Ocean renewable energy, particularly wave energy, has emerged as a pivotal component for diversifying the global energy portfolio, reducing dependence on fossil fuels, and mitigating climate change impacts. This study delves into the optimization of power take-off (PTO) parameters and the site selection process for an offshore oscillating surge wave energy converter (OSWEC). However, the intrinsic dynamics of these interactions, coupled with the multi-modal nature of the optimization landscape, make this a daunting challenge. Addressing this, we introduce the novel Hill Climb - Explorative Gray Wolf Optimizer (HC-EGWO). This new methodology blends a local search method with a global optimizer, incorporating dynamic control over exploration and exploitation rates. This balance paves the way for an enhanced exploration of the solution space, ensuring the identification of superior-quality solutions. Further anchoring our approach, a feasibility landscape analysis based on linear water wave theory assumptions and the flap's maximum angular motion is conducted. This ensures the optimized OSWEC consistently operates within safety and efficiency parameters. Our findings hold significant promise for the development of more streamlined OSWEC power take-off systems. They provide insights for selecting the prime offshore site, optimizing power output, and bolstering the overall adoption of ocean renewable energy sources. Impressively, by employing the HC-EGWO method, we achieved an upswing of up to 3.31% in power output compared to other methods. This substantial increment underscores the efficacy of our proposed optimization approach. Conclusively, the outcomes offer invaluable knowledge for deploying OSWECs in the South Caspian Sea, where unique environmental conditions intersect with considerable energy potential.


翻译:海洋可再生能源,特别是波能,已成为多元化全球能源结构、减少化石燃料依赖及缓解气候变化影响的关键环节。本研究深入探索了离岸振荡涌浪波能转换器(OSWEC)的能量提取(PTO)参数优化与选址流程。然而,这些相互作用的固有动力学特性,加之优化景观的多模态特征,构成了严峻挑战。为应对此问题,我们提出了新型爬山-探索性灰狼优化器(HC-EGWO)。该方法融合局部搜索与全局优化策略,引入对探索与开发速率的动态控制。这种平衡为实现解空间的高效探索铺平了道路,确保识别出更优质量的解。此外,基于线性水波理论假设与桨叶最大角运动,我们进行了可行性景观分析,以进一步巩固方法基础,确保优化后的OSWEC始终在安全与效率参数范围内运行。研究结果为开发更简化的OSWEC能量提取系统提供了显著前景,并为选择最佳离岸站点、优化功率输出及推动海洋可再生能源全面应用提供了见解。值得关注的是,采用HC-EGWO方法后,与其他方法相比,功率输出提升高达3.31%。这一显著增幅充分证明了所提优化方法的有效性。最终,研究成果为在里海南部(其独特环境条件与巨大能源潜力相交汇)部署OSWEC提供了宝贵知识。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
学习数据的几何:形状空间分析数学综述
专知会员服务
6+阅读 · 6月17日
定向能反无人机系统最新发展动态
专知会员服务
7+阅读 · 6月17日
从燃煤战舰到算法战争:水面指挥的永恒要求
专知会员服务
4+阅读 · 6月17日
相关VIP内容
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员