《Ocean Engineering》：A predictive efficiency maximization method based on active airflow control for an oscillating water column turbine
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提高波浪能装置空气涡轮转换效率的集成控制策略研究。采用主动气流调节装置与基于空气涡轮流动模型的滚动优化预测控制（TA-MPC）算法，通过实时传感器数据实现动态多变量约束优化，实验表明在周期2秒、波高7厘米的不规则波条件下效率达基准值145.98%，规则波条件下达135.3%。
黄艳|马晓福|董伟迅|涂永强|杨少辉|范建宇|李成龙|杜志昌|王远奎
集美大学海洋装备与机械工程学院，中国厦门，361021
摘要
振荡水柱（OWC）装置是最具前景的波浪能转换器（WEC）概念之一。然而，提高其能量转换效率仍然是一个关键挑战。由于整个系统的输出在很大程度上取决于空气涡轮机的性能，本研究重点通过先进的控制策略来提升涡轮机的转换效率。为了解决现有问题，我们提出了一种集成控制系统，该系统结合了主动气流调节装置和涡轮气流模型预测控制（TA-MPC）算法。该系统利用实时传感器数据作为输入，基于预设的参考效率进行滚动时域优化。由此产生的最优控制指令被传输到执行器，从而实现气流状态的动态调整。值得注意的是，所开发的TA-MPC策略在预测控制框架内明确考虑了多变量约束，以最大化涡轮机的转换效率。实验验证表明，在各种波浪条件下，涡轮机的性能得到了显著提升。在不规则波浪条件下（T = 2秒，H_w = 7厘米），峰值效率达到了未控制基线的145.98％；在规则波浪条件下（T = 2秒，H_w = 7厘米），效率达到了基线的135.3％。这些结果证明，所提出的装置和控制算法能够持续提升空气涡轮机的性能和转换效率。
引言
为应对由需求增长和传统资源枯竭引发的日益严重的能源危机，向清洁能源的转型已成为缓解气候变化和确保能源安全的紧迫任务（Rafiq等人，2025年；Xu等人，2024年；Yang等人，2024a年）。波浪能作为一种有前景的可再生能源，由于其高能量密度、良好的电力质量和广泛的地理可用性，在过去几十年中吸引了全球大量的研究兴趣（Xu等人，2025年；Noman等人，2024a年；Pan等人，2025年）。尽管波浪能技术的进步为实际应用奠定了坚实的基础，但其经济可行性仍受到整体系统成本较高的限制（Yang等人，2025年）。限制成本效益的主要因素是现有波浪能转换器（WEC）的转换效率普遍较低，尤其是在不规则波浪条件下难以保持一致的高性能。因此，提高转换效率是推进波浪能转换技术的一个关键挑战（Song等人，2025年；Chen等人，2019年）。
已建立的波浪能转换技术主要分为三类：振荡浮标系统、振荡水柱（OWC）和越浪装置（Rao等人，2025年；Bian等人，2025年；Goulart等人，2024年）。其中，基于OWC的系统因结构简单、机械坚固、运行可靠性和相对较低的维护成本而获得了广泛的认可和实际应用（Zhu等人，2024年；Zhang等人，2024年，2025年）。OWC中的能量转换过程包括三个连续阶段：波浪引起的运动使封闭在腔室中的水柱振荡；由此产生的双向气流驱动自整流空气涡轮机；涡轮机轴旋转发电机产生电力。
在传统的OWC系统中，空气涡轮机直接与发电机相连。空气腔室内水面的振荡运动产生双向气流，驱动涡轮机转子发电（Abbasi和Ketabdari，2022年）。作为将水动力波浪能转换为电能的关键组件，空气涡轮机对OWC装置的总体效率起着至关重要的作用（Hiron等人，2025年）。自整流轴流式空气涡轮机能够在OWC腔室的往复气流下保持单向旋转，与其他涡轮机配置相比具有更高的平均效率（Cui等人，2019a年）。自20世纪80年代首次开发以来，这种设计已在OWC系统中得到广泛应用，并成为能量转换的主流选择（Falc?o，2025年；Cui等人，2019b年）。与在稳定、单向气流和恒定输入功率下的性能相比，自整流轴流式涡轮机在振荡气流条件下的效率特性显著更好（Liu等人，2019年）。
然而，大多数现有空气涡轮机的能量转换效率仍然有限（Ding等人，2026年）。这一挑战通常通过两种主要途径解决：首先，通过优化涡轮机的几何参数来改善空气动力学特性；其次，通过实施先进的控制策略来动态调整运行状态以最大化效率。本研究侧重于后一种方法，旨在通过主动控制来提升涡轮机效率，从而提高OWC系统的整体性能。
在OWC系统中，空气涡轮机控制通过调节旋转速度、优化双向气流和保持良好的运行条件来增强能量捕获。这可以通过调整发电机扭矩（通过负载（Henriques等人，2019年）或速度控制）或使用机械流量调节装置来主动调节气流参数来实现（Alam等人，2026年）。在可用的控制策略中，模型预测控制（MPC）具有出色的动态响应和适应性，特别适用于波浪驱动能量转换这种随机且充满约束的环境。
近年来，MPC作为WEC控制的关键研究方向受到了广泛关注，这主要归功于其强大的实时能力和操作灵活性（Faedo等人，2017年；Marques Silva等人，2023年）。Al-Khayyat等人（Al-Khayyat等人，2025年）提出了一种适用于配备Wells涡轮机和双馈感应发电机的OWC的MPC策略。通过预测波峰以预测气流变化，控制器调整发电机负载以调节流量系数，从而降低气流速度；仿真结果证实了该方法在稳定涡轮机效率方面的有效性。Fa?等人（2020a年）开发了三种以发电机扭矩为控制变量的控制算法，并在Mutriku发电厂进行了实验验证，显著提高了功率输出。Blanco等人（2021年）引入了一种双通道多矢量MPC策略，有效跟踪和缓解了涡轮机扭矩和旋转速度的严重波动。此外，Fa?等人（2020b年）为单个腔室建立了一个完整的“波浪到电线”模型，并对涡轮机速度控制和锁定策略进行了深入研究，验证了先进控制算法可以显著提高发电效率。Noman等人（2024b年）提出了一种独立的多阶段控制方法，结合了自适应非线性反向步进算法来共同调节气流和旋转速度。此外，Bai等人（2024年）应用了一种异步分布式最优尾流模型控制策略，通过同时调整发电机扭矩和俯仰角来提高整体效率。Shiravani等人（2023年）实现了一种通用预测控制方案，旨在将涡轮机的旋转速度保持在最佳流量系数范围内，仿真验证了其稳健的性能。
与以往的研究不同，本研究引入了一种创新的主动气流控制装置，该装置安装在涡轮机上游，并由一种称为涡轮气流模型预测控制（TA-MPC）的专用控制策略进行管理。TA-MPC的核心是一个利用实时反馈线性化的动态预测框架。与传统固定模型MPC方法相比，该框架根据瞬时系统状态不断更新线性化预测模型。这种能力使控制器能够有效适应随机波浪激励和时变运行条件，从而相比静态控制方案提高了控制稳健性和动态调节精度。
本文的其余部分结构如下。第2节建立了控制装置的数学和物理模型。第3节详细介绍了实验平台和设置。第4节对实验结果进行了分析和讨论。第5节给出了结论。
设备结构和控制流程
如图1所示，所提出的控制系统集成到了‘Jida-4’ OWC原型中。图1(a)展示了物理原型，而图1(b)展示了3D结构布局。图1(c)突出了控制装置的具体安装位置，其内部挡板机制在图1(d)中进行了详细说明。通过调整内部挡板相对于水平面的倾斜角度，该机制可以动态调节气流速度
实验环境设置
所有实验均在集美大学的波浪水槽中进行。水槽长度为30米，宽度为1.2米，整个测试过程中水深保持在0.55米。水槽一端装有活塞式波浪发生器，集成了波浪高度监测器，能够生成规则和不规则的波浪（Yang等人，2024b）。下游端配备了一个倾斜的多孔波浪吸收海滩，用于有效消散入射波浪能量
规则波浪下的动态响应分析
为了确保视觉清晰度和分析重点，仅展示了时间序列数据最初的0-100秒段。图7(a)和(b)展示了在控制装置影响下，高度为6厘米、周期为3秒的规则波浪下的涡轮机压力差和双向气流速度的动态响应。同样，图7(c)和(d)展示了高度为7厘米、周期为3秒的波浪下的相应响应。
结论
本研究提出了一种集成的气流控制系统，结合了TA-MPC算法来优化OWC空气涡轮机的性能。所提出的方法有效提高了气流调节精度和能量转换效率，在多种波浪条件下展示了强大的适应性和稳健的优化性能。此外，控制架构与标准物理执行机制无缝兼容，便于实际工程应用
CRediT作者贡献声明
黄艳：撰写——原始草稿，验证，数据整理，概念化。马晓福：撰写——审阅与编辑，调查，资金获取，正式分析。董伟迅：撰写——审阅与编辑，可视化，验证，调查。涂永强：撰写——审阅与编辑，可视化，资金获取，正式分析。杨少辉：撰写——审阅与编辑，监督，软件，资源。范建宇：撰写——审阅与编辑，调查，正式分析
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的竞争性财务利益或个人关系可能影响本文报告的工作。
致谢
本工作得到了国家自然科学基金（资助编号：42506217和42476225）、福建省科学技术厅（资助编号：2024J08195、2023J01146、2024J01718、2023J01791）、厦门市科学技术局（资助编号：3502Z202471046）和福建省教育厅（资助编号：JZ230027）的支持，以及福建省促进海洋和渔业产业高质量发展专项基金（资助编号：JZ230027）的支持
