【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及直驱式波浪能发电，具体的是一种基于波浪预测的发电装置运动状态和发电机控制方法。
技术介绍
1、为了解决传统旋转电机能量转换的问题，人们开始研究直驱式波浪发电系统。直驱式波浪能发电系统中的直线电机可以直接将波浪的运动转换为电能，实现一级能量转换，从而简化了波浪能的提取过程并提高了转换效率。由于海洋波浪的随机性和不规则性，如何实现双自由度直驱式波浪发电系统的高效控制是一个技术难题。为了最大限度地提高能量转换效率和系统可靠性，需要进一步开发先进的控制方法，实现对发电装置运动和发电机输出的优化控制。
技术实现思路
1、为解决上述
技术介绍
中提到的不足，本专利技术的目的是在于提供一种基于波浪预测的双自由度直驱式波浪能发电装置运动状态和发电控制方法，通过对未来一段时间内的波浪高度进行预测，可以提前调整发电装置的运动状态和发电机的控制参数，从而实现对波浪能的高效捕获和转换。该方法基于对系统动力学模型的预测，通过优化未来一段时间内的控制输入，实现对发电装置运动和能量转换过程的最优控制。
2、本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现，一种基于波浪预测的双自由度直驱式波浪发电系统控制方法，方法包括以下步骤：
3、1、基于线性预测器对未来一段时间内的波高进行预测；
4、2、利用预测值进行模型构建，实现预期控制性能；
5、3、采用模型预测控制svpwm方式对电机进行控制，使得发电机处于最佳运动状态；
6、优选地，所述基于线性预测器的波
7、第一步，取当前时刻为t，希望预测未来m个时间步长的波浪运动，即将未来的波浪运动表示为过去n个时间步长的波浪数据的线性组合：
8、
9、其中，ai是线性预测器的系数，需要通过优化算法进行确定。为了确定最优的预测器系数，可以最小化预测误差的均方值：
10、
11、其中，n是训练数据的样本数，ηj(t+k)分别是第j个样本在时刻t+k的预测值和实际值。将预测误差j对预测器系数ai求导，并令导数为零：
12、
13、第二步，整理上式后，可以得到：
14、
15、第三步，引入波浪数据的自相关函数：
16、
17、优选地，上式简化为：
18、
19、第四步，上式写成矩阵形式：
20、
21、第五步，通过求解上述线性方程组，可以得到最优的预测器系数ai。在实际应用中，还需要不断更新预测器的训练数据，以适应海洋环境的变化。
22、优选地，所述模型预测控制过程包括以下步骤：
23、第一步，针对状态空间描述的非线性系统预测模型：
24、
25、其中，x(k)，u(k)和y(k)分别表示系统状态、控制输入和输出。
26、第二步，根据预测模型，预测系统未来时间段内的输出：
27、{y(k+1|k),y(k+1|k),…,y(k+tp|k)}
28、预测系统未来输出时还需要知道预测时域内的控制输入：
29、
30、期望的输出设定为：
31、{r(k+1|k),r(k+1|k),…,r(k+tp|k)}
32、控制约束和输出约束为：
33、umin≤u(k+i)≤umax,i≥0；ymin≤y(k+i)≤ymax,i≥0
34、第三步，需要寻找到一个最优的控制输入使得预测的系统输出与期望的输出越接近越好，设计一个简单的代价函数：
35、
36、第四步，模型预测控制优化问题函数为：
37、
38、
39、对于有限控制集模型预测控制，其控制输入集合是离散且有限的，且通常使用一步预测。
40、优选地，预测模型构建过程包括以下步骤：
41、第五步，建立状态空间表达式为：
42、
43、yc(t)＝ccxc(t)
44、第六步，所述上式是连续时间下的数学模型，在实际的应用中，控制信号是离散化的，因此需要对该式进行离散化，以h为周期进行采样，计算公式如下：
45、
46、
47、第七步，离散后的系统函数形式为：
48、
49、yd(k)＝ccxd(k)
50、优选地，电磁力与能量函数有关，对状态和输出变量进行变换，表达式如下：
51、
52、优选地，离散化的系统进一步表示为：
53、x(k+1)＝ax(k)+bδu(k+1)+fδv(k+1)
54、y(k)＝cx(k)
55、第八步，采用的模型预测控制中，选取的预测时域和控制时域均为n，则最终的预测模型函数如下：
56、
57、优选地，目标函数构建过程包含以下步骤：
58、第九步，以发电系统的能量函数作为最终的目标函数，首先能量函数如下：
59、
60、优选地，对能量函数进行离散化，离散化的能量函数表达式如下：
61、
62、上式中括号里的第一项是至于当前时刻有关的函数项，因此可以忽略不计。
63、第十步，目标函数的表达式如下：
64、
65、优选地，根据上式对上式进一步化简，可以得到：
66、
67、第十一步，上式中的最后一项与所求项的最优值无关，因此进一步简化的目标函数为：
68、
69、优选地，通过二次规划求解最优问题：
70、
71、最后就可以得到最优控制增量，并将中的第一个增量应用到下一环控制中实现预期控制性能。
72、优选地，svpwm空间矢量脉宽调制包含以下步骤：
73、svpwm将空间划分为6个扇区。当电压空间矢量在给定内区域旋转时，将附近的有效电压矢量和两个零矢量来合成电压等效矢量。
74、第一步，通过判断电压空间矢量us的扇区，确定所需的基本电压矢量，usα,usβ分别表示us在两相静止坐标系下的电压分量，定义us1、us2和us3为：
75、
76、第二步，令n＝sign(us1)+2sign(us2)+4sign(us3)，其中sign是符号函数，其表达式为：
77、
78、n值与和扇区号的对应关系见表1。
79、表1电压矢量与扇区号的对应关系
80、
81、第三步，以us落在第一扇区为例，用u1、u2去合成us，在一个开关周期ts内，u1作用时间为t1，u2作用时间为t2，根据矢量合成的原理得出：
82、
83、优选地，又|ui|＝2/3udc,i＝1～6解得：
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1.一种基于波浪预测的双自由度直驱式波浪发电系统控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于波浪预测的双自由度直驱式波浪发电系统控制方法，其特征在于，所述基于线性预测器的波浪预测过程包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于波浪预测的双自由度直驱式波浪发电系统控制方法，其特征在于，所述模型预测控制过程包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于波浪预测的双自由度直驱式波浪发电系统控制方法，其特征在于，所述SVPWM空间矢量脉宽调制方法包含以下步骤：
【技术特征摘要】
1.一种基于波浪预测的双自由度直驱式波浪发电系统控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于波浪预测的双自由度直驱式波浪发电系统控制方法，其特征在于，所述基于线性预测器的波浪预测过程包括以下步骤：
3.根据权利要...
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