基于深度Koopman算子的非线性波浪能转换器鲁棒经济模型预测控制优化研究

针对非线性点吸收式波浪能转换器(WEC)能量转换效率提升难题，研究团队提出融合深度Koopman网络(DKN)的鲁棒经济模型预测控制(r-KEMPC)方法。通过数据驱动建立全局线性化模型，结合经济目标函数与非线性反馈策略，在保证系统稳定性的同时实现能量提取效率提升，为海洋可再生能源开发提供创新控制范式。

　　

随着全球对清洁能源需求的激增，海洋波浪能因其高能量密度和稳定性成为最具开发潜力的可再生能源之一。然而，点吸收式波浪能转换器(WEC)在实际运行中面临非线性动力学特性、环境干扰和能量转换效率低等多重挑战。传统基于频率域分析的线性控制方法难以处理系统非线性约束，而直接采用非线性模型预测控制(NMPC)又存在计算复杂度高的问题。如何实现非线性WEC系统的精确建模与高效控制，成为制约波浪能商业化应用的关键瓶颈。

针对这一难题，中国研究人员提出了一种融合深度学习和鲁棒控制理论的创新解决方案。通过深度Koopman网络(DKN)对非线性WEC系统进行数据驱动的全局线性化建模，结合经济模型预测控制(EMPC)框架，在《Ocean Engineering》发表的这项研究中，首次实现了WEC系统控制优化与经济效益的最大化统一。

研究采用三项核心技术方法：1)基于深度神经网络的Koopman算子学习，从系统运行数据中构建有限维线性近似模型；2)将能量提取效率指标直接嵌入EMPC目标函数；3)引入非线性反馈补偿机制处理模型误差和外部扰动。通过16步预测时域和0.1秒采样间隔的参数设置，在保证实时性的同时提升控制精度。

系统建模与问题描述
建立包含浮体垂荡运动、PTO装置和海洋环境干扰的非线性WEC动力学模型，明确系统状态约束和控制输入限制。

方法创新
提出DKN架构实现Koopman空间中的精确线性化映射，通过编码器-解码器网络结构学习系统的高维特征表示。EMPC控制器设计将经济性能指标(能量提取功率)直接作为优化目标，突破传统MPC的设定值跟踪局限。

建模误差与鲁棒性分析
严格证明DKN模型状态估计误差的有界性，推导出闭环系统在李雅普诺夫意义下的渐进稳定性条件。通过构造辅助控制器和扰动观测器，确保系统在±10%参数摄动下的鲁棒性。

仿真验证
对比实验显示，所提r-KEMPC方案较传统MPC提升23.7%能量捕获效率，在4级海况下仍保持90%以上的电压输出稳定性。DKN模型的均方根误差(RMSE)仅为EDMD方法的31.2%，验证了深度学习方法在非线性表征上的优势。

该研究通过理论创新与方法融合，成功解决了非线性WEC系统控制中的三个核心问题：1)首次实现基于深度学习的WEC全局线性化建模；2)建立经济性能与控制优化的直接关联；3)保证系统在模型失配和外部干扰下的鲁棒稳定性。研究成果不仅为海洋能装置控制提供了新范式，其提出的DKN-EMPC框架还可推广至其他非线性能源系统的优化控制领域，对推动可再生能源技术进步具有重要启示意义。