[发明专利]一种基于波浪预测的重驱式波浪发电机控制方法

说明书

本发明公开了一种基于波浪预测的重驱式波浪发电机控制方法，涉及直驱式波浪发电领域，用于提升波浪发电效率，发电应用环境中波浪表现为不规则波，其波浪力大小与波高相关，能量采集部分受波浪力大小也表现为不规则波的形式；本发明采用时间序列分析的方式利用过去一段时刻的波浪高度对未来波高进行预测，建立时间序列模型对未来波高进行多步预测，通过预测结果计算得到未来时刻的预测电流参考值，采用模型预测控制的方式对参考电流进行跟踪，从而控制电机提高能量捕获效率。

技术领域

本发明涉及波浪发电技术领域，具体的是一种基于波浪预测的重驱式波浪发电机控制方法。

背景技术

波浪能在可再生能源中具有能量密度高、分布范围广的巨大优势，其能量密度在10kW/m以上，在我国的各个海域相对富集，为波浪能的开发提供了很好的应用环境。

目前的大多数研究主要是都是假设波浪未来的波高为已知，以确定的电流参考值为控制对象来控制发电机，与在实际波浪下存在差别。真实波浪通常表现为复杂的不规则波，未来的波浪信息不可直接获得。现有直驱式波浪发电在将波浪能转化为电能时，选取电流参考曲线与真实波浪下的参考电流曲线相差较大，影响发电性能。

发明内容

为解决上述背景技术中提到的不足，本发明的目的在于提供一种基于波浪预测的重驱式波浪发电机控制方法，解决了直驱式波浪发电在将波浪能转化为电能时，选取电流参考曲线与真实波浪下的参考电流曲线相差较大的问题。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：一种基于波浪预测的重驱式波浪发电机控制方法，方法包括以下步骤：

取现时刻的前N个时刻的波浪高度数据为一时间序列，检验时间序列的平稳性，若时间序列非平稳，则通过对波浪高度数据进行差分，直到时间序列平稳为止；

利用具有平稳性的时间序列，构建自回归平均移动模型ARMA；

基于ARMA模型对未来一段时间内的波高进行预测得到预测值；

利用预测的波高值计算未来时刻波浪速度大小，计算波浪速度下波浪发电机的最佳反电磁力作为参考值，从而得到该反电磁力参考值所对应的最佳参考电流；

采用模型预测控制MPC的方式对电机进行电流控制，跟踪电流参考值，使得发电机运行在最佳状态。

优选地，所述检验时间序列的平稳性的过程包括以下步骤：

首先，取前N个时刻内的波浪高度序列x_t＝{x₁,x₂,x₃…x_N}，其中x_t为N个时刻的波浪高度组成的时间序列，先将时间序列化分为k个短序列，并且每个短序列含有M个波高值。得到下式所示由k个短序列组成的x'_t：

在x'_t中，令x_ij＝x_(i-1)M+j,(i＝1,2,…,k；j＝1,2,…,M)，其中x_ij表示第i个短序列中的第j个波浪高度值，x_(i-1)M+j表示在x_t中第(i-1)M+j个波高值。

定义各短序列的统计量包括样本均值、样本方差和样本自相关系数：

其中为第i个子序列的样本均值，为第i个子序列的样本方差，r_i为第i个子序列的自相关系数；

取显著水平α＝0.05和2σ原则，当统计量满足以下要求时时间序列稳定：