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World File Search System波浪
波浪能发电场的优化
要使波浪能实现商业可行性，大多数概念都要求将波浪能转换器部署在阵列、公园或农场中，如图 9.1 至 9.3 所示。这将降低电力子系统（例如电缆和带有变压器和其他电力电子设备的变电站）、系泊和地基、波浪测量仪器、维护和维修（船舶、起重机和更换部件）以及聘用具备所需专业知识的人员所需的基础设施成本。当波浪能转换器作为大型装置的一部分建造时，每个波浪能转换器的成本将会降低，而当设备安装在农场中时，单位海洋面积产生的能量将会增加。此外，可以在大多数波浪能转换器仍在运行的同时对少数波浪能转换器进行维护，这种冗余提高了所发电量的可靠性。根据波浪能转换器技术的不同，农场可以由几台设备到几百个部件组成。每个波浪能发电厂都会改变发电厂内外的波浪场，而产生的波浪场将是所有设备发出的所有散射波和辐射波的复杂叠加，这又会影响每个波浪能发电厂的动态。由于波浪会散射并沿所有水平方向传播，发电厂后方（入射波方向）的波浪能发电厂会影响背风区域的波浪能发电厂，使波浪发电厂的相互作用比风力发电厂的类似情况更为复杂。因此，要了解波浪发电厂的动态和性能以及发电厂外产生的波浪条件，必须充分了解流体动力学相互作用。由于这些将取决于许多参数，例如发电厂的布局、波浪能发电厂之间的间隔距离、系泊和 PTO 配置、波浪能发电厂的尺寸和特性、波浪条件和方向、水深测量等，因此问题的复杂性非常大，并且会随着相互作用设备的数量而增加。由于波浪发电厂的远场效应可能会影响波高和沉积物输送，对发电厂所在地的当地环境产生积极或消极的影响
采用多重方法优化波浪能转换器...
摘要 — 世界海洋蕴藏着巨大的能量，是一种很有前途的可再生能源。波浪能转换器 (WEC) 是一种正在开发的技术，可以高效、经济地从海洋中提取能量。WEC 的主要组件包括浮标、电机、储能系统和与陆上电网的连接。由于吸收海浪中的能量是一个复杂的流体动力学过程，因此必须使用动力输出 (PTO) 机制将浮标的机械运动转换为可用的电能。这种转换可以通过使用齿条齿轮系统将浮标的线速度转换为用于转动电机的转速来完成。为了从海浪中提取最多的能量，必须在电机上安装控制器，使浮标与海浪的频率产生共振。对于不规则的波浪气候，可以使用多共振控制器与波浪频谱产生共振并优化 WEC 的功率输出。索引词——波浪能转换器、能量捕获、多谐振控制、可再生能源
来自波浪的能量：在直流母线电气架构中将 HESS 集成到波浪能转换器，以提高电网电能质量
摘要：环境保护的需求推动了可再生能源的大规模引入。尽管风能和太阳能是目前最成熟的发电技术，但波浪能每年仍有巨大的能源潜力尚未开发。事实上，目前还没有开发出用于波浪能转换的领先设备。因此，未来波浪能的开发将与特定的配电和输电基础设施密切相关，由于波浪能的随机性，这些基础设施必须满足高要求才能保证电网的安全性和稳定性。为此，本文介绍了一种基于公共直流母线拓扑的电气架构模型，其中包括由锂离子电池和飞轮与波浪能转换器耦合组成的混合储能系统 (HESS)。具体来说，这项研究工作旨在研究在特定的压力生产条件下，HESS 在公共耦合点 (PCC) 引入的电压和电流波形频率以及瞬态行为方面的有益影响。具体而言，在定义的模拟场景中，结果表明，PCC 处的电压波频率峰值降低了 64% 至 80%，与没有存储的情况下相比，HESS 的稳定速度更快，在更短的时间内（-10% 至 -42%）达到设定值（50 Hz）。因此，在波浪能转换器中集成 HESS 可以大大减少与间歇性和波动性波浪生产有关的主电网安全性和稳定性问题，从而显著提高对可再生能源电力预期增长份额的容忍度。
我们正处于经济发展的第四波浪潮中吗？
摘要：各州以及社区对经济增长和发展政策的处理方式随着时间的推移而变化，经历了不同的阶段或浪潮。我们已经经历了三个这样的阶段或浪潮的想法已被学术界和实践者广泛讨论和研究。在这篇演讲中，我提出了一系列论点，表明我们已经进入了社区处理经济增长和发展的第四阶段或浪潮。具体来说，社区正在将注意力从促进商业发展转移到让社区对人们更具吸引力上。有时被称为“场所营造”，其理念是，如果我们让社区尽可能地吸引人们，人们就会愿意住在社区并创造商业机会。这种从关注人而不是关注企业的转变对于社区如何看待经济增长和发展至关重要。关键词：经济发展、政策、场所营造 JEL 代码：O10、R11、R28
太平洋亚热带海岸地区波浪能资源利用评估
摘要：大多数波浪能转换器 (WEC) 都是为在高纬度高能海域运行而设计的，这限制了它们在通常以较温和的条件为主的地区的表现。本研究评估了下加利福尼亚州海岸满足分散式能源计划 (DES) 的农场中完整测试阶段 WEC 的表现，该海岸被认为是墨西哥太平洋沿岸最有活力的地区之一。进行了高分辨率 11 年近岸波浪后报，并使用声学多普勒流速仪 (ADCP) 数据进行了验证，以表征研究区域的波浪能资源。从波浪能气候学中确定了两个热点。在这些地点，根据其功率矩阵确定了七种知名 WEC 技术的提取能力。最后，估计了小型 WEC 农场提取的功率，这些农场拥有满足 DES 所需的最少设备数量。研究区域具有中等的波浪能可用性，季节性明显，年际变化较小。在所有评估的设备中，WaveDragon 提取的波浪能最高；然而，Pelamis 的性能最好，最大月平均容量系数高达 40%。建议将 WEC 农场与存储模块或混合可再生系统相结合，以满足能量较少的夏季月份的连续 DES。
新自然经济：亚洲的下一波浪潮
大自然正在以前所未有的速度衰退，而且速度还在不断加快。由于人类活动，近一百万个物种面临灭绝的危险。生物多样性和生态系统服务政府间小组（IPBES）的 2019 年全球评估报告是迄今为止最全面的研究，它紧急引起了人们对地球危急状况的关注。1 亚太地区拥有地球上其他任何地方都找不到的丰富特有生物多样性，其生态系统多样化，包括从东南亚的热带森林到太平洋的珊瑚礁。然而，该地区也是生物多样性和自然丧失的中心。亚太地区是世界上自然资本枯竭热点最集中的地区 2 ，并且在过去几年中一直是全球受威胁物种数量最多的地区。3 仅在东南亚，预计到 2100 年将有 13% 至 42% 的物种灭绝，其中约一半将导致全球灭绝。 4 地球系统科学家警告称，太平洋的珊瑚礁正迅速接近不可逆转的临界点，这可能会引发生物群落的快速变化，对海洋生物多样性和蓝碳封存产生深远影响。5 链接
使用 WAVEWATCH III 版本 6.07 为能源百亿亿次地球系统模型进行非结构化全球至沿海波浪建模
摘要。由于光谱波模型计算成本高昂，风浪过程通常被排除在耦合地球系统模型之外，该模型需要解决空间和时间上波的频率和方向谱。地球系统模型中使用的现有均匀分辨率波浪建模方法无法恰当地表示从全球到沿海海洋尺度的波浪气候，这主要是因为沿海分辨率和计算成本之间的权衡。为了解决这一挑战，我们为 WAVEWATCH III (WW3) 模型引入了全球非结构化网格功能，该模型适合与美国能源部的能源百亿亿次地球系统模型 (E3SM) 耦合。新的非结构化 WW3 全球波浪建模方法可以在沿海地区提供更高的全球分辨率精度，但相对而言，均匀全球分辨率较低。这种新功能可以根据沿海应用的需要模拟物理相关尺度的波浪。
基于视频的光学系统产生的高能波下的波滤波浪区环流
摘要：本文探讨了基于光流视频的技术在存在波浪破碎诱导泡沫的近岸估计波浪滤波表面电流的潜力。该方法使用破碎波通过后留下的漂流泡沫作为准被动示踪剂并跟踪它以估计表面水流。首先从图像序列中去除与海浪相关的光学特征，以避免捕获传播波而不是所需的泡沫运动。通过对图像的每个像素应用时间傅立叶低通滤波器来去除波浪。然后将低通滤波图像输入光流算法以估计泡沫位移并产生平均速度场（即波浪滤波表面电流）。我们使用一周连续的 1 Hz 采样帧，这些帧是在白天通过位于 La Petite Chambre d'Amour 海滩（法国西南部安格雷）的单个固定摄像机收集的，当时处于高能条件，显著波高范围为 0.8 至 3.3 米。将光流计算的速度与从安装在水下礁石上的一个洋流剖面仪获取的时间平均原位测量值进行了比较。将计算出的环流模式与不同场条件下的碎浪区漂流物轨迹进行了比较。光流时间平均速度与洋流剖面仪测量值显示出良好的一致性：判定系数（r2）= 0.5–0.8；均方根误差（RMSE）= 0.12–0.24 m/s；平均误差（偏差）= − 0.09 至 − 0.17 m/s；回归斜率 = 1 ± 0.15；相干性 2 = 0.4–0.6。尽管低估了持续波浪冲击礁石时的离岸速度，但光流能够正确再现漂流轨迹所描绘的平均流模式。这些模式包括裂口环流、主要的向岸表面流和充满活力的沿岸流。我们的研究表明，开源光流算法是一种很有前途的沿海成像应用技术，特别是在高能波浪条件下，当现场仪器部署可能具有挑战性时。
人工智能三波浪潮中数据和知识的二元性
我们讨论了在过去 30 到 50 年中，仅关注数据的人工智能 (AI) 系统如何受到阻碍，以及知识在开发更智能、更高效的系统方面如何发挥关键作用。事实上，人工智能的巨大进步可以从 DARPA 确定的三次人工智能浪潮中看出。在第一波浪潮中，手工制作的知识一直处于核心地位，而在第二波浪潮中，数据驱动的方法取代了知识。现在，我们看到知识在第三波人工智能浪潮中发挥了重要作用并实现了重大突破，为未来的智能系统奠定了基础，因为它们试图做出类似人类的决策，并寻求成为人类值得信赖的助手和伙伴。我们发现，从各种来源创建的知识越来越广泛，使用从手动到自动化的方式，既可以通过重新利用，也可以通过提取。将知识与统计学习结合使用正变得越来越不可或缺，有助于使人工智能系统更加透明和可审计。我们将基于认知科学，将其与知识和经验在人类智能中的作用进行比较，并讨论新兴的神经符号或混合人工智能系统，在这些系统中，知识是将数据密集型统计人工智能系统的功能与符号人工智能系统的功能相结合的关键推动因素，从而产生更强大的人工智能系统，支持更像人类的智能。数据和知识在人工智能中的作用 数据和知识在人工智能中的作用已经引起了广泛的争论。知识已经以多种不同的方式从数据中合成，或手动编码以模拟我们使用的语言或我们周围世界的工作方式，从而实现感知、查询、预测和解释。我们认为，获取知识的方法和知识形式应该适合使用和应用的环境，没有一刀切的方法。在 20 世纪 80 年代和 90 年代初期的第一次人工智能浪潮中，能够执行超越数字处理的符号计算被认为是智能的标志。随后，在逻辑中对领域知识进行符号编码并利用其进行数据推理成为主要方法。事实上，对于知识表示和推理，发展出了两个独立的阵营和方法：一种声明性方法，其中知识捕捉世界运作的方式，并与知识的使用方式分开；一种程序性方法，其中知识与知识的使用方式交织在一起。换句话说，在前一种情况下，显性知识的获取可以与其使用方式的多种方式清晰地区分开来，而在后一种情况下，知识是隐性的，是特定于应用程序的代码的组成部分。虽然前者从广泛的重用角度来看是有益的，但后者对于在实践中构建有效的实现变得必不可少，因为实践中使用启发式方法将领域知识开发并整合到应用程序代码中 [Neats & Scruffies]。
基于超级电容器的波浪能发电厂电网规范合规性储能系统选型方法
摘要：本文旨在介绍一种根据西班牙北部电网中运行的波浪能发电厂测得的发电数据确定储能系统 (ESS) 尺寸的方法。ESS 的选择标准是注入电网的功率是否符合特定的有功功率斜率限制。由于其电气特性，超级电容器 (SC) 技术特别适合此应用。ESS 尺寸确定方法基于数学模型，该模型考虑了发电系统、所选的斜率限制、ESS 效率图和电气特性。它允许人们评估满足所述需求所需的存储柜数量，同时考虑单元数量（即成本）和存储系统的可靠性之间的折衷，以确保符合电网规范。通过计算得出 ESS 的功率和能量参数，并基于分步切换策略给出了一些有关 SC 柜最有效运行的提示。最后，在完成详细分析后，将会更新一些关于技术选择的结论。