An Exploratory Analysis of Current and Future Trends of Artificial Neural Network (ANN) Paradigms in Wind Energy Systems

Dieses Kapitel untersucht die transformative Rolle künstlicher neuronaler Netzwerke (ANNs) in Windenergieanlagen und konzentriert sich auf ihre Anwendung bei der Vorhersage, Designoptimierung, Fehlererkennung und Regelungsoptimierung. Er beginnt mit der Betonung der Bedeutung der Windenergie als nachhaltige Ressource und der Notwendigkeit, die Effizienz und Zuverlässigkeit von Windenergieanlagen (WEA) zu verbessern. Die Studie untersucht, wie ANNs mit ihrer Fähigkeit, große Datenmengen zu verarbeiten und sich an komplexe Situationen anzupassen, zur Bewältigung verschiedener Herausforderungen im Windenergiesektor eingesetzt werden. Es bietet eine detaillierte Klassifizierung der ANN-Techniken entsprechend ihren spezifischen Zielen, mit besonderem Schwerpunkt auf Prognose und Vorhersage, Fehlererkennung und -diagnose (FDD) sowie Design- und Kontrolloptimierung. In diesem Kapitel wird auch der Einsatz von ANNs bei der Vorhersage von Windgeschwindigkeit und -leistung, bei der Planung von Windturbinen und Windparks und bei der Erkennung von Fehlern in verschiedenen Komponenten von Windturbinen diskutiert. Er schließt mit einer statistischen Analyse der Literatur, die zeigt, wie sich ANN-Anwendungen in Windkraftanlagen in den letzten zehn Jahren entwickelt haben und wo sie sich heute befinden. Dieser umfassende Überblick bietet wertvolle Einblicke in die aktuellen und zukünftigen Trends von ANN-Paradigmen in Windenergieanlagen und ist daher eine wichtige Ressource für Fachleute, die diese fortschrittlichen Technologien verstehen und nutzen wollen.