风力机模型

当前话题为您枚举了最新的风力机模型。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

基于模糊逻辑的变速风力机桨距角控制
该项目利用模糊逻辑控制策略,实现了变速风力机的桨距角调节。
大型风电场风力数据预测模型文件下载
使用Matlab和Python进行风力预测的机器学习和深度学习模型文件,适用于大型风电场。
支持向量机人脸检测模型构建
利用Gabor特征提取和支持向量机(SVM)算法构建人脸检测模型,实现人脸识别和定位。
基于Simulink的两种风力涡轮机虚拟现实模型
LW50 (拉格威 50) 和 NM92(Neg-Micon 92 海上)风力涡轮机虚拟现实模型 本项目利用Matlab Simulink平台,构建了两种风力涡轮机——LW50 (拉格威 50) 和 NM92(Neg-Micon 92 海上)——的虚拟现实模型。
风力发电场模拟系统设计
利用LabVIEW和Matlab进行了风力发电场模拟系统的设计。
基于物联网电气模型的直流微型风力发电机升压转换器
本研究提出了一种用于微型风力发电机的升压转换器,该转换器采用物联网电气模型和脉宽调制 (PWM) 控制来将电压转换为 5V。风力涡轮机的电气模型基于交流电压源和整流器,并利用 PWM 控制来调节 DC-DC 升压转换器,以保持 5V 的 DC 总线电压。由于微型风力涡轮机使用的是小型电动机,其输出通常只有几个伏特,因此升压转换器被用作直流转换器电路。
MATLAB开发风力发电模拟器
如何利用直流电机和斩波供电技术控制风力发电模拟器的开发。
Matlab风力发电控制的技术应用
Matlab在风力发电控制方面的应用越来越广泛。通过Matlab软件,工程师们能够更精确地模拟和优化风力发电系统,提高能源利用效率。
支持向量机模型分类能力的统计分析
支持向量机(SVM)是一种重要的分类模型,评估其分类能力的指标之一是最小化风险泛函。针对SVM在小样本情况下的特点,提出了评估分类能力的新指标:最优超平面可靠度β。详细探讨了β的下界和置信区间的估算方法,以及如何根据样本数据有效估计这些指标。实验结果验证了β的下界估计和置信区间的合理性。
LSTM与CNN-RNN融合模型在风力发电机风速预测中的应用与代码实现
介绍了两种风速预测方法: 方法1:基于LSTM神经网络的风速预测,使用两层LSTM网络进行时间序列预测,避免梯度消失问题。相关代码:lstm.py,使用keras框架搭建。 方法2:基于CNN和RNN融合模型结合FRS与风速软测量进行风速预测,利用模糊粗糙集属性约简改进的Matlab算法。该方法的核心在于输入参数的融合与预测的准确性提升。实现使用PyTorch进行搭建的Clstm神经网络模型。 整体预测框图展示了这两种方法的结合使用及其风速预测结果。