【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及海岛近岸可再生能源监测评估的，具体涉及一种海岛近岸可再生能源集成监测和智能评估装置及方法。
技术介绍
1、在海岛近岸中，风-光-浪-流等多种可再生能源综合开发是海岛电力供应的优选方案之一。根据能源特征和用电需求调配不同发电设备，有利于提供连续稳定的电力供应。集成监测和综合评估是多能互补开发的基础，对实现海岛清洁能源独立自给有重要意义。
2、现有技术中，受交通和供电条件制约，海岛及其周边海洋可再生能源参数的获取比较困难。传统的监测设备较少考虑和利用不同环境变量之间的内在联系和耦合关系，一般针对表征波浪能、风能或太阳能等不同能源的环境参数分别独立进行采集，设备部署和维护成本较高。后期运行一旦发生通讯供电中断和传感器故障，往往造成个别要素的数据缺失，造成资源综合评估困难。
技术实现思路
1、为了克服现有技术的不足，本专利技术的目的在于提供一种海岛近岸可再生能源集成监测和智能评估装置及方法，能够在发生通讯供电中断和传感器故障时，能够对个别要素的缺测数据进行智能补齐，以便于...
【技术保护点】
1.一种海岛近岸可再生能源集成监测和智能评估方法，其特征在于，包括准备、监测、数据处理及评估步骤；
2.如权利要求1所述的海岛近岸可再生能源集成监测和智能评估方法，其特征在于，在所述数据处理及评估步骤中，补齐缺测数据采用以下方法：
3.如权利要求2所述的海岛近岸可再生能源集成监测和智能评估方法，其特征在于，在所述S30中，在利用前一部分样本进行模型训练的过程中，采用以下方法：在神经网络模型中建立输入层、隐藏层和输出层，运用前馈后向传播神经网络算法，在输入层按照时间顺序输入前一部分样本的输入变量，经过隐藏层试算确定最优节点数后，在输出层输出对应的...
【技术特征摘要】
1.一种海岛近岸可再生能源集成监测和智能评估方法，其特征在于，包括准备、监测、数据处理及评估步骤；
2.如权利要求1所述的海岛近岸可再生能源集成监测和智能评估方法，其特征在于，在所述数据处理及评估步骤中，补齐缺测数据采用以下方法：
3.如权利要求2所述的海岛近岸可再生能源集成监测和智能评估方法，其特征在于，在所述s30中，在利用前一部分样本进行模型训练的过程中，采用以下方法：在神经网络模型中建立输入层、隐藏层和输出层，运用前馈后向传播神经网络算法，在输入层按照时间顺序输入前一部分样本的输入变量，经过隐藏层试算确定最优节点数后，在输出层输出对应的输出变量，以建立在同一时间的输入变量与相应输出变量之间的映射关系。
4.如权利要求2或3所述的海岛近岸可再生能源集成监测和智能评估方法，其特征在于，在所述s40中，在利用后一部分样本进行模型验证的过程中，采用以下方法：通过训练好的模型，在输入层按照时间顺序输入对应输入变量，对相应的输出变量进行推算，从输出层输出相应输出变量，并和同一时间相应的实际的输出变量对比，判断模型输出变量的正确率是否达到80％，如是，则认定训练好的模型可信；如否，则重复步骤s20和s30，直至认定训练好的模型可信。
5.如权利要求1所述的海岛近岸可再生能源集成监测和智能评估方法，其特征在于，所述水文和气象参数可以用于表征和计算波浪能度、潮流能、海上风能、太阳能等多种海上可再生能源的能量密度；所述水文参数包括流速、有效波高、平均周期；所述气象参数包括风速、风向、光照辐射强度；所述多种可再生能源的能量密度包括波浪能密度、潮流能密度、风能密度、太阳能量密度；在对多种可再生能源的能源密度进行计算的过程中，根据水文和气象参数的相应数据，通过波浪能密度公式、潮流能密度公式、风能密度公式、太阳能量密度公式，分别计算获取波浪能密度、潮流能密度、风能密度、太阳能量密...
【专利技术属性】
技术研发人员：李博，李骏旻，许占堂，刘军亮，陈武阳，
申请(专利权)人：中国科学院南海海洋研究所，
类型：发明
国别省市：
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