已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

ALK-PE: An efficient active learning Kriging approach for wave energy converter power matrix estimation

功率(物理) 可再生能源 基质(化学分析) 能量(信号处理) 克里金 控制理论(社会学) 计算机科学 数学优化 工程类 数学 电气工程 统计 物理 人工智能 控制(管理) 量子力学 材料科学 复合材料 机器学习
作者
Chao Ren,Jian Tan,Yihan Xing
出处
期刊:Ocean Engineering [Elsevier BV]
卷期号:286: 115566-115566 被引量:1
标识
DOI:10.1016/j.oceaneng.2023.115566
摘要

Wave energy is considered one of the most potential renewable energy. In the last two decades, many wave energy converters (WECs) have been designed to harvest energy from the ocean. Different power take-off systems are developed to maximize the power generation of WECs. However, the estimation of the power matrix of the WECs and annual power generation on the different sites is much more complex. A lot of simulations or experiments are required to obtain the power matrix of one specific WEC. To solve this problem, this paper proposes an active learning Kriging approach to estimate the WEC power matrix with less computational cost or experiment test. The efficiency of the proposed approach is demonstrated by two analytic problems and a point absorber WEC. The results show the proposed approach can efficiently and accurately estimate the power matrix of the WECs. Using the proposed ALK-PE approach, less than one-fifth of simulations or experiments are required to construct the whole power matrix of WECs at all the sea states, and the mean absolute percentage error is around 1%.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
S.S.N发布了新的文献求助10
1秒前
大大大大管子完成签到 ,获得积分10
1秒前
loong发布了新的文献求助10
1秒前
lina发布了新的文献求助10
4秒前
4秒前
5秒前
FashionBoy应助loong采纳,获得10
6秒前
Ding发布了新的文献求助10
8秒前
鬲木完成签到,获得积分20
8秒前
汉堡包应助提拉米草采纳,获得30
8秒前
10秒前
鬲木发布了新的文献求助10
10秒前
积极溪灵发布了新的文献求助30
12秒前
标致冰海完成签到 ,获得积分10
12秒前
13秒前
斯文败类应助鬲木采纳,获得10
13秒前
多肽专家完成签到,获得积分10
13秒前
wjr完成签到,获得积分10
16秒前
18秒前
酷波er应助CF采纳,获得10
22秒前
周钦完成签到 ,获得积分10
22秒前
共享精神应助大大怪采纳,获得10
23秒前
LZL完成签到 ,获得积分10
25秒前
张二关注了科研通微信公众号
27秒前
如意的靳完成签到,获得积分10
30秒前
小蓬牖完成签到,获得积分10
33秒前
33秒前
栗栗栗子发布了新的文献求助10
33秒前
song完成签到,获得积分10
36秒前
你都至少信我八分吧完成签到 ,获得积分10
36秒前
Bob发布了新的文献求助10
37秒前
39秒前
Ding完成签到,获得积分10
42秒前
栗栗栗子完成签到,获得积分10
43秒前
Arui发布了新的文献求助10
44秒前
tdtk发布了新的文献求助10
50秒前
51秒前
CR7应助hnlgdx采纳,获得20
51秒前
52秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
‘Unruly’ Children: Historical Fieldnotes and Learning Morality in a Taiwan Village (New Departures in Anthropology) 400
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3989832
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3531967
关于积分的说明 11255613
捐赠科研通 3270725
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1805035
邀请新用户注册赠送积分活动 882181
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809208