Den installerade mängden förnybar energi har expanderat kraftigt under de senaste åren. Vågenergi, med dess höga kapacitetsfaktorer har stor potential att komplettera etablerade källor av sol- och vindenergi. Denna studie undersöker problemet med att optimera layouten av avancerade, tre-ter våg energiomvandlare i en storleksbegränsad gård i en numeriskt modellerad havsmiljö. Simulering och beräkning av de komplicerade hydrodynamiska interaktionerna i vågodlingar kan vara beräkningskrävande, vilket begränsar optimeringsmetoder för att bara ha några tusen utvärderingar. För att hantera detta dyra optimeringsproblem föreslås en adaptiv neurosurrogatoptimeringsmetod (ANSO) som består av en surrogatåterkommande Neural Network-modell (RNN) tränad med ett mycket begränsat antal observationer. Denna modell kombineras med en snabbmeta-heuristisk optimizer för justering av modellens hyperparametrar. Den utbildade modellen tillämpas med hjälp av en girig lokal sökning med en backtracking optimeringsstrategi. För att utvärdera resultatet av det föreslagna tillvägagångssättet jämförs några av de mer populära och framgångsrika evolutionära algoritmerna (EAs) i fyra verkliga vågscenarier (Sydney, Perth, Adelaide och Tasmanien). Experimentella resultat visar att den adaptiva neuromodellen är konkurrenskraftig med andra optimeringsmetoder när det gäller total utnyttjad effekt och snabbare när det gäller totala beräkningskostnader.
För att hantera detta verkligt dyra optimeringsproblem rekommenderades en neurosurrogatoptimeringsmetod som består av en surrogatåterkommande Neural Network (RNN) modell och en symmetrisk lokal sökning.
Adaptive Neuro-Surrogate-Based Optimisation Method for Wave Energy Converters Placement Optimisation
{'venue': 'International Conference on Neural Information Processing,2019,pp. 353-366. Springer', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}