WACE - Wave energy AI-based Control Enhancement

Syfte och mål

Drivet av behovet för hållbar utveckling har vågenergiomvandlare fått stor uppmärksamhet under de senaste decennierna. I synnerhet är den optimala driften av vågenergiomvandlare en av nyckelfaktorerna för att sänka utjämnade energikostnader (LCOE). Huvudmålet med detta projekt är att uppnå en prestandaförbättring av en vågenergiomvandlare genom att använda artificiell intelligens för att förbättra en befintlig kontrollstrategi.

Förväntade effekter och resultat

Vanligtvis används numeriska modeller för att utveckla en optimeringsbaserad reglerstrategi för vågenergiomvandlare (WECs). Tanken med detta projekt är att använda en befintlig kontrollalgoritm för WECs och kombinera den med AI-baserade metoder för att förbättra prestandan för det övergripande closed-loop reglersystemet. Detta tillvägagångssätt är inte begränsat till WECs och kan även utökas för att förbättra befintliga kontrollalgoritmer i ett brett spektrum av industriella tillämpningar.

Planerat upplägg och genomförande

Ett modellbaserat designramverk används i detta projekt. Efter kravställning av closed-loop reglersystemet, designas en AI-baserad optimal reglerstrategi tillsammans med en hardware-in-the-loop (HIL) test platform. Prestandan hos den utvecklade algoritmen demonstreras genom HIL-testning i en realistisk realtidsmiljö samtidigt som den befintliga operativa strategin används som referens.