Giuseppe Leoni
Data-driven learning of an optimal control policy for Wave Energy Converters: A comparison of metamodels.
Rel. Paolo Brandimarte, Edoardo Pasta. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Matematica, 2021
Abstract
Le onde marine sono una fonte di energia rinnovabile non ancora sfruttata. Sono caratterizzate da alta predicibilità, bassa variabilità e alta densità di energia. Negli ultimi anni, c’è stato un crescente interesse in questo campo di studi, con la creazione di diversi Wave Energy Converters. L’Inertial Sea Wave Energy Converter (ISWEC) trasforma l’energia delle onde marine in energia elettrica, usando un sistema di giroscopi. Il sistema è composto da uno scafo galleggiante, ancorato al fondale marino, che contiene il sistema giroscopico e dei generatori. Il beccheggio dello scafo viene sfruttato dal sistema giroscopico che lo converte in energia elettrica. Il sistema è stato sviluppato da Eni in collaborazione con il Politecnico di Torino.
Lo scopo di questa tesi è trovare una strategia di controllo per i Wave Energy Converters che massimizza l’assorbimento medio di energia in diverse condizioni di stato di mare
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