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碳中和船厂的海上AIOT储能系统(ESS)和数字解决方案.pdf

上传人: le****ng 编号:186945 2024-12-17 45页 15.94MB

1、Marinised AIoT-Enabled Energy Storage System(ESS)and Digital Solution for Carbon-Neutral ShipyardDepartment of Electrical&Computer EngineeringElectrical Machines and Drives LaboratoryPI:Assoc.Prof.Sanjib Kumar PandaDirector,Power and Energy Area,NUS1作者授权中国电源学会发布,未经作者同意禁止转载Enabled Energy Storage Syst

2、em(ESS)作者授权中国电源学会发布,未经作者同意禁止转载Enabled Energy Storage System(ESS)Neutral Shipyard作者授权中国电源学会发布,未经作者同意禁止转载Neutral Shipyard作者授权中国电源学会发布,未经作者同意禁止转载PI:Assoc.Prof.Sanjib Kumar Panda作者授权中国电源学会发布,未经作者同意禁止转载PI:Assoc.Prof.Sanjib Kumar PandaDirector,Power and Energy Area,NUS作者授权中国电源学会发布,未经作者同意禁止转载Director,Power

3、 and Energy Area,NUS1.Introduction to Floating Living Lab2.Power Quality Analysis3.Corrective Contingency Analyser4.Fault detection and diagnostics for Power converter system5.System Stability in Off-grid Mode6.ConclusionCONTENT22作者授权中国电源学会发布,未经作者同意禁止转载Power converter作者授权中国电源学会发布,未经作者同意禁止转载Power con

4、verterMode作者授权中国电源学会发布,未经作者同意禁止转载ModeTHE FLOATING LIVING LAB 3Fig.Offshore floating testbedFig.Stacked Energy Storage SystemFig.Gas Generator System 作者授权中国电源学会发布,未经作者同意禁止转载作者授权中国电源学会发布,未经作者同意禁止转载作者授权中国电源学会发布,未经作者同意禁止转载作者授权中国电源学会发布,未经作者同意禁止转载作者授权中国电源学会发布,未经作者同意禁止转载作者授权中国电源学会发布,未经作者同意禁止转载作者授权中国电源学会发布,

5、未经作者同意禁止转载作者授权中国电源学会发布,未经作者同意禁止转载作者授权中国电源学会发布,未经作者同意禁止转载THE FLOATING LIVING LAB MODELFault createdat Bus-4 for thesimulation studyTotal generations(19.5 MW)Bus-4GEG-15 MWBus-4ESS-13.75 MWBus-5GEG-25 MWBus-5ESS-23.75 MWBus-6PV1 MWBus-9DG-11 MW4Total loads(10 MW)Bus-2Load-12.5 MWBus-3Load-22.5 MWBus-4

6、Load-32 MWBus-5Load-42.5 MWBus-6Load-50.2 MWBus-7Load-60.1 MWBus-9Load-70.05 MWBus-11Load-80.05 MWBus-12Load-90.05 MWBus-13Load-100.05 MW作者授权中国电源学会发布,未经作者同意禁止转载作者授权中国电源学会发布,未经作者同意禁止转载作者授权中国电源学会发布,未经作者同意禁止转载作者授权中国电源学会发布,未经作者同意禁止转载作者授权中国电源学会发布,未经作者同意禁止转载作者授权中国电源学会发布,未经作者同意禁止转载作者授权中国电源学会发布,未经作者同意禁止转载作者

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本文主要介绍了新加坡国立大学电气与计算机工程系电力电子实验室的助理教授Sanjib Kumar Panda领导的研究团队开发的一种基于人工智能的电力转换系统故障检测与诊断(FDD)方法。该方法结合了基于物理的Park向量分析方法,能够可靠地识别不同电力转换系统拓扑结构中的各种开路故障。该方法在实现上简单,适用于不同的操作模式,增强了实时监控和故障管理,支持了稳健和可靠的能源存储和电力应用。 文章中提到的核心数据包括: 1. 电力转换系统(PCS)故障检测与诊断(FDD)方法能够有效检测各种开路故障,使用最小的外部电流测量。 2. 该方法结合了基于物理的Park向量分析方法,可靠地识别不同电力转换系统拓扑结构中的各种开路故障。 3. 该方法在实现上简单,适用于不同的操作模式,增强了实时监控和故障管理,支持了稳健和可靠的能源存储和电力应用。
如何在浮动实验室中进行黑启动操作? 如何使用深度信念网络进行电力转换系统故障检测与诊断? 如何通过Park向量分析法检测不同电力转换系统拓扑中的开路故障?
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