(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210739886.6 (22)申请日 2022.06.24 (71)申请人 清华大学 地址 100084 北京市海淀区清华园 (72)发明人 肖曦　林泽川　黄宣睿　 (74)专利代理 机构 北京集佳知识产权代理有限 公司 11227 专利代理师 潘红 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) G06F 30/20(2020.01) G06F 119/14(2020.01) (54)发明名称 一种波浪发电装置模 型预测控制方法、 装置 和电子设备 (57)摘要 本申请提供了一种波浪发电装置模型预测 控制方法、 装置和电子设备， 将预测的时间区间 划分为优化时间区间和外推时间区间， 设定在外 推时间区间中利用计算得到的外推时间区间内 各时刻的外推控制律控制推力来进行控制， 并根 据外推时间区间内各时刻的系统状态预测值、 电 机推力预测值 以及波浪激励力预测值这些运行 信息， 结合优化时间区间内的各时刻的系统状态 以及波浪激励力预测值的运行信息， 对 所述预测 控制序列进行处理， 得到所述优化时间区间内各 时刻的电机推力， 从而使用较短的优化时间 区间 内的预测序列就可以得到理想的控制方案， 达到 与利用较长的优化时间区间的预测序列得到的 控制方案相同的控制效果。 权利要求书3页 说明书10页 附图2页 CN 115115110 A 2022.09.27 CN 115115110 A 1.一种波浪 发电装置模型 预测控制方法， 其特 征在于， 包括： 获取第k时刻的所述波浪发电装置的系统状态和从第k时刻到第k+N+M ‑1时刻中各 时刻 的波浪激励力预测值； 其中， 第k时刻到第k+N ‑1时刻为优化时间区间； 第k+N时刻到第k+N+ M‑1时刻为外推时间区间； 根据获取到的第k时刻的所述波浪发电装置的系统状态、 从第k时刻到第k+N ‑1时刻中 各时刻的波浪激励力预测值和从第k时刻到第k +N‑1时刻中各时刻的电机推力预测值， 得到 第k+1时刻到第k+N时刻的波浪 发电系统的系统状态预测值； 根据外推控制律、 第k+N到第k+M+N ‑1时刻中各时刻的波浪激励力预测值、 以及所得到 的第k+N时刻的系统状态预测值， 得到所述外推时间区间内各时刻的系统状态预测值和所 述外推时间区间内各时刻的电机推力预测值； 利用所述优化时间区间内各时刻的系统状态、 电机推力预测值以及波浪激励力预测 值， 以及所述外推时间区间内各时刻的系统状态、 电机推力预测值以及波浪激励力预测值， 得到优化评价指标； 利用优化算法， 对所述优化时间区间内各时刻的所述电机推力预测值进行处理， 得到 所述优化时间区间内各时刻的最优电机推力预测值。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据获取到的第k时刻的所述波浪发 电装置的系统状态、 从第k时刻到第k+N ‑1时刻中各时刻的波浪激励力预测值和从第k时刻 到第k+N‑1时刻中各时刻的电机推力 预测值， 得到第k+1时刻到第k+N时刻的波浪发电系统 的系统状态预测值， 包括： xk+1＝f(xk,uk,wk) xk+2＝f(xk+1,uk+1,wk+1) … xk+N＝f(xk+N‑1,uk+N‑1,wk+N‑1) 其中， xk+1,xk+2,…,xk+N表示k+1,k+2, …,k+N时刻的系统状态预测值， uk,uk+1,…,uk+N‑1 表示k,k+1, …,k+N‑1时刻的任意预测控制序列， wk,wk+1,…,wk+N‑1表示k,k+1, …,k+N‑1时刻 的波浪激励力预测值。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述外推控制律， 包括： 所述外推控制律满足以下公式： μ(xi)＝‑Rgvi+Kgzi,i＝k+N,…,k+N+M‑1 其中， xi表示外推时间区间内各时刻的系统状态预测值； μ(xi)表示外推时间区间内各 时刻的系统状态预测值的外推控制律控制推力； vi表示外推时间区间内各时刻的浮体速 度； zi表示外推时间区间内各时刻的浮体位置； Rg表示电机等效阻尼系数； Kg表示电机等效 弹性系数。 4.根据权利 要求3所述的方法， 其特征在于， 所述根据外推控制律、 所述第k+N到第k+M+ N‑1时刻中各时刻的波浪激励力预测值、 以及所得到的第k+N时刻的系统状态预测值， 得到 所述外推时间区间内各时刻的系统状态预测 值和所述外推时间区间内各时刻的电机推力 预测值， 包括： xk+N+1＝f(xk+N, μ(xk+N),wk+N) xk+N+2＝f(xk+N+1, μ(xk+N+1),wk+N+1)权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115115110 A 2… xk+N+M＝f(xk+N+M‑1, μ(uk+N+M‑1),wk+N+M‑1) 其中， xk+N+1,xk+N+2,…,xk+N+M表示k+N+1,k+N+2, …,k+N+M时刻的系统状态预测值， wk+N, wk+N+1,…,wk+N+M‑1表示k+N,k+N+1, …,k+N+M‑1时刻的波浪激励力预测值。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述利用所述优化 时间区间内各时刻的系 统状态、 电机推力预测值以及波浪激励力预测 值， 以及所述外推时间区间内各时刻的系统 状态、 电机推力预测值以及波浪激励力预测值， 得到优化评价指标， 包括： 利用所述优化时间区间内各时刻的系统状态、 电机推力预测值以及波浪激励力预测 值， 得到第一评价指标： 其中， E1表示第一评价指标； Ri表示所述优化时间区间内第i时刻输出能量； xi为第i时 刻系统状态； ui为第i时刻电机推力预测值； wi为第i时刻波浪激励力； 利用所述外推时间区间内各时刻的系统状态、 电机推力预测值与车子以及波浪激励力 预测值， 得到第二评价指标： 其中， E2表示第二评价指标； xi表示第i时刻系统状态， ui表示第i时刻电机推力预测值； wi表示第i时刻波浪激励力； 利用得到的所述第一评价指标和所述第二评价指标， 得到优化评价指标E： E＝E1+E2。 6.根据权利 要求2所述的方法， 其特征在于， 所述第k+1时刻到第k+N时刻的波浪发电系 统的系统状态预测值， 应满足如下 条件： ‑vmax≤vi≤vmax,i＝k+1,…,k+N ‑zmax≤zi≤zmax,i＝k+1,…,k+N ‑umax≤ui≤umax,i＝k,…,k+N‑1 ‑dumax≤ui+1‑ui≤dumax,i＝k,…,k+N‑2 ‑pmax≤R(xi,ui,wi)≤pmax,i＝k,…,k+N‑1 其中， vi为第i时刻的浮体速度， vmax为浮体速度最大值； zi为第i时刻浮体位置， zmax为浮 体位置最大值； ui为第i时刻电机推力， umax为电机推力最大值； ui+1为第i+1时刻电机推力， dumax为电机推力变化率最大值； R(xi,ui,wi)为第i时刻系统输出能量， pmax为电机输出功率 最大值。 7.一种波浪 发电装置模型 预测控制装置， 其特 征在于， 包括： 获取模块， 用于获取第k时刻的所述波浪发电装置的系统状态和从第k时刻到第k+N+M ‑ 1时刻中各时刻的波浪激励力预测值； 其中， 第k时刻到第k+N ‑1时刻为优化时间区间； 第k +N 时刻到第k+N+M ‑1时刻为外推时间区间； 第一处理模块， 用于根据获取到的第k时刻的所述波浪发电装置的系统状态、 从第k时 刻到第k+N‑1时刻中各时刻的波浪激励力预测值和从第k时刻到第k +N‑1时刻中各时刻的电权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115115110 A 3