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Created with Pixso. Created with Pixso. 製品 Created with Pixso.
風Lidarシステム
Created with Pixso. 温度範囲 マイナス40°Cからプラス60°C 風速精度0.1メートル/秒,完全湿度範囲 風データでは0パーセントから100パーセント

温度範囲 マイナス40°Cからプラス60°C 風速精度0.1メートル/秒,完全湿度範囲 風データでは0パーセントから100パーセント

Brand Name: MOVELASER
Model Number: Nacelle Wind Lidar
MOQ: 1 Set
Delivery Time: 1-2 Months
Detail Information
証明:
DNV GL
Wind Direction Accuracy:
Weight:
≤50kg
Distance:
Ordinary Type 30~350m
Size:
554*430*581mm³ (with Handle)
Wind Speed Accuracy:
0.1m/s
Sampling Rate:
1Hz
Measurement Layer:
12 Or 24
Powered By:
24V±5%DC, 100~230V AC
Packaging Details:
Air Box
Supply Ability:
200 Set ,1 Month
ハイライト:

風リダーシステムマイナス40°C 風速精度0.1m/s 風リダー全湿度範囲

,

wind speed accuracy 0.1 m/s

,

wind lidar full humidity range

Product Description

製品説明:

モラスB300は,ドップラー周波数シフト原理に基づいて機能し,DBSスキャンベクトル合成技術を使用しています.この 装置 は,風 の 速度 と 風 の 方向 を 異なる 高さ で 正確 に 測定 する こと が でき ますレーダー装置の30メートルから350メートルです

Molas B300シリーズは,ファイバーレーザーライダー送信機,レーザートランシーバーシステム,高速データ取得ユニット,そして洗練されたデータ処理ソフトウェアの4つの主要なコンポーネントで構成されています.このモジュール の それぞれ は 慎重 に 設計 さ れ て 最適化 さ れ て い ます.システム全体で優れた連携を図る.

モラス B300 シリーズは,シームレスな統合に加えて, 動作中,強力なデータセキュリティを保証します.風力測定アプリケーションの信頼性の高いソリューションになります.


特徴:

接触のない測定

この技術により 便利で迅速な測定プロセスが実現し 業界で新しい基準が設定されています

高度 の 精度

精度0.1メートル/秒,角度精度1°の精度で正確な測定を可能にします

容易 に 維持 する

製造中の安全性に関するリスクを除去する シンプルで迅速な メンテナンスです

データセキュリティ

データ漏洩などの経済リスクや政策リスクに対する保護を保証し,安全な情報処理を維持します.

広範囲

20メートルから350メートルまでの測定範囲をサポートし,さまざまなニーズを満たすために12または24の設定可能なレベルがあります.

インフラストラクチャの建設なし

土地の取得やインフラストラクチャの設置を必要とせず 労力と関連懸念を大幅に削減します

柔軟 な 派遣

コンパクトで軽量な設計により,様々な地形環境に簡単に適応できます.

全天候対応

性能が低下することなく 厳しい屋外環境でも 信頼性の高い動作を できるように設計されています

時間 を 節約 し て 効率 的 な 方法

操作が簡単で 迅速に展開でき 貴重な時間を節約し コストを削減できます

柔軟な構成

柔軟な構成,シームレスな配送,効率的なデータ送信を可能にする無線接続を使用します.


技術パラメータ:

パワー ≤60W
体重 ≤50kg
温度範囲 -40°C ~ +60°C
風速の精度 0.1m/s
サイズ 554*430*581mm3 (ハンドル付き)
湿度範囲 0% から 100%
距離 普通型 30~350m
風の方向の正確さ
パワーアップ: 24V±5%DC,100~230VAC
測定層 12 または 24

応用:

風力資源の評価

特定の地域における風力発電の利用可能性と一貫性を評価することは,成功する風力発電プロジェクトにとって極めて重要です.風力資源の評価は,風速,方向,エネルギー出力を決定するために.

風力発電の予測システム

先進的なシステムを使って 風力発電を正確に予測しますこの予測ツールでは 気候データと機械学習アルゴリズムを用いて 風力発電所が短期・長期的に 生成できる電力を 推定します.

天気検出

天気条件のモニタリングは,風力発電の運用を最適化するために重要な役割を果たします.天気検出は,気温などの大気パラメータに関するリアルタイム情報を収集することを意味します.,意思決定を支えるため

マイクロ サイト の 選択 と レビュー

微小レベルでの風力タービンの正確な位置を選択することで 最大限の効率が確保されます.より広いプロジェクト領域内の最適なサイトを選択するために.

風力発電所の業績評価

設置後,効率を測定し,改善すべき分野を特定するために,風力発電所の運用を継続的に評価することが必要です.全体の生産性を向上させるため.