Graph Isomorphic Network-Assisted Optimal Coordination of Wave Energy Converters Based on Maximum Power Generation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Oceans are a major source of clean energy, harnessing the vast and consistent power of waves to generate electricity. Today, they are seen as a vital renewable and clean solution for transitioning to a complete fossil fuel-free future world. To get the most out of ocean wave potential, Wave Energy Converters (WECs) are being used to harness the power of ocean waves into usable electrical energy. To this end, to maximize the power generated from the WECs, two strategies for WEC design improvement and optimal coordination can be considered. Among these, optimal coordination is the more straightforward method to implement. However, most of the recently developed coordination strategies are dynamic-based, encountering challenges as the system’s scale expands and grows larger. Consequently, a novel Graph Isomorphic Network (GIN)-based model is presented in this paper. The proposed model consists of the following five layers: the input graph, two GIN convolutional layers (GIN Conv.1, and 2), a mean pooling layer, and the output layer. The target of total generated power is predicted based on the features of the generated power from each WEC and the related spatial coordinates {xi,yi}. Subsequently, based on the anticipated total power considered by the model, the system enables maximum generation. The model performs spatial coordination analyses to present the optimal coordination for each WEC to achieve the objective of maximizing total generated power. The proposed model is evaluated through several Key Performance Indicators (KPIs), achieving the least number of errors in prediction and optimal coordination performances.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle