Optimizing energy conversion efficiency of nonlinear wave energy converters via robust Koopman economic model predictive control
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes a robust Koopman economic model predictive control (Koopman-EMPC) method aimed at enhancing the energy conversion efficiency of nonlinear point-absorber wave energy converters (WECs). By applying Koopman operator theory and deep neural network techniques, a deep Koopman network (DKN) is constructed to achieve data-driven identification and modeling of nonlinear systems. An approximation of the infinite-dimensional Koopman linearization model is obtained within a finite-dimensional space, enabling the modeling and global linearization of the nonlinear WEC system. The EMPC method is used for process control of the WEC, while simultaneously optimizing wave energy extraction to maximize the system’s economic performance. Given the inevitable modeling errors in the Koopman model and the presence of external disturbances, a nonlinear offline feedback control strategy is introduced during the online solution of the EMPC problem to enhance system robustness. A rigorous analysis was conducted on the boundedness of the state estimation error between the Koopman model and the real system, as well as on the asymptotic stability and closed-loop robustness of the system under the proposed robust EMPC control algorithm. Multiple simulation results demonstrate the precision of the WEC model established using the proposed DKN, as well as the effectiveness of the proposed algorithm in enhancing the WEC’s energy conversion efficiency.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».