SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

AMNE:(ENGINEERING AND TECHNOLOGY Environmental Engineering Energy Systems)
 

Sökning: AMNE:(ENGINEERING AND TECHNOLOGY Environmental Engineering Energy Systems) > Towards carbon Neut...

  • Lv, Zhihan,Dr.1984-Uppsala universitet,Institutionen för speldesign,Extended Energy Big Data and Strategy Research Center, Qingdao Institute of Bioenergy and Bioprocess Technology, Chinese Academy of Sciences, Qingdao, 266101, China;State Key Laboratory of Media Convergence Production Technology and Systems, Beijing, 100803, China (författare)

Towards carbon Neutrality : Prediction of wave energy based on improved GRU in Maritime transportation

  • Artikel/kapitelEngelska2023

Förlag, utgivningsår, omfång ...

  • Elsevier,2023
  • electronicrdacarrier

Nummerbeteckningar

  • LIBRIS-ID:oai:DiVA.org:uu-491975
  • https://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:uu:diva-491975URI
  • https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2022.120394DOI

Kompletterande språkuppgifter

  • Språk:engelska
  • Sammanfattning på:engelska

Ingår i deldatabas

Klassifikation

  • Ämneskategori:ref swepub-contenttype
  • Ämneskategori:art swepub-publicationtype

Anmärkningar

  • Efficient use of renewable energy is one of the critical measures to achieve carbon neutrality. Countries have introduced policies to put carbon neutrality on the agenda to achieve relatively zero emissions of greenhouse gases and to cope with the crisis brought about by global warming. This work analyzes the wave energy with high energy density and wide distribution based on understanding of various renewable energy sources. This study provides a wave energy prediction model for energy harvesting. At the same time, the Gated Recurrent Unit network (GRU), Bayesian optimization algorithm, and attention mechanism are introduced to improve the model's performance. Bayesian optimization methods are used to optimize hyperparameters throughout the model training, and attention mechanisms are used to assign different weights to features to increase the prediction accuracy. Finally, the 1-hour and 6-hour forecasts are made using the data from China's NJI and BSG observatories, and the system performance is analyzed. The results show that, compared with mainstream prediction algorithms, GRU based on Bayesian optimization and attention mechanism has the highest prediction accuracy, with the lowest MAE of 0.3686 and 0.8204, and the highest R2 of 0.9127 and 0.6436, respectively. Therefore, the prediction model proposed here can provide support and reference for the navigation of ships powered by wave energy.

Ämnesord och genrebeteckningar

Biuppslag (personer, institutioner, konferenser, titlar ...)

  • Wang, Nana (författare)
  • Lou, Ranaran (författare)
  • Tian, Yajun (författare)
  • Guizani, Mohsen (författare)
  • Uppsala universitetInstitutionen för speldesign (creator_code:org_t)

Sammanhörande titlar

  • Ingår i:Applied Energy: Elsevier3310306-26191872-9118

Internetlänk

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Hitta mer i SwePub

Av författaren/redakt...
Lv, Zhihan, Dr. ...
Wang, Nana
Lou, Ranaran
Tian, Yajun
Guizani, Mohsen
Om ämnet
TEKNIK OCH TEKNOLOGIER
TEKNIK OCH TEKNO ...
och Maskinteknik
och Energiteknik
TEKNIK OCH TEKNOLOGIER
TEKNIK OCH TEKNO ...
och Naturresurstekni ...
och Energisystem
TEKNIK OCH TEKNOLOGIER
TEKNIK OCH TEKNO ...
och Naturresurstekni ...
och Marin teknik
Artiklar i publikationen
Applied Energy
Av lärosätet
Uppsala universitet

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy