极地研究

作者：李聪克,,李丙瑞,,王焘,,陈燕,,窦银科,,姚旭,,王煜尘

单位：1太原理工大学电气与动力工程学院, 山西 太原 030024; 2中国极地研究中心, 上海 200136

关键词：南极,神经网络,控制策略,应用

基金：国家自然科学基金项目(41776199)

为了更好地解决南极高空自动化监测系统在南极内陆地区不必要的能量损耗和因低温导致的设备无法正常工作的问题, 提出了一种可对未来一天环境温度进行预测的方法, 以及可根据不同的温差选择相应加热功率的策略。该自动化监测系统由地表新能源发电部分、地表观测舱和地下能源舱三部分组成。通过分析南极伊丽莎白公主地地表的气象数据, 得出温度是影响当地设备正常运行的主要因素。通过建立热网络方程, 得到加热功率与温差的关系, 并对比4种神经网络预测算法, 选择出最合适的深度学习算法用于对未来环境温度进行预测, 从而确立了一种可保证地表观测舱以低能耗持续观测的控制策略。该系统在我国第36次南极科学考察中部署在伊丽莎白公主地, 系统已稳定运行10个月, 证明了该控制策略的实用性以及设备的可靠性。

来源：2022年第2期

《极地研究》期刊编辑部

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