【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及船舶混合动力能量管理，具体为一种基于moead算法的船用混合动力能量管理方法及系统。
技术介绍
1、在船舶混合动力系统的能量管理领域，传统的方法通常采用基于逻辑门限值的能量管理策略。这种策略的核心是通过设定一系列预先定义的门限值，来控制船舶的运行模式，例如何时使用柴油发动机，何时切换到电动机，以及何时同时使用两者。这些门限值通常基于特定的运行参数，如速度、负载或电池状态等。由于基于简单的逻辑判断，这种方法的计算量相对较小，适合于需要快速响应的场景。不同的运行模式之间有清晰的界限，使得系统在不同状态下的行为更容易预测和控制。但逻辑门限值的设定很大程度上依赖于设计者的经验和对特定船舶操作环境的理解。这可能导致在不同船舶或不同运行条件下，这些门限值不再适用。由于缺乏全面的系统性考量，这种方法在全局能耗优化和排放减少方面的效果通常不如更复杂的优化算法。
2、针对传统方法的这些限制，本专利技术提出了一种新的能量管理策略，利用基于分解的多目标优化算法(moead)来优化混合动力系统的能量使用。与基于逻辑门限值的方法相比，本专利技术能够提供更加精细和全面的能量管理解决方案，不仅减少了对经验的依赖，而且在减少油耗和排放方面展现出更优的性能。这种方法的引入，标志着船舶混合动力系统能量管理策略向更加智能化、高效化的转变。
技术实现思路
1、鉴于上述存在的问题，提出了本专利技术。
2、因此，本专利技术解决的技术问题是：基于逻辑门限值的能量管理策略广泛应用于混合动力船
3、为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种基于moead算法的船用混合动力能量管理方法，包括：搭建船舶柴电混合动力系统模型；
4、确定混合动力系统优化的决策变量；
5、使用moead算法对混合动力系统油耗和排放进行多目标优化。
6、作为本专利技术所述的基于moead算法的船用混合动力能量管理方法的一种优选方案，其中：所述搭建船舶柴电混合动力系统模型包括，采用稳态模型方法，依据模型对象的运行机理进行建模，包括柴油机模型、电机模型、锂电池模型、并车齿轮箱模型、柴油发电机模型和船模型。
7、作为本专利技术所述的基于moead算法的船用混合动力能量管理方法的一种优选方案，其中：所述确定混合动力系统优化的决策变量包括，柴油发电机1设计工作功率pgen1opt，柴油发电机2设计工作功率pgen2opt，电池soc的上下区间socup和socdown，柴油机设计工作转矩teopt和电机设计工作转矩tm_opt_max。
8、作为本专利技术所述的基于moead算法的船用混合动力能量管理方法的一种优选方案，其中：所述moead算法包括，对子问题分配权重向量，确定每个权重向量的相邻权重向量，初始化种群及目标向量值，初始化参考点，利用自适应差分进化算法进行交叉、变异，选择和边界吸收处理，更新参考点和种群，更新输出种群。
9、作为本专利技术所述的基于moead算法的船用混合动力能量管理方法的一种优选方案，其中：所述对子问题分配权重向量包括，对每一个子问题都分配一个种群个体，每个种群个体也具有相应的权重向量，对于每个权重向量，向量里的元素需要满足大于等于0且和为1，对于两个目标的多目标优化问题，第i个种群个体的权重向量表示为：
10、
11、其中，表示第i个子问题的权重向量的第j个元素，i＝1,…,psize；psize表示种群数目；
12、所述确定每个权重向量的相邻权重向量包括，通过权重向量之间的欧氏距离来定义，表示为，
13、
14、表示权重向量λi和权重向量λj的欧式距离dij；
15、所述初始化种群及目标向量值包括，设决策变量的下界是设决策变量的上界为则第i个初始种群个体中第j个决策变量大小表示为：
16、
17、其中，rand[0,1]表示0到1的均匀随机数；k表示决策变量个数；
18、得到初始种群后，假设决策变量数目为m,为将每个个体的决策变量值输入到多目标优化问题中，得到目标函数向量，表示为：
19、vi＝of(xi)
20、其中，xi表示第i个种群个体维数值为m的实数值参数向量；of表示多目标函数；vi表示第i个种群个体的目标向量值。
21、作为本专利技术所述的基于moead算法的船用混合动力能量管理方法的一种优选方案，其中：所述初始化参考点包括，使用初始化种群的解目标函数的最小值组成的参考点向量z来代替理论的参考点向量z*，z可由下式计算得到：
22、
23、z＝(z1,..,zm)t
24、所述利用自适应差分进化算法进行交叉、变异包括，从邻域nhi＝{i1,i2,...,it}任意选择三个上标不同的种群个体进行差分进化操作，依据差分进化算法的原理，产生的变异向量由下式得到：
25、
26、其中，ηigen+1表示变异产生的子代向量；ia,ib,ic表示从邻域nhi中随机选择的3个权重向量序号，其中a，b，c和权重向量序号i互不相同；f表示变异算子；
27、具体变异算子的大小表示为：
28、f'＝f0×2λ
29、
30、其中，f0表示初始变异算子；gen max表示最大迭代次数；f'自适应变异算子；
31、除了进行变异操作，为了增加种群的多样性，还需要进行交叉操作，具体的步骤表示为：
32、ζigen+1＝(ζi1,gen+1,..,ζik,gen+1)
33、
34、其中，ζigen+1表示交叉后得到的权重向量；k表示决策变量个数；cr表示交叉算子；randb(j)表示0到1的随机数发生器的第j个随机数；rnbr(j)表示0到m的随机整数发生器的第j个随机数；
35、所述选择和边界吸收处理包括，经过变异、交叉处理后的权重向量需要与当前种群的权重向量进行比较，以最小目标函数值的权重向量成为种群新的个体，为了保证权重向量ζi的元素位于多目标问题的可行域中，将所有在可行域外的参数值设为临近的上边界或下边界值，得到修正后的ζi'。
36、作为本专利技术所述的基于moead算法的船用混合动力能量管理方法的一种优选方案，其中：所述更新参考点z和种群包括，将修正后的ζi'带入到目标函数中，若式(1)成立，那么根据式(2)更新参考点z：
37、
38、zj＝fj(ζi') (2)
39、对于任意i∈nhi＝{i1,i2,...,it}，若式(3)成立本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于MOEAD算法的船用混合动力能量管理方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于MOEAD算法的船用混合动力能量管理方法，其特征在于：所述搭建船舶柴电混合动力系统模型包括，采用稳态模型方法，依据模型对象的运行机理进行建模，包括柴油机模型、电机模型、锂电池模型、并车齿轮箱模型、柴油发电机模型和船模型。
3.如权利要求2所述的基于MOEAD算法的船用混合动力能量管理方法，其特征在于：所述确定混合动力系统优化的决策变量包括，柴油发电机1设计工作功率Pgen1opt，柴油发电机2设计工作功率Pgen2opt，电池SOC的上下区间SOCup和SOCdown，柴油机设计工作转矩Teopt和电机设计工作转矩Tm_opt_max。
4.如权利要求3所述的基于MOEAD算法的船用混合动力能量管理方法，其特征在于：所述MOEAD算法包括，对子问题分配权重向量，确定每个权重向量的相邻权重向量，初始化种群及目标向量值，初始化参考点，利用自适应差分进化算法进行交叉、变异，选择和边界吸收处理，更新参考点和种群，更新输出种群。
5.如权利要求
6.如权利要求5所述的基于MOEAD算法的船用混合动力能量管理方法，其特征在于：所述初始化参考点包括，使用初始化种群的解目标函数的最小值组成的参考点向量z来代替理论的参考点向量z*，z可由下式计算得到：
7.如权利要求6所述的基于MOEAD算法的船用混合动力能量管理方法，其特征在于：所述更新参考点Z和种群包括，将修正后的ζi'带入到目标函数中，若式(1)成立，那么根据式(2)更新参考点z：
8.一种采用如权利要求1-7任一所述方法的一种基于MOEAD算法的船用混合动力能量管理系统，其特征在于：基于MOEAD算法的船用混合动力能量管理方法
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于moead算法的船用混合动力能量管理方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于moead算法的船用混合动力能量管理方法，其特征在于：所述搭建船舶柴电混合动力系统模型包括，采用稳态模型方法，依据模型对象的运行机理进行建模，包括柴油机模型、电机模型、锂电池模型、并车齿轮箱模型、柴油发电机模型和船模型。
3.如权利要求2所述的基于moead算法的船用混合动力能量管理方法，其特征在于：所述确定混合动力系统优化的决策变量包括，柴油发电机1设计工作功率pgen1opt，柴油发电机2设计工作功率pgen2opt，电池soc的上下区间socup和socdown，柴油机设计工作转矩teopt和电机设计工作转矩tm_opt_max。
4.如权利要求3所述的基于moead算法的船用混合动力能量管理方法，其特征在于：所述moead算法包括，对子问题分配权重向量，确定每个权重向量的相邻权重向量，初始化种群及目标向量值，初始化参考点，利用自适应差分进化算法进行交叉、变异，选择和边界吸收处理，更新参考点和种群，更新输出种群。
5.如权利要求4所述的基于moead算法的船用混合动力能量管理方法，其特征在于：所述对子问题分配权重向量包括，对每一个子问...
【专利技术属性】
技术研发人员：张兴明，叶华，郭茜，于昌利，鞠晓群，
申请(专利权)人：山东船舶技术研究院，
类型：发明
国别省市：
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