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申请/专利权人：山东大学
摘要：本发明涉及一种基于深度学习神经网络的波浪能发电系统预测及控制方法，属于海洋能发电装备控制领域，包括：对波高数据进行预处理，形成以时间为序列的多段不规则波，并计算等效波高和等效波频；将多段不规则波重组，作为深度学习神经网络预测模型的输入，得到未来m个数据段的等效波高和等效波频；根据等效波高、等效波频与辐射阻尼、附加质量的关系，得到未来m个数据段的最优能量捕获阻尼；随着时间推移，实时采集的最新波高数据重复上述步骤继续预测并计算未来m个数据段的最优能量捕获阻尼，实现最大捕能功率。本发明为实时预测，降低了计算量，且综合考虑了历史信息和实时更新的数据，对能量捕获阻尼进行动态调整，以达到最优发电效率。
主权项：1.一种基于深度学习神经网络的波浪能发电系统预测及控制方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：对波高数据进行预处理，形成以时间为序列的数据段，得到多段不规则波，并计算每段不规则波的等效波高和等效波频；S2：将多段不规则波的等效波高和等效波频重组后作为深度学习神经网络预测模型的输入，对未来m个数据段进行预测，得到未来m个数据段的等效波高和等效波频；S3：根据等效波高、等效波频与发电系统的辐射阻尼Cr、附加质量A的关系，得到未来m个数据段的最优能量捕获阻尼；S4：随着时间推移，实时采集的最新波高数据重复上述步骤S1～步骤S3，继续预测并计算未来m个数据段的最优能量捕获阻尼，实现最大捕能功率；步骤S1中的具体实现过程为：S11：采用滑动窗口法对实时采集的波高数据以固定长度L循环截取，形成以时间为序列的数据段，共形成n段不规则波；S12：对每一段不规则波进行快速傅里叶变换，得到每段不规则波的k个波分量，即得到k个波高和k个波频，根据波浪能量的贡献程度对各波分量进行权重加权，得到该段不规则波的等效波高和等效波频；步骤S12中，对于第i段的不规则波，其等效波高Hi和等效波频ωi的计算公式如下： 其中，ωj表示某段不规则波中第j个波分量的波频，Hj表示某段不规则波中第j个波分量的波高； 表示某段不规则波中第j个波分量的权重，计算公式如下：
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东大学 基于深度学习神经网络的波浪能发电系统预测及控制方法
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