitoreo en tiempo real
Precisión en la predicción de fallas
Máquina de vectores de soporte de mínimos cuadrados
Algoritmo Big Bang-Big Crunch

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 37

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
A medida que la tecnología de generación de energía eólica avanza rápidamente, la amenaza de fallas en los aerogeneradores para la operación segura y estable de la red eléctrica está ganando cada vez más atención.

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