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Mendonca, HAutor (correspondencia)Martinez, SAutor o CoautorDe Castro, R MAutor o Coautor

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11 de noviembre de 2025
Publicaciones
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Artículo
Sí

An Artificial Neural Network-Based Approach for Instantaneous Estimation of the Sea Surface Elevation in a Wave Farm

Publicado en: IEEE Access. 13 181088-181099 - 2025-01-01 13(), DOI: 10.1109/ACCESS.2025.3622308

Autores:

Mendonca, H; Martinez, S; de Castro, RM
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Afiliaciones

Univ Politecn Madrid, Escuela Tecn Super Ingn Ind, Madrid 28006, Spain - Autor o Coautor

Resumen

Many control strategies to maximise the captured power by wave energy converters depend on the knowledge of the incoming wave in a short term future. However, the wave prediction may be unpractical in a wave farm, since many measurement systems would be required. As a part of a prediction system, this paper presents an estimator of the instantaneous sea surface elevation in an open-field sea area for potential wave farm deployment based on a single measurement point. The approach is based on a time delay artificial neural network and the paper explores the performance of the estimation for a given field and the sensitivity to different sea characteristics. The proposed realisation of the artificial neural network is found to be accurate and robust, resulting in a useful tool for a wave prediction system in a farm for control purposes.
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Palabras clave

AccuracyArraysArtificial neural networkControl strategiesData modelsDelay control systemsEstimationForecastingIdentificationLow-pass filtersNetwork-based approachNeural networksNeural-networksPowerPower convertersPredictionPrediction systemsPredictive modelsRecurrent neural networksSea measurementsSea surfaceSea surface elevationSurface watersSurface wavesTime delayTime delay neural networkTime delay neural networksTiming circuitsWave energy conversionWave energy converterWave energy convertersWave estimationWave farmWave farmsWave powerWave predictions

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista IEEE Access debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia Scopus (SJR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2025, se encontraba en la posición , consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Engineering (Miscellaneous).

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Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2026-04-25:

  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 1 (PlumX).

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • El trabajo se ha enviado a una revista cuya política editorial permite la publicación en abierto Open Access.
  • Asignación de un Handle/URN como identificador dentro del Depósito en el Repositorio Institucional: https://oa.upm.es/93540/

Como resultado de la publicación del trabajo en el repositorio institucional, se han obtenido datos estadísticos de uso que reflejan su impacto. En términos de difusión, podemos afirmar que, hasta la fecha

  • Visualizaciones: 23
  • Descargas: 20
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Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Primer Autor (ROCHA MENDONCA, HUGO) y Último Autor (CASTRO FERNANDEZ, ROSA MARIA DE).

el autor responsable de establecer las labores de correspondencia ha sido ROCHA MENDONCA, HUGO.

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Objetivos del proyecto

La aportación persigue los siguientes objetivos: analizar la viabilidad de un estimador instantáneo de la elevación de la superficie marina en un área abierta para parques de olas; desarrollar un método basado en redes neuronales artificiales con retardo temporal para dicha estimación; evaluar el desempeño del estimador en un campo específico y su sensibilidad a distintas características marinas; determinar la precisión y robustez del enfoque propuesto; y caracterizar su utilidad como herramienta para sistemas de predicción de olas orientados al control en parques de energía undimotriz.
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Resultados más relevantes

El estudio presenta un método basado en redes neuronales artificiales para estimar de forma instantánea la elevación de la superficie marina en un parque de olas, utilizando un único punto de medición. Los resultados más relevantes son: la red neuronal con retardo temporal demostró alta precisión en la estimación de la elevación del mar; la técnica mostró robustez frente a diversas características marítimas; se validó en un área de campo abierto con condiciones reales; y se confirmó su utilidad como herramienta para sistemas de predicción y control en parques de energía undimotriz. Estos hallazgos evidencian la viabilidad del método para mejorar la gestión energética en parques de olas.
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Reconocimientos ligados al ítem

This work was supported in part by Spanish Ministry of Economy and Competitivity under Grant ENE2012-36981, and in part by the OPSMaster Plan for Spanish Ports is co-financed by the Connecting Europe Facility (CEF) for the Building of European Union's TEN-T under Project 2015-EU-TM-0417.
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