基于蓄能器的液压传动系统研究

为充分利用海洋可再生能源,文章针对波浪能具有不稳定和不连续的特点,设计采用带有蓄能器的液压传动系统,保障波浪能发电装置稳定地输出电能;利用AMESim对液压系统进行仿真,分别研究蓄能器对电能输出的影响以及蓄能器的释放压力对永磁发电机的影响,并搭建应用蓄能器的摇臂式波能发电平台进行实验验证。仿真与实验结果表明:具有蓄能器的液压传动系统电能输出稳定,且合适的释放压力可优化液压系统和发电机的输出,可为实海况应用提供理论支持。     

雷达高度计海况偏差估计神经网络模型研究

本文基于Jason-2高度计数据,在12个不同季节的cycle数据中组合1~6个cycle的有效波高、风速和海况偏差为训练集,选取Jason-2的另外3个不同季节的cycle数据集为测试集。经检验分析,确定3个cycle对应的BP神经网络模型。将该模型应用于HY-2高度计海况偏差的估计,通过海况偏差与有效波高及风速的拟合优度、解释方差和残差对比分析,结果表明:神经网络BP模型可以有效应用于HY-2的海况偏差估计并明显优于传统海况偏差参数模型。     

基于思维进化算法优化的BP神经网络对蒸发波导高度的预测

预先掌握海上的波导高度参数对海上作战有重要意义，然而准确探测或预测波导参数十分困难。本文使用南海铁塔波导探测平台的实测数据与ERA-Interim公开数据集，提取所需相关的水文气象要素的点数据，利用NPS模型计算波导高度值，组建数据集；之后使用MEA优化的BP神经网络模型预测波导高度值。优化后的BP神经网络可避免陷入局部极小值点，预测结果有较高的准确率，且MEA在求最优个体时有比较快的收敛速度，为水平均匀的蒸发波导高度预测提供了一种方法。     

基于BP神经网络的高频地波雷达海流空间插值

高频地波雷达是海洋环境监测的重要手段，当前已经实现对海流的业务化观测，但是外部因素常引起海流空间探测的不连续性。为解决此问题，尽量保障区域数据的完整性和准确性，本文将BP神经网络技术与空间插值相结合，建立了海流的BP神经网络插值模型，并进行了针对实测数据的缺失插值仿真，通过与反距离权重法和线性插值法插值结果的对比，分析该模型在区域海流大面积缺失、流速整体较大和流速整体较小3个方面的性能。结果表明，BP神经网络插值模型的海流预测效果明显优于其他两种方法，且在流场数据大范围缺失下也取得了良好的效果。     

基于主成分分析的BP神经网络模型的形变预测方法

主成分分析可以提取形变主要信息，BP神经网络具有很强的预测功能，提出将两者相结合用于形变监测数据处理。通过MATLAB编程实现了该算法，并用实测数据进行验证，证明此方法能够提高预测数据的精度和可靠性。结果表明：与其他方法相比，基于主成分分析的改进BP神经网络能取得更好的预测效果。     

基于遗传算法和BP神经网络的海洋工程材料腐蚀预测研究

为提高海洋工程材料腐蚀速率预测的精度，提出了一种基于遗传算法（GA）优化反向传播（Back Propagation，BP）神经网络的海洋工程材料海洋环境腐蚀速率预测模型。通过遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化，利用优化后的BP神经网络对试验数据进行预测。GA-BP模型选取具有代表性的2Cr1312不锈钢、Q235B碳钢和6082铝合金三种基本海洋工程材料数据进行试验，预测结果误差小于传统BP神经网络，并且在网络训练时间上有所缩短，预测精度上有所提高。本模型在海洋工程材料于海洋环境中腐蚀速率的实际预测中具有良好的推广价值。     

全新世以来泰国湾古气候演化历史———来自地球化学和矿物学证据

为了对海表温度(SeaSurfaceTemperature,SST)和海表盐度(SeaSurfaceSalinity,SSS)数据进行精确的短期预报,基于多站位海洋观测浮标获取的海表温度和海表盐度数据,利用反向传播(BackPropagation,BP)和径向基函数(RadialBasisFunction,RBF)两种神经网络方法开展了短期预测。首先,在预测时长固定为5d的情况下,对比不同训练时长的预测结果的均方误差(MeanSquaredError,MSE),进而确定以20d的观测数据作为训练集的预测结果均方误差最小。然后,以 PAPA 站观测浮标获取的2009年1月、4月、7月和10月各月的前20d温盐数据作为训练集,分别训练BP和 RBF神经网络,将训练好的2种神经网络模型应用于各月第21至25日的温盐数据预测。结果表明:BP和 RBF神经网络均能有效预测海表温盐数据的季节性变化,但 RBF神经网络对不同预测时间的整体预测效果优于 BP神经网络。多站点数据的预测实验进一步验证了 RBF神经网络模型具有较强适用性和更高的准确性。RBF神经网络模型可以作为海表温盐数据短期预报的有力工具。     

阵列筏式波浪能发电装置建模与仿真分析

为了提高阵列筏式波浪能发电装置采能效率,对不同排列方式的振荡浮子与不同楔形角的试验平台模型进行组合,优化水动力结构模型装置。建立了振荡浮子和采能装置试验平台三维模型,并进行了仿真分析。分别分析了由3种排列方式的振荡浮子和3种楔形角情况下的9种模型在水深15 m、平台吃水1.2 m、振荡浮子吃水0.5 m海况下垂直方向的时域响应和频域响应,结果发现当模型的振荡浮子以错开方式排列且试验平台楔形角为60°时,振荡浮子在垂直方向的振荡速度最快,其RAO值也最大,说明该组合模型更有利于提高筏式波浪能发电装置的采能效率。     

台风海况下半潜式钻井平台动力性能监测与分析

半潜式钻井平台在海洋油气资源开发中发挥着重要作用,目前主要采用模型试验和数值模拟方法对其动力性能进行研究,非常缺乏台风等极端海况下半潜式平台动力响应的实海域监测数据。以某半潜式钻井平台为研究对象,构建了一套比较完善的平台动力性能监测系统,并对台风“杜苏芮”过境阶段的监测数据进行了分析。根据平台艏部气隙及运动监测数据推算了平台吃水及环境波高;采用随机波浪的统计分析方法,计算得到短期海况的有效波高、谱峰周期、能量谱等信息,通过与多种典型海浪谱对比发现Jonswap谱与所测波谱吻合较好;对平台的横摇、纵摇及垂荡运动进行了时域统计分析和频域谱分析,得到了台风海况下被测平台波频运动的实际响应特征,对于指导平台抗台作业具有重要意义。     

珠江口波力试验电站实海况性能测试与控制系统

波力电站性能测试数据,对指导波能系统工程设计和理论研究有着重要的意义。本文对我国第一座岸式波力发电站测试控制系统、实海况下性能试验作了简要介绍。给出一组现场测量数据,并提出负载控制法,使电站稳定运行。     

人工神经网络技术在台风浪预报中的应用

利用人工神经网络中的BP算法，结合南海硇洲岛海区近30年的台风及台风浪资料，经预期因子的选择并作对比试验，建立了本海区较为理想的台风浪人工神经网络预报模型。结果表明：人工神经网络方法在台湾浪的预报上，有较好的拟合历史台风浪高的能力，利用该模型对台风浪高的预报也达到了一定的精度。为实际台风浪浪的预报增加了新方法、新思路。     

一种新型的海上浪风光综合发电船

提出了一种新型综合发电船,其主要由驳船、波浪能转换装置、风能转换装置、太阳能转换装置和其余发电相关设施五个部分组成;本装置基于驳船这一可移动载体,能够根据实时能源情况更改工作场地,是一个可移动的分布式能源供应系统,它能够综合利用选定区域内的波浪能、风能和太阳能进行发电,解决现有海上能源发电系统存在的发电效率低、稳定性差和单元发电成本高等问题。文中详细阐述了该发电装置的结构和工作原理,并从设计、运用等方面浅析了该发电装置的优点。这种综合发电船具有较大的推广性和实用性。     

一种基于波浪能的海洋立体观测系统及应用

随着海洋波浪能发电技术的发展和成熟,其在海洋观测领域的应用受到关注和研究。自主设计并研制了一种集波浪能发电、海表/海底同步观测、实时4G 通信传输、远程无线控制于一体的海洋立体观测系统,于2021 年7 月在珠江口万山岛海域通过锚泊系留方式布放,开展海上波浪能供电和观测应用试验。海试期间连续获取了海底原位观测视频数据,以及海表波浪变化和波浪能发电参数等监测数据,并对波浪能发电电流、电压和功率进行了统计分析,讨论了波浪能发电水平受波浪变化的影响,分析了两者之间的相关性。试验结果表明：利用波浪能供电的海洋观测系统具备连续、长周期、全天候观测的优势和潜力,源源不断的波浪能可保障海洋观测系统的稳定观测和数据可靠传输,实现了海洋观测系统长期独立运行所需的绿色高效供能,验证了波浪能在海洋观测领域应用的可行性和先进性。     

Research of Power Take-off System for “Sharp Eagle Ⅱ” Wave Energy Converter

The "Sharp Eagle" device is a wave energy converter of a hinged double floating body. The wave-absorbing floating body hinges on the semi-submerged floating body structure. Under the action of wave, the wave-absorbing floating body rotates around the hinge point, and the wave energy can be converted into kinetic energy. In this paper, the power take-off system of "Sharp Eagle II" wave energy converter(the second generation of "Sharp Eagle") was studied, which adopts the hydraulic type power take-off system. The 0-1 power generation mode was applied in this system to make the "Sharp Eagle II" operate under various wave conditions. The principle of power generation was introduced in detail, and the power take-off system was simulated. Three groups of different movement period inputs were used to simulate three kinds of wave conditions, and the simulation results were obtained under three different working conditions. In addition, the prototype of "Sharp Eagle II" wave energy converter was tested on land and in real sea conditions. The experimental data have been collected, and the experimental data and simulation results were compared and validated. This work has laid a foundation for the design and application of the following "Sharp Eagle" series of devices.     

基于深度学习的随船波浪测量技术研究

深海极端波浪环境为浮式海洋平台作业时最为关键的海洋动力环境之一。在其作用下,深海浮式平台的运动、气隙以及结构响应等均为近年来的研究热点。然而,在深海环境中,入射波浪环境往往通过X波段雷达进行测量,仅能获得波浪的短时统计值,极大限制了实海域浮动平台动力响应的研究。目前,尚无成熟的方法能够对海洋浮式平台所处海域的入射波时序进行实时测量。针对深远海半潜式平台的波浪时序随船测量问题,结合平台气隙响应与运动响应数据建立基于深层神经网络的波浪非线性解耦模型,准确估计辐射、绕射波浪以及其非线性成分对时序波浪场的影响。研究显示,基于深度神经网络的波浪时序测量技术可以实现从气隙响应到入射波信息的反推,利用该方法计算得到的波浪时序具有较高的精度。     

双体波浪能装置运动及系泊系统特性研究

波浪能是一种清洁、可再生的新型能源,波浪能发电装置在海上作业时会受到变化的风、浪、流载荷作用,需要系泊系统保证其稳性和安全性。以适用于中国南海500 m水深的振荡双浮体式波浪能发电装置为研究对象,运用频域计算与时域计算结合的方法对双浮体及其系泊系统的运动响应和动力载荷进行计算,获取极端海况与工作海况下浮体运动和系泊缆索张力的时历数据。参照BV船级社NR-493规定的海上浮式结构物系泊安全系数规范,对3种系泊方案进行安全校核和对比分析。选定其中一种系泊方案,通过改变系泊系统以及能量转换器（PTO）的参数,探究参数变化对双体波浪能装置运动响应以及系泊系统特性的影响,为类似应用于深水的双体波浪能装置系泊系统的设计提供参考。     

海洋能发电装置现场检测平台设计

随着国际社会对海洋可再生能源开发利用的关注,众多海洋能发电装置投入研发。目前我国已有相当一部分海洋能发电装置进入海试阶段。因此,在海洋能发电装置海试的过程中,需要对海洋能发电装置的发电性能进行检测。文中介绍了海洋能发电装置现场检测平台的设计,研究并设计检测方法以满足海洋能发电装置现场检测的需求。海洋能发电装置现场检测平台的设计以满足波浪能、潮流能发电装置的测试需求为主,兼顾其他形式的发电装置。该平台主要对海洋能发电装置的功率特性、电能质量特性以及电网适应性等指标进行测试,并根据海洋能发电装置的测试结果开展分析与评价。     

船载波浪发电设备设计及其性能研究

为解决小型无人船由于船体空间紧凑,携带燃料较少导致的续航力差、航程短等问题,本文以三体船为平台,将摆式波浪能发电技术与多体船相结合,提出了一种新型船载波浪发电设备设计方案。该发电设备可由主侧船体之间的波浪运动响应差异驱动,在海上航行时捕获波浪能并转化为电能,以此来补充船上能源。通过数值软件对三体船进行性能预报,结果表明,在四级海况下迎浪航行时,三体船平均波浪能捕获功率可达3.57 kW,波浪能一级转换效率为7.32%,能够有效的补充船上能源。同时,安装船载波浪发电设备具备减摇减荡的效果,提升了三体船的航行稳定性,进一步体现了该装置的可行性和实用性。     

基于BP神经网络的深水自升式海洋平台智能控制模型试验研究

基于BP神经网络控制方法设计了一种适用于自升式海洋平台的智能控制系统。为了验证该控制系统的有效性,以墨西哥湾海域某典型深水自升式海洋平台为原型,根据动力相似准则按照1∶40的相似比设计海洋平台试验模型,采用磁流变阻尼器作为实施该智能控制方法的控制器,并对其主要参数进行了设计。在此基础上,在波浪水池中分别对有、无安装控制系统的自升式海洋平台模型进行了多工况的波浪试验,通过对比安装控制系统前后平台结构的响应幅度,研究了控制系统的振动控制效果。试验结果表明:基于BP神经网络的磁流变阻尼智能控制系统能够有效地控制自升式海洋平台结构的动力响应,且控制效果稳定。