陳麗雪 李德堂 華軍 賴文斌 申宏群

摘要：取能效率是衡量波浪發(fā)電裝置設(shè)計合理與否的重要參考標(biāo)準(zhǔn)。文章首先介紹了搖臂式波浪發(fā)電平臺，接著對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理和算法進(jìn)行了描述，最后以水池試驗(yàn)過程中收集的數(shù)據(jù)為樣本數(shù)據(jù)，在Matlab平臺上運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對實(shí)海況下?lián)u臂式波浪發(fā)電平臺的取能效率作了仿真預(yù)測。仿真結(jié)果表明：實(shí)海況下?lián)u臂式波浪發(fā)電平臺的取能效率達(dá)到了預(yù)期目標(biāo)，進(jìn)一步說明BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成功訓(xùn)練出可靠的網(wǎng)絡(luò)，在此基礎(chǔ)上預(yù)測的數(shù)據(jù)具有一定的參考價值。

關(guān)鍵詞：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);數(shù)據(jù)預(yù)測;發(fā)電平臺;取能效率;Matlab

中圖分類號：TM6;P74????文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A????文章編號：1005-9857（2020）03-0080-05

Energy Efficiency of Rocker Wave Power Generation Platform Based on BP Neural Network Prediction

CHEN Lixue1，LI Detang2，HUA Jun1，LAI Wenbin2，SHEN Hongqun2

（1.Port and Transportation Engineering College，Zhejiang Ocean University，Zhoushan 316022，China;2.School of Civil and Mechanical Engineering，Zhejiang Ocean University，Zhoushan 316022，China）

Abstract：Energy efficiency is an important reference standard for measuring the rationality of wave power plant design.This paper introduced the rockertype wave power generation platform，and described the principle and algorithm of BP neural network.The data collected during the pool test process was taken as the sample data，and the BP neural network was used to shake the real sea state on the Matlab platform.The energyreceiving efficiency of the arm wave power platform was simulated and predicted.The simulation results showed that the energy efficiency of the rockertype wave power generation platform reached the expected range under real sea conditions，which further demonstrated that the BP neural network had successfully trained a reliable network，so as the predicted data would have certain reference value.

Key words：BP neural network，Data prediction，Power generation platform，Energy efficiency，Matlab

0?引言

隨著社會經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展，可利用的不可再生能源日益減少，尋找新的可再生能源逐漸成為社會熱議的話題[1]。而海洋面積占地球總面積的70%，自然而然成為人們探索的對象。經(jīng)世界能源委員會的調(diào)查結(jié)果顯示，全球海洋能源中可利用的波浪能達(dá)20億kW[4]，數(shù)量相當(dāng)可觀。為了更好地利用波浪能，團(tuán)隊自主研發(fā)一套新型搖臂式波浪發(fā)電平臺，與之前團(tuán)隊研發(fā)的振蕩浮子式波浪發(fā)電平臺[3]相比，該裝置能同時收集橫、縱兩個方向的波浪能，具有更高的能量轉(zhuǎn)化效率。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征，進(jìn)行信息處理的算法數(shù)學(xué)模型，其中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是目前應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[5]。它是一種按照誤差逆向傳播算法訓(xùn)練的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其主要特點(diǎn)是：向前傳播信號，反向傳播誤差，過程中通過不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)重值，使網(wǎng)絡(luò)的結(jié)果輸出與期望輸出盡可能相近，以達(dá)到訓(xùn)練的目的。

本研究通過試驗(yàn)驗(yàn)證與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，預(yù)測實(shí)海況下新型搖臂式波浪發(fā)電裝置的取能效率，從而驗(yàn)證了該裝置設(shè)計的合理性，在一定程度上減少了經(jīng)濟(jì)損失。

1?搖臂式波浪發(fā)電平臺的組成及工作原理

搖臂式波浪發(fā)電平臺主要由三樁腿支撐平臺、浮筒、群組油缸、液壓泵、蓄能器、液壓馬達(dá)、發(fā)電機(jī)及燈泡（負(fù)載）組成，如圖1所示。該裝置的工作原理是：浮筒隨著波浪的運(yùn)動在橫、縱兩個方向捕獲波浪能，將波浪能轉(zhuǎn)化為浮筒的機(jī)械能。浮筒的運(yùn)動帶動群組油缸運(yùn)動，群組油缸帶動活塞做上下運(yùn)動，液壓泵通過液壓回路將浮筒的機(jī)械能轉(zhuǎn)化為液壓能存儲在蓄能器中。蓄能器釋放穩(wěn)定的液壓油，恒壓驅(qū)動液壓馬達(dá)，液壓馬達(dá)帶動永磁發(fā)電機(jī)發(fā)電，將液壓能轉(zhuǎn)化為電能，使負(fù)載穩(wěn)定工作。其中發(fā)電裝置能量轉(zhuǎn)化圖如圖2所示，液壓裝置工作原理圖如圖3所示。

2?BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即誤差反向傳播算法的學(xué)習(xí)過程，它包括信息的正向傳播和誤差的反向傳播兩個過程。BP網(wǎng)絡(luò)模型一般由多層神經(jīng)元組成，其中第一層稱為輸入層，最后一層稱為輸出層，其他各層均被稱為隱含層。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理是：輸入層各神經(jīng)元負(fù)責(zé)接收來自外界的輸入信息，并傳遞給中間層各神經(jīng)元;中間層處理輸入層輸出的數(shù)據(jù)，負(fù)責(zé)信息變換;輸出層接收最后一層隱含層的信息，經(jīng)進(jìn)一步處理后，即完成一次學(xué)習(xí)的正向傳播，此時由輸出層輸出信息處理結(jié)果。若輸出結(jié)果與期望結(jié)果的誤差在允許范圍內(nèi)，則代表學(xué)習(xí)成功;若輸出結(jié)果與期望結(jié)果的誤差超過允許范圍，則進(jìn)入反向傳播過程，將誤差信號沿原路傳遞返回，通過修改各神經(jīng)元間的權(quán)值和閾值，再次計算返回正向傳播過程，直到誤差達(dá)到允許范圍內(nèi)，此時網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過程結(jié)束[13]。

最常見的3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖4所示。

3?取能效率預(yù)測

3.1?數(shù)據(jù)的選擇

將影響裝置取能效率的因素作為輸入?yún)?shù)，包括水深、浮子半徑、系統(tǒng)壓力、波高、頻率、浮子吃水深度和負(fù)載（燈泡）數(shù)量。試驗(yàn)在浙江海洋大學(xué)定海校區(qū)水池實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行，選取600組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，25組數(shù)據(jù)作為檢驗(yàn)樣本檢驗(yàn)訓(xùn)練模型的可靠性，25組數(shù)據(jù)作為測試樣本預(yù)測不同條件下的取能效率。

3.2?BP網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建

BP網(wǎng)絡(luò)模型建立步驟如下：

（1）確定輸入輸出數(shù)據(jù)。將影響裝置取能效率的因素作為輸入層數(shù)據(jù)，即輸入層神經(jīng)元個數(shù)為7;將取能效率作為輸出層數(shù)據(jù)，即輸出層神經(jīng)元個數(shù)為1。

（2）確定隱含層神經(jīng)元個數(shù)。根據(jù)需要，本研究訓(xùn)練一個單隱層的3層BP網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)如下經(jīng)驗(yàn)公式[11-12]選擇隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)：

n′=n+m+a

式中：n為輸入層節(jié)點(diǎn)個數(shù);m為輸出層節(jié)點(diǎn)個數(shù);a為1～10之間的常數(shù)。所以建立的網(wǎng)絡(luò)隱含層神經(jīng)元個數(shù)可設(shè)為4、6、8、10、12。經(jīng)過試驗(yàn)驗(yàn)證，當(dāng)隱含層神經(jīng)元個數(shù)為8時，效果最好。因此，此網(wǎng)絡(luò)選定隱含層神經(jīng)元個數(shù)為8。

（3）本模型中，輸入層與隱含層之間的激活函數(shù)選用tansig函數(shù)，隱含層與輸出層之間的連接函數(shù)選用tansig函數(shù)，訓(xùn)練函數(shù)為trainlm函數(shù)。

（4）創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò)，設(shè)置相應(yīng)的參數(shù)。使用函數(shù)premnmx將數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，用newff函數(shù)創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò)。

（5）訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)用train函數(shù)。

（6）進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)測。

3.3?訓(xùn)練過程及結(jié)果分析

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練模型如圖5所示。設(shè)置BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練次數(shù)epoch=5 000，訓(xùn)練誤差goal=0.000 000 1，學(xué)習(xí)效率Lr=0.1。根據(jù) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程的性能曲線（圖6）和結(jié)果回歸曲線（圖7），可知經(jīng)過303次訓(xùn)練后誤差達(dá)到要求，回歸系數(shù)為0.978 21，接近1，均方誤差為0.003 475，在誤差范圍之內(nèi)，可見網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果可靠。

通過選取25組工況對裝置取能效率進(jìn)行預(yù)測，預(yù)測結(jié)果與試驗(yàn)結(jié)果如圖8所示。從圖8中可知，預(yù)測結(jié)果與實(shí)驗(yàn)結(jié)果均在20%上下浮動，符合裝置設(shè)計時的期望輸出。通過公式計算，預(yù)期結(jié)果與實(shí)驗(yàn)結(jié)果的相對誤差最大為0.11，進(jìn)一步說明了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的可靠性。因此，在已知水深、浮子半徑、系統(tǒng)壓力、波高、頻率、浮子吃水深度和負(fù)載（燈泡）數(shù)量的前提下，可以通過建立BP網(wǎng)絡(luò)模型來預(yù)測裝置的取能效率。

4?結(jié)語

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種，在數(shù)據(jù)預(yù)測中發(fā)揮著重要的作用。本研究在波浪發(fā)電裝置的取能效率預(yù)測中引入了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并且在Matlab平臺建立了取能效率的預(yù)測模型，通過仿真實(shí)現(xiàn)了不同工況下裝置取能效率的預(yù)測。結(jié)合現(xiàn)場試驗(yàn)和數(shù)值模擬對BP網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行檢驗(yàn)，驗(yàn)證了建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有較好的精度，在一定參數(shù)范圍內(nèi)能夠預(yù)測出波浪發(fā)電裝置的取能效率。

對于BP網(wǎng)絡(luò)來說，樣本數(shù)據(jù)是非常重要的，以后將用更多的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練更可靠的網(wǎng)絡(luò)，為下一步的試驗(yàn)打好基礎(chǔ)。

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