基于BP神经网络的分层越浪式波能发电装置越浪量估算研究.pdf

【基于BP神经网络的分层越浪式波能发电装置越浪量估算研究】 这篇研究主要探讨了如何利用BP神经网络来估算分层越浪式波能发电装置的越浪量，这是一种重要的海洋能利用技术。越浪式波能发电装置能够在捕获波浪能量的同时，与防波堤和护岸工程相结合，实现能源与防护的双重功能。然而，这类装置对于潮位变化的适应性较差，直接影响其工作效率和发电出力。 分层越浪式波能发电装置为了解决大潮差问题而设计，它具有上下两层发电蓄水池，能在高低水位下都能工作，从而增加有效工作时间，提高整体发电效率。为了更科学地进行海试决策和提升装置性能，研究中提出了一种实时估算越浪量的方法。 BP神经网络在此研究中的应用是关键。需要输入装置投放海域的实时潮位和波浪水文数据。然后，根据物理模型试验得到的单宽平均越浪量，通过比例反算获取实际条件下装置的越浪量。运用BP神经网络算法，基于步骤二得到的数据进行网络训练，对实测水文条件下的装置越浪量进行仿真，从而得出实时越浪量的估计。 文章中还详细描述了水文资料的输入过程。潮位被假设为规则正弦变化曲线，而波浪条件则采用了改进的JONSWAP谱进行模拟。这些输入数据为BP神经网络提供了训练和预测的基础。 研究的意义在于，通过实时估算越浪量，可以优化分层越浪式波能发电装置的蓄水池工作控制策略，从而更准确地预测装置的发电量，这对于海洋能装置的性能研究和实际应用具有重要意义。同时，这一方法也为海洋能的开发和利用提供了新的理论和技术支持。 总结来说，该研究利用BP神经网络技术对分层越浪式波能发电装置的越浪量进行了建模和估算，旨在提高装置的工作效率和发电量预测的准确性，对于推动海洋能的可持续发展和高效利用具有积极的科学价值和实践意义。