一种动力定位船舶能量管理优化方法技术

本发明专利技术涉及一种动力定位船舶能量管理优化方法，按照发电机组的能耗特征及其出力比例进行调度，将每台发电机组输出功率与其最大功率比值和每台发电机额定功率与功率最大发电机额定功率的比值的乘积的组合作为可行解，每个可行解作为一个粒子，全部可行解的集合作为粒子群，通过粒子群算法获取最优可行解，进行优化。本发明专利技术提出的一种动力定位船舶能量管理优化方法，根据粒子群算法和所构建的调度模型，合理分配各船舶发电机组的负荷，在保证船舶安全的基础上，减少船舶能耗。

Optimization method of energy management for dynamic positioning ship

The invention relates to a dynamic positioning ship energy management optimization, scheduling according to the characteristics of energy generating units and output ratio, the ratio of the maximum combined product generator rated power output of each generator power and the maximum power and the ratio of each generator rated power and power as the feasible solution, each as a feasible solution a collection of particles, all feasible solutions as particle swarm, obtain the optimal feasible solution by particle swarm optimization algorithm. A dynamic positioning ship energy management optimization method of the present invention, based on particle swarm algorithm and the scheduling model, a reasonable allocation of the ship generator load, while ensuring the safety of ship on the ship, to reduce energy consumption.

【技术实现步骤摘要】
一种动力定位船舶能量管理优化方法
本专利技术涉及船舶能量管理系统，特别是一种动力定位船舶能量管理优化方法。
技术介绍
船舶能量管理是指根据船舶电力系统的实际需要而产生的对船舶电能进行统一调度，管理和控制。其目的是根据船舶实际工况，综合考虑船舶机动性、经济型、电网运行的稳定性和可靠性，协调控制电气设备，实现电能的优化配置与管理，在满足连续稳定安全的基础上兼顾经济型，确保船舶能量消耗最少。发电机组调度在陆上已有广泛应用。国务院颁发《节能发电调度办法》后，陆续开展了节能发电调度改革的试点工作。规定了电力系统调度的基本原则，按各容量发电机组的供电能耗水平，从低能耗机组到高能耗机组依次安排发电。大规模优化算法是实现节能目标的重要方法，应用到节能发电调度的算法主要有线性规划法、动态规划法、遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等。动力定位船舶能量管理与陆上发电机调度不同，主要体现在：1、船舶能量管理要以船舶安全操作为基础，对电网的安全稳定提出了更高的要求；2、由于船舶电网线路短、阻抗小，其网损可忽略不计；3、船舶电网相比陆上电网容量较小，负载的变化对发电机影响较大；4、船舶功率变化大，且变化快速，对船舶发电机影响明显。目前船舶发电机组调度的主要方法是忽略每台发电机组的能耗特性，等比例的分配各个发电机组的负荷，易导致船舶能耗高，污染大。陆上发电机组的调度方法虽然能够减少船舶能耗，取得一定的优化效果，但没有针对船舶电网进行适当改进，不能满足船舶能量管理优化的要求。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种动力定位船舶能量管理优化方法，以克服现有技术中存在的缺陷。为实现上述目的，本专利技术的技术方案是：一种动力定位船舶能量管理优化方法，按照如下步骤实现：步骤S1：建立动力定位船舶能量管理优化数学模型；步骤S2：设置优化参数，初始化粒子群；步骤S3：更新粒子群的位置和速度；步骤S4：判断粒子群中每个粒子当前迭代数k的粒子位置的适应度是否大于对应粒子搜索过的最优位置pibest的适应度，若是，则执行步骤S5，否则保留该粒子的历史最优位置，并执行步骤S6；步骤S5：更新相应粒子的最优位置pibest，令并执行步骤S6；步骤S6：判断当前迭代数k中所有粒子的最优位置的适应度是否大于记录的粒子群中所有粒子的历史全局最优位置gbest，若是，则执行步骤S7，否则保留粒子的历史全局最优位置，并执行步骤S8；步骤S7：更新粒子群的历史全局最优位置gbest，令并执行步骤S8；步骤S8：判断是否满足终止条件，若是，则结束，得到最优可行解，并根据该最优可行解对动力定位船舶能量管理进行优化，否则返回步骤S3。在本专利技术一实施例中，在所述步骤S1中，所述动力定位船舶能量管理优化数学模型包括目标函数和约束条件；所述目标函数包括：最低燃料消耗；所述约束条件包括：机组出力约束以及机组平衡约束。在本专利技术一实施例中，在所述步骤S1中，记每台发电机的输出功率为pGj，每台发电机组的额定功率为pjmax，第n台发电机组功率最大，额定功率为pnmax，船舶总负荷为pD，则令：则所述动力定位船舶能量管理优化数学模型为：其中，pG为发电机组的输出总功率与功率最大发电机的额定功率的比值；F(pG)为发电机组消耗燃料的总量；pj为第j台机组输出功率与其额定功率的比值；pj’为第j台机组额定功率与功率最大发电机额定功率的比值；aj、bj、cj为第j台机组燃料消耗系数；pjmin为第j台机组最小输出功率与其额定功率的比值；pjmax为第j台机组最大输出功率与其额定功率的比值；pD’为船舶总负荷与功率最大发电机的额定功率的比值。在本专利技术一实施例中，在所述步骤S2中，所述优化参数包括：惯性权重、个体加速系数、社会加速系数、粒子群规模pop_size、可行解的维度dim、可行解的位置上限X_max、可行解的位置下限X_min、可行解的最大速度限制V_max以及可行解的最大迭代数iter_max。在本专利技术一实施例中，在所述步骤S2中，所述初始化粒子群按照如下方式实现：计算每一个粒子的位置向量X，计算每个粒子的速度向量V，即：X＝X_min+(X_max-X_min)*rand()；V＝V_min+(V_max-V_min)*rand()；其中，X为pop_size行dim列矩阵，矩阵中每一个元素表示为Xx,j，rand()介于[0,1]之间的随机数。在本专利技术一实施例中，在所述步骤S3中，按照如下方式更新粒子群的速度和位置：其中，ω为惯性权重，c1为个体加速系数，c2为社会加速系数，r1、r2为区间在[0,1]之间的随机数。在本专利技术一实施例中，在所述步骤S8中，所述终止条件为可行解的最大迭代步数iter_max。相较于现有技术，本专利技术具有以下有益效果：本专利技术所提出的一种动力定位船舶能量管理优化方法，合理分配了各船舶发电机组的负荷，在保证船舶安全的基础上，减少了船舶能耗，减低了船舶运营成本，降低了船舶污染。附图说明图1为本专利技术中一种动力定位船舶能量管理优化方法的流程图。图2为本专利技术方法与传统船舶发电机调度方法船舶能源消耗之差示意图。具体实施方式下面结合附图，对本专利技术的技术方案进行具体说明。本专利技术提供一种动力定位船舶能量管理优化方法，如图1所示，本专利技术具体包括以下步骤：步骤S1、建立动力定位船舶能量管理优化数学模型；在本实施例中，动力定位船舶能量管理优化数学模型包括：目标函数和约束条件；目标函数包括：最低燃料消耗；约束条件包括：机组出力约束以及机组平衡约束。进一步的，若每台发电机的输出功率为pGj，每台发电机组的额定功率为pjmax，假设第n台发电机组功率最大，额定功率为pnmax，船舶总负荷为pD,则令：则能量管理优化模型具体形式为：其中，pG为发电机组的输出总功率与功率最大发电机的额定功率的比值；F(pG)为发电机组消耗燃料的总量；pj为第j台机组输出功率与其额定功率的比值；pj’为第j台机组额定功率与功率最大发电机额定功率的比值；aj、bj、cj为第j台机组燃料消耗系数；pjmin为第j台机组最小输出功率与其额定功率的比值；pjmax为第j台机组最大输出功率与其额定功率的比值；pD’为船舶总负荷与功率最大发电机的额定功率的比值。步骤S2、设置优化参数，初始化粒子群；进一步的，优化参数包括：惯性权重、个体加速系数、社会加速系数、粒子群规模pop_size、可行解的维度dim、可行解的位置上限X_max、可行解的位置下限X_min、可行解的最大速度限制V_max、可行解的最大迭代数iter_max。进一步的，随机初始化粒子群的过程为：计算每一个粒子的位置向量X，计算每个粒子的速度向量V，即：X＝X_min+(X_max-X_min)*rand()(6)V＝V_min+(V_max-V_min)*rand()(7)式中，X为pop_size行dim列矩阵，矩阵中每一个元素表示为Xx,j，rand()介于[0,1]之间的随机数。步骤S3、更新粒子群的位置和速度；依照下列公式计算出新的粒子的速度和位置：其中，ω为惯性权重，c1为个体加速系数，c2为社会加速系数，r1、r2为区间在[0,1]之间的随机数。步骤S4、判断粒子群中每个粒子当前迭代数k的粒子位置的适应度是否大于对应粒子搜索过的最优位置pi本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种动力定位船舶能量管理优化方法，其特征在于，按照如下步骤实现：步骤S1：建立动力定位船舶能量管理优化数学模型；步骤S2：设置优化参数，初始化粒子群；步骤S3：更新粒子群的位置和速度；步骤S4：判断粒子群中每个粒子当前迭代数k的粒子位置

【技术特征摘要】
1.一种动力定位船舶能量管理优化方法，其特征在于，按照如下步骤实现：步骤S1：建立动力定位船舶能量管理优化数学模型；步骤S2：设置优化参数，初始化粒子群；步骤S3：更新粒子群的位置和速度；步骤S4：判断粒子群中每个粒子当前迭代数k的粒子位置的适应度是否大于对应粒子搜索过的最优位置pibest的适应度，若是，则执行步骤S5，否则保留该粒子的历史最优位置，并执行步骤S6；步骤S5：更新相应粒子的最优位置pibest，令并执行步骤S6；步骤S6：判断当前迭代数k中所有粒子的最优位置的适应度是否大于记录的粒子群中所有粒子的历史全局最优位置gbest，若是，则执行步骤S7，否则保留粒子的历史全局最优位置，并执行步骤S8；步骤S7：更新粒子群的历史全局最优位置gbest，令并执行步骤S8；步骤S8：判断是否满足终止条件，若是，则结束，得到最优可行解，并根据该最优可行解对动力定位船舶能量管理进行优化，否则返回步骤S3。2.根据权利要求1所述的一种动力定位船舶能量管理优化方法，其特征在于，在所述步骤S1中，所述动力定位船舶能量管理优化数学模型包括目标函数和约束条件；所述目标函数包括：最低燃料消耗；所述约束条件包括：机组出力约束以及机组平衡约束。3.根据权利要求1所述的一种动力定位船舶能量管理优化方法，其特征在于，在所述步骤S1中，记每台发电机的输出功率为pGj，每台发电机组的额定功率为pjmax，第n台发电机组功率最大，额定功率为pnmax，船舶总负荷为pD，则令：则所述动力定位船舶能量管理优化数学模型为：

【专利技术属性】
技术研发人员：吴德烽，赵珂，俞万能，廖卫强，
申请(专利权)人：集美大学，
类型：发明
国别省市：福建,35