Practical Improvement of Power Generation Efficiency of Wave Power Floating Arrays in Irregular Waves Using AI Models

利用人工智能模型实际提高不规则波浪中波浪能漂浮阵列的发电效率

• 批准号: 22H01698
• 负责人: 村井 基彦
• 金额: $ 10.4万
• 依托单位: Yokohama National University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2026-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22H01698/
• 关键词: 波力発電; 浮体式; AI; 波浪中; 波浪発電; ポイントアブソーバー; 水槽実験

海洋再生可能エネルギーの一つである波浪発電が電力供給システムとして受け入れられるには、複数発電機のファーム化によるコスト削減に加え、安定的で高効率な運用システムの開発による面積当たりの発電量の向上が求められる。本研究では多数のポイントアブソーバー型浮体式波浪発電システム（PA-WEC）によるファーム化を想定し、時々刻々変化する不規則な波浪場における波浪発電量の最大化問題について、数値モデルの構築とその検証のための水槽実験を遂行する。2022年度においては、次の3点について研究を進めた。1) 不規則波中でのアレイ間での波の干渉効果を引き出せる複数PA-WECの最適配置について数機を対象とした時系列計算を計算可能なコードを作成し、数値解析を2機及び3機を対象として実施した。2) AIモデルの活用による、不規則波中での複数PA-WECに入射する干渉効果も含めた波浪状態における時々刻々の発電量を最大化する制御力の即時推定法について、開発しているAIの学習モデルプログラムと汎用ソフトの連携手法も含めて、基礎的な検討をおこなった。また、検討に基づき、汎用ソフトへの学習モデルプログラムを取り込めたことが確認できた。また、荒天中などでの物理的な可動域の制約条件も考慮したセカンドベストの選択については、検討すべき制約条件とその数理モデル化について検討を行った。3) 水槽実験については、水槽模型実験機器への実装を想定した実験用モデルの開発に着手し、小型の水槽実験模型の初号機の製作を行った。

Ocean regeneration may occur in the form of wave power generation, power supply, reception, reduction, stability, high efficiency, utilization, development, area, and upward power generation. In this paper, we study the optimization and optimization of wave power generation in irregular wave fields, and carry out the optimization and optimization of wave power generation in the PA-WEC system (PA-WEC). In 2022, the research on the next three points was carried out. 1)The interference effect of irregular waves is introduced. The optimal configuration of PA-WEC is calculated by calculating the time series of the image. The calculation of the image is performed by 2 and 3 machines. 2)A real-time estimation method for controlling the power of a plurality of PA-WEC incident on an irregular wave, including wave states, time intervals, and time intervals, is used to estimate the real-time power of an AI. The basic information, general information and learning methods of the system are as follows: In addition, the constraints of the physical movable domain in the wilderness are considered during the selection of the object, and the constraints and mathematical simulation are discussed. 3)Water tank design, water tank model design, installation, development, small water tank design, initial design