随着全球环境问题变得越来越重要，风能越来越显示出其作为清洁能源的不可替代的地位。据风电场的现场条件，合理选择风力涡轮机的类型允许冷存储单元获得最佳性能。题在本文中，开发了一种用于选择风电场风机的多用途熵决策模型，以根据风电场要求选择合适的风电机组模型。
立选择风能冷库的指标体系，规范和规范指标，消除不同维度对结果的影响。过计算指标熵值和熵权来确定指标的重要程度，然后确定计划的完整分数并优化计划。年来，中国在兆瓦级能源生产冷藏库的研发方面一直表现良好。中，金风科技开发的2.5兆瓦和3兆瓦蓄电池已成功投产，而华瑞风电开发的3兆瓦海上风电机组已成功投产。接到电网，华瑞风电，湘电风电，东电和重庆海庄的设施已经开始研发具有独特SMW能力的风力发电机[1，2]。而，在风电场建设过程中，风能制冷机组的选择非常重要，但现有的选择风电制冷机组的方法存在重大问题。此，本部分旨在探索选择冷藏机组的方法，并在完善的理论基础上找到一种完整的方法，具有较强的可操作性，可应用于工程实践。用此方法。实际情况下，检查其准确性和操作性，为风电场投资和风电场建设前的风电机组选择工作提供参考。据实际情况和选择风能储能单元的考虑因素，通过对风能储能单元各项指标的分析，选择相对完整的储能单元建立风力涡轮机，包括技术性能指标和经济绩效指标。风机选择相关的技术性能指标主要包括风力特性分析指标，风机主要部件参数和风机的一般特性[3，4，5]。中，风力特性分析指标包括年平均风速，标称风速，平均风速，平均风速，最大风速和风速。力超过50年，以及冷藏机组的安全水平; ，变速箱，发电系统和车床;全球特征参数包括制冷储存单元可用性，功率控制模式和功率曲线保证率。能制冷单元的经济性能指标主要包括发电收入风能和风电场建设项目的投资。电项目的总投资包括建筑，设备和设施的辅助工程成本，建筑工程成本，基准储备成本，扩频成本和施工。能源领域，冷库安装除了上面提到的总静态投资和总投资外，衡量项目投资效果的重要指标还包括每千瓦静态投资和静态投资。力单位。据上述选择的冷库机组的技术性能指标，风能指标和工程投资，可以建立决策指标体系。定用于选择风力涡轮机的冷藏单元的灰熵权重的过程可能具有不同的因素来测量不同指标的重要性。文建立了风能制冷机组选择过程中区间灰数序列的灰色熵模型，全面测量了决策者在此过程中可获得的信息量。策不同的指标，以更好地判断决策系统的优缺点[6，7]。用熵加权方法来加强决策指标并不是评估决策指标的重要性，而是确定决策指标有助于决策者做出决策的竞争程度。[8]。信息理论的角度来看，它应该是决策者在做出决策时可获得的决策信息量。式（2）是间隔的灰色数的归一化形式，其中gij表示间隔ij的灰色数，白色部分，cij表示灰色间隔茚茚ij的灰色数。公式（4）中，Wj表示第j个索引的熵权，m表示评估指数的数量。
了通过使用上面获得的模式的总分的灰色区间来优化方案，有必要计算索引的可能性，使用似然矩阵来执行模式和模式之间的成对比较。所有图表进行分类。了最终确定所选程序是否正确。率矩阵可以包括所有方案相互比较的所有概率信息，从而可以通过求解能量矩阵的排序向量来对方案的分类进行排序。于上面提出的似然矩阵分类向量，冷库安装可以获得该方案的合理优化。
索引系统的基础上，采用灰色熵多目标评价模型进行风力发电机组冷库的选择，采用分类矩阵计算系统排序，可以根据分类采取风力涡轮机的冷藏单元的选择决定。而，随着科学技术的发展，风能储存单元将越来越适应环境变化。前提出的一些指标可能随着风能储存单元的变化而变化。要在实践中继续发展和提高。
本文转载自
冷库安装 https://www.iceage-china.com