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。

对于海上可再生能源之一的波发电，要被接受为电力供应系统，有必要通过耕种多个发电机来降低成本，并通过开发稳定且高效的操作系统来改善每个面积的电力量。这项研究假设农场是使用大量吸收型浮动波发电系统（PA-WEC）制造的，并执行水族馆实验以构建数值模型，并在不断变化的不规则波浪场中最大化波浪发电量的问题进行验证。在2022年，我们对以下三个点进行了研究：1）为多个PA-WEC的最佳排列创建了可以计算几个飞机的时间序列计算的代码，这些代码可以引起不规则波中阵列之间的干扰效果，并对两架和三个飞机进行数值分析。 2）我们已经对直接估算方法进行了基本考虑，以控制功率，该方法在波浪状态下随时最大化发电量，包括使用AI模型（包括AI学习模型程序的集成方法和一般软件的集成方法）在不规则波中的多个PA-WEC的干扰效应。此外，根据研究，可以确认可以将学习模型程序纳入通用软件。此外，考虑到第二好的选择，考虑到暴风雨天气下的身体运动范围的限制，我们还检查了应考虑的限制及其数学建模。 3）关于水族馆实验，我们开始开发一个旨在在水族馆模型实验设备中实现的实验模型，并生产了第一个小型水族馆实验模型。