【技术实现步骤摘要】
本申请涉及海上漂浮式风电，尤其是一种基于时序动态分解的漂浮式风机运动响应实时预报方法。
技术介绍
1、漂浮式风电系统是开发深远海优势风资源的重要海洋装备，由风力发电机组、塔筒、浮式风机平台、系泊锚固系统和动态电缆等部分组成。在风浪流海洋环境的联合激励下，漂浮式风机会产生六自由度不规则随机运动，将增加系统的疲劳载荷、降低发电效率、威胁系统安全性。因此，对漂浮式风机运动响应进行实时预报，不仅能够为漂浮式风机运动抑制系统提供超前信息，还能够对漂浮式风机的运行状态起到预警作用，有利于增强系统的可靠性和安全性。
2、传统方法通常采用一体化耦合仿真计算来预报漂浮式风机的运动响应。然而，漂浮式风机系统的耦合动力特性复杂，一体化耦合仿真计算需要求解复杂的空气动力学、水动力学、结构动力学控制方程，数值建模涉及的参数繁多、建模过程复杂。这会导致计算资源消耗巨大、计算效率低下的问题，无法满足海上实时预报的应用需求。
技术实现思路
1、本申请针对上述问题及技术需求，提出了一种基于时序动态分解的漂浮式风...
【技术保护点】
1.一种基于时序动态分解的漂浮式风机运动响应实时预报方法，其特征在于，所述漂浮式风机运动响应实时预报方法包括：
2.根据权利要求1所述的漂浮式风机运动响应实时预报方法，其特征在于，所述将运动响应训练样本的历史时序分解为趋势分量和波动分量包括：
3.根据权利要求1所述的漂浮式风机运动响应实时预报方法，其特征在于，所述特征提取模块包括并列设置的两个结构相同的CNN子网络，所述趋势图像和所述波动图像分别输入至两个CNN子网络中得到趋势特征向量和波动特征向量；每个CNN子网络包括依次级联的卷积层、池化层和平均池化层，卷积层用于提取输入图像的特征并挖掘输...
【技术特征摘要】
1.一种基于时序动态分解的漂浮式风机运动响应实时预报方法，其特征在于，所述漂浮式风机运动响应实时预报方法包括：
2.根据权利要求1所述的漂浮式风机运动响应实时预报方法，其特征在于，所述将运动响应训练样本的历史时序分解为趋势分量和波动分量包括：
3.根据权利要求1所述的漂浮式风机运动响应实时预报方法，其特征在于，所述特征提取模块包括并列设置的两个结构相同的cnn子网络，所述趋势图像和所述波动图像分别输入至两个cnn子网络中得到趋势特征向量和波动特征向量；每个cnn子网络包括依次级联的卷积层、池化层和平均池化层，卷积层用于提取输入图像的特征并挖掘输入图像的特征之间的相关性得到特征图，池化层用于对特征图进行下采样操作以降低特征图的维度，平均池化层用于将降维后的特征图压缩为长度为n的特征向量。
4.根据权利要求1所述的漂浮式风机运动响应实时预报方法，其特征在于，所述预测模块包括并列设置的两个结构相同的隐藏层和一个输出层，所述趋势特征向量和所述波动特征向量分别输入至两个隐藏层，得到趋势隐藏状态和波动隐藏状态，趋势隐藏状态和波动隐藏状态传递至输出层得到未来m个时刻的运动响应数据；每个隐藏层包括多个级联的gru单元，输出层采用一层全连接层，隐藏层用于捕...
【专利技术属性】
技术研发人员：董晴，刘岳，任志浩，张凯，张华，王健，周昊，金庭宇，路振，汤明刚，
申请(专利权)人：中国船舶科学研究中心，
类型：发明
国别省市：
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