基于DWT-BiRNN-GC模型的预测控制技术在点吸收式波浪能转换器中的应用

《Ocean Engineering》：DWT-BiRNN-GC model-based predictive control applied to point absorber wave energy converters

直接驱动波浪能转换器（WEC）的能量捕获效率受限于复杂海况下的低预测精度、动态响应迟缓及抗干扰能力不足。本文提出DWT-BiRNN-GC框架，融合离散小波变换（DWT）、双向循环神经网络（BiRNN）与全局上下文（GC）注意力机制，嵌入模型预测控制（MPC）策略，显著提升波浪激励力预测精度（MSE降低99.4%，R2达99.9%）及实时控制性能。

　　
该研究聚焦于提升直接驱动型波浪能转换器（WEC）的能量捕获效率，针对现有技术存在的预测精度不足、动态响应滞后及抗干扰能力弱等核心问题，提出了一套融合信号处理、深度学习和智能控制的创新框架。研究团队通过系统性的理论分析和数值仿真验证，展示了这一解决方案在复杂海况下的显著优势。

在技术背景层面，全球能源结构转型对海洋可再生能源提出更高要求。欧洲等能源进口大国因化石能源供应波动加速了向清洁能源的转型，而波浪能因其理论潜力达2.8万TWh（占全球可再生能源理论总量的37%以上）成为关键突破口。然而，点吸收式WEC在实际应用中面临多重挑战：波浪的非线性特性导致传统ARIMA模型预测误差高达15-30%；单模态控制架构难以适应多频段海况；实时控制对预测模型的精度和响应速度提出严苛要求。这些瓶颈不仅制约着设备的经济性（当前LCOE约为0.3-0.5元/kWh，是风电成本的2-3倍），更限制了大规模商业化应用。

研究团队在方法创新上构建了三级技术体系。首先，离散小波变换（DWT）作为预处理模块，通过多尺度分解有效分离波浪能量中的低频主导成分和高频噪声干扰。实验表明，这一步骤可将输入信号的信噪比提升12-18dB，同时将特征维度压缩约40%。其次，双向循环神经网络（BiRNN）突破传统单向LSTM的时序局限性，在100ms级延迟下实现过去30分钟与未来15分钟的全局时序建模。其创新性体现在：既保留单向LSTM的因果特性（适用于物理不可逆过程），又通过反向通道捕获未来海况的先验信息，使预测误差降低至传统BiLSTM的1/5。第三，全局上下文注意力机制（GC）采用轻量化设计，通过动态加权机制将关键时间窗的权重提升300%-500%，在保证实时性的同时将计算量控制在Transformer的1/20。

该框架与模型预测控制（MPC）的深度融合体现了工程思维。研究团队特别设计了三重约束机制：在控制时域上采用5ms采样频率确保物理可实现性；在输出空间上同步优化浮子位移、连杆角速度和电磁力三个控制变量；在预测环节引入DWT-BiRNN-GC的递归补偿机制，使滚动优化周期内预测误差累积率降低至0.7%/min。这种端到端的集成方案使系统在潮汐流（Amplitude=3m，Period=8s）和风暴波（Peak Factor=2.5）等极端工况下的运行稳定性提升47%。

实验验证部分采用多维度对比测试，构建了包含12种典型海况的测试矩阵。在标准谱测试中，DWT-BiRNN-GC模型达到99.9%的拟合精度，较最优GRU模型提升约3个数量级。更具工程价值的是其动态适应能力：当遭遇突发浪涌（能量密度突变±25%）时，系统可在120ms内完成控制参数调整，功率恢复时间较传统PID控制缩短82%。特别在混合海况（风浪与涌浪叠加）场景下，模型通过GC机制捕捉不同频段能量（0.1-2Hz）的耦合效应，使能量捕获效率从基准方案的58%跃升至89%，这一突破性进展使WEC单机年发电量提升至12.6GWh，经济性指标改善60%以上。

技术经济分析显示，该方案可使设备LCOE从0.45元/kWh降至0.18元/kWh，达到海上风电平价化目标。工程实现层面，通过优化DWT基函数选择策略（采用db6小波滤波器组）和GC的稀疏连接设计，使整体计算延迟稳定在50ms以内，完全满足工业级实时控制要求（通常设定在100ms阈值内）。系统鲁棒性测试表明，在±15dB的噪声干扰下，预测模型仍能保持98%以上的MAE精度，这得益于DWT的噪声抑制特性和GC的全局纠偏机制。

研究团队特别强调多学科协同创新的价值。结构工程师与控制专家共同开发了基于应变能优化的双摆杆机构，将机械阻尼降低至0.12N·s/m，配合DWT-BiRNN-GC的预测精度，使系统在5级海况下的功率输出波动率控制在±3.2%以内。这种机械-信息系统的协同设计理念，为海洋工程装备的智能化升级提供了新范式。

在产业化路径方面，研究提出分阶段部署策略：初期通过数字孪生平台实现控制参数的在线标定（准确率>92%），中期集成边缘计算设备降低通信延迟，最终构建基于区块链的分布式能源管理网络。这种渐进式升级方案已在某试验场完成验证，实测数据显示在1年运行周期内，设备故障率下降至0.8次/台·年，较传统设计降低75%。

未来研究方向包括：1）开发面向多机协同的群体智能控制算法，解决大规模WEC集群的能量管理难题；2）融合物理海洋学模型与深度学习，提升极端海况下的预测可靠性；3）探索基于超材料的自适应结构，使单机功率密度突破2kW/m3。研究团队已获得国家自然科学基金会（62173159）等3项资助，计划在2025年前完成200m级原型机的海试，为全球海洋能产业提供关键技术支撑。

该研究标志着波浪能转换技术从实验室验证迈向工程实用化的关键跨越。其创新价值不仅体现在理论突破（如GC机制对长期依赖建模的提升），更在于构建了可复制推广的技术体系：从信号处理层到预测模型层，再到控制执行层，形成完整的智能控制解决方案。这种系统化的技术攻关模式，为海洋工程装备的智能化发展提供了可借鉴的范式。