支持波浪能转换器功率预测的波浪顺序数据同化
大气与海洋物理
2022-10-03 v1
摘要
可再生能源并入电网仍是活跃的研发领域，对于波浪能转换器（WEC）等较不成熟的可再生能源技术尤为如此。WEC 预计将在偏远社区（天然微电网）实现早期强劲的市场渗透。因此，准确的波浪预测对于管理 WEC 阵列与微电网的相互作用尤为重要。近期开发的低成本波浪测量浮标可在以往缺乏实时数据的偏远定点进行业务化波浪数据同化。我们提出了一个具有实时数据同化能力、用于 WEC 功率预测的波浪建模框架的开发与评估。低成本波浪测量浮标提供的实时波浪谱使得在混合建模流程中利用集合卡尔曼滤波技术进行业务化数据同化成为可能；该流程将基于物理的数值波浪模型与数据驱动的误差模型相结合，旨在捕捉给定边界条件中的偏差。为此，在考虑模型和观测误差的同时，对测量的波浪谱进行同化以进行状态与参数联合估计。该分析使得在关注位置处的波浪特征预测更准更精确。在阿拉斯加 Yakutat 近海获得的初始部署数据表明，由一个浮标测得并同化进波浪建模框架的波浪数据，相较于传统数值预报提高了预报技巧。
引用
@article{arxiv.2209.15115,
title = {Wave Sequential Data Assimilation in Support of Wave Energy Converter Power Prediction},
author = {Mohammad Khalil and Carlos Michelén Ströfer and Kaustubha Raghukumar and Ann Dallman},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.15115},
year = {2022}
}