本发明专利技术涉及能源管理技术领域，具体涉及一种大型集装箱船复合能源系统的能源管理系统及管理策略，该管理策略包括：获取影响集装箱船航行时的航行负载的影响因素的历史数据；建立负载预测模型，并对负载预测模型进行训练；根据负载预测模型预测系统在当前时刻输出的实际总负载功率；对锂离子电池以及超级电容工作时的介入时间点进行优化，获取对应的最优介入时间点，并对能源进行管理。本发明专利技术提高了燃料电池的输出效率，减少了燃料的消耗。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及能源管理，具体涉及一种大型集装箱船复合能源系统的能源管理系统及管理策略。
技术介绍
1、燃料电池是一种通过利用氢气和氧气进行氧化还原反应产生电能的新型绿色能源。虽然叫燃料电池，但其并不能像普通电池一样对电能进行存储，更多的是被当作一个小型的发电站。随着“双碳”目标的提出。各国都开始研发效率更高，体积更小的燃料电池。由于其反应产物只有水，对环境无污染，且所需的氢气和氧气取之不尽用之不竭，所以燃料电池在船舶领域中的应用前景十分广泛。
2、对于船舶来说，尤其是大型跨洋运输船只由于航行时间长，途经多个海域会面对比较复杂的情况，而是燃料电池的输出特性偏软，动态响应较慢，无法及时根据负载的变化调整输出功率，导致电网功率反复波动，降低了电能传输质量；当面对较大的负载功率变化时，还会产生额外的能量消耗，如果燃料电池频繁地调整输出，也会使其自身的工作效率降低。所以燃料电池一般不会单独为整船提供能源，需要和其他供能单元构成复合能源系统。如锂离子电池或超级电容共同为船用负载提供能量。由于锂离子电池和超级电容具有很好的放电特性，可以弥补燃料电池的缺陷，使燃料电池以最高效率输出的同时保证电网的电能质量。
3、然而，现阶段对于多能源的控制主要采用反馈控制系统，根据“削峰填谷”原理，控制各子系统辅助燃料电池输出；但这种反馈控制动态响应较慢，缺少对于整个航程能源策略的规划。
4、因此，需要提供一种大型集装箱船复合能源系统的能源管理系统及管理策略以解决上述问题。
技术实现思路</p>1、本专利技术提供一种大型集装箱船复合能源系统的能源管理系统及管理策略，以解决现阶段对于多能源的控制主要采用反馈控制系统，根据“削峰填谷”原理，控制各子系统辅助燃料电池输出；但这种反馈控制动态响应较慢，缺少对于整个航程能源策略的规划问题。
2、本专利技术的一种大型集装箱船复合能源系统的能源管理系统采用如下技术方案：包括：
3、复合能源实体的数字孪生模块，用于和复合能源实体的输出信息进行交互，其中，复合能源实体包括：第一供能模块以及第二供能模块；
4、工况分析模块，用于根据数字孪生模块接收到的复合能源实体的输出信息，获取船舶的航行状况，航行状况包括：白天平稳航行、夜间航行以及船舶进出港或者快速机动；
5、以及能源管理模块，用于船舶在夜间航行时，由第二供电模块平衡船用负载的波动，使得第一供能模块保持平稳的输出功率；用于船舶在白天平稳航行时，由第一供能模块对系统供电；用于船舶进出港或者快速机动时，由第一供能模块和第二供电模块共同对系统供电。
6、优选地，第一供能模块包括：燃料电池的等效模型；第二供能模块包括：锂离子电池的等效模型以及超级电容。
7、优选地，第二供能模块还包括光伏发电模块，其用于为锂离子电池充电；其包括太阳能电池板，太阳能电池板上的每个光伏阵列块均包括多个串联的发电模块，且多个串联的发电模块并联，其中，发电模块包括：光生电流源，光生电流源上串联有串联电阻和二极管，并联电阻并联在二极管的输入端和串联电阻之间。
8、优选地，能源管理模块还用于船舶在白天平稳航行时，由光伏发电模块为锂离子电池充电。
9、优选地，船用负载包括：驱动系统用电、生活用电、船艏侧推用电以及冷藏用电。
10、一种大型集装箱船复合能源系统的能源管理策略，包括：
11、获取影响集装箱船航行时的航行负载的影响因素的历史数据，所述影响因素包括：每个时刻的航速、风速、航行时间，以及上一时刻能源系统的输出功率；其中，初始时刻能源系统的输出功率为0；
12、建立负载预测模型，将每个时刻对应的影响因素的历史数据作为负载预测模型的输入，将每个时刻对应的实时总负载功率作为负载预测模型的输出，对负载预测模型进行训练；
13、将当前时刻的航速、风速、航行时间，以及当前时刻的上一时刻能源系统的输出功率，输入训练好的负载预测模型，得到能源系统在当前时刻的输出功率；
14、将能源系统在当前时刻的输出功率和船用总负载功率之差，以及当前时刻的燃料消耗量作为应变量，利用粒子群优化算法对锂离子电池以及超级电容工作时的介入时间点进行优化，得到优化后的锂离子电池以及超级电容工作时对应的最优介入时间点，根据最优介入时间点对能源进行管理。
15、优选地，利用粒子群优化算法对锂离子电池以及超级电容工作时的介入时间点进行优化，得到优化后的锂离子电池以及超级电容工作时对应的最优介入时间点的步骤为：
16、分别构建锂离子电池以及超级电容工作时的介入时间点对应的种群位置矩阵和种群速度矩阵；
17、根据种群位置矩阵构建适应度函数，计算每个位置粒子的适应度函数值，并根据适应度函数值获取位置粒子个体历史最优和粒子群体历史最优；
18、根据位置粒子个体历史最优和粒子群体历史最优更新种群速度矩阵和种群位置矩阵；
19、直至适应度函数收敛，得到优化后的锂离子电池以及超级电容工作时对应的最优介入时间点。
20、优选地，适应度函数的表达式为：
21、
22、式中，表示适应度函数值；
23、表示锂离子电池工作时的最优介入时间点的种群位置矩阵；
24、表示超级电容工作时的最优介入时间点的种群位置矩阵；
25、表示系统的输出功率和实际总负载功率之差；
26、f表示系统的燃料消耗量；
27、表示航程开始时刻；
28、表示航程结束时刻。
29、优选地，更新后的种群速度矩阵和种群位置矩阵的表达式为：
30、
31、
32、式中，表示更新后的种群速度矩阵；
33、表示更新前的种群速度矩阵；
34、表示更新后的种群位置矩阵；
35、表示更新前的种群位置矩阵；
36、表示位置粒子个体历史最优；
37、表示粒子群体历史最优；
38、和均表示加速度系数；
39、rand1和rand2均为[0，1]之间的随机数；
40、表示惯性因子。
41、本专利技术的有益效果是：
42、通过搭建孪生模块，使得孪生模块和实体之间进行交互；由于船舶在白天平稳航行时主要由第一供电模块提供动力，在夜间航行时，海面风浪大，推进系统负载变化较大，此时由第二供电模块来平衡负载的波动；当船舶进出港或者快速机动时第一供电模块和第二供电模块同时供电；故供电过程中每个供电模块的介入时间和能源的消耗无法准确确定，为了提高系统的动态响应能力，降低能源消耗，根据当前子系统的运行状态以及海洋环境参数构建功率预测模型；根据当前电网的输出状态，预测下一时刻能源系统的输出功率；然后，采用优化算法动态规划锂电池和超级电容在整个航行过程中的介入时刻，从而保证不同能源的介入时刻是最佳时刻，以提高燃料电池的输出效率减少燃料的消耗。本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种大型集装箱船复合能源系统的能源管理系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种大型集装箱船复合能源系统的能源管理系统，其特征在于，第一供能模块包括：燃料电池的等效模型；第二供能模块包括：锂离子电池的等效模型以及超级电容。
3.根据权利要求2所述的一种大型集装箱船复合能源系统的能源管理系统，其特征在于，第二供能模块还包括光伏发电模块，其用于为锂离子电池充电；其包括太阳能电池板，太阳能电池板上的每个光伏阵列块均包括多个串联的发电模块，且多个串联的发电模块并联，其中，发电模块包括：光生电流源，光生电流源上串联有串联电阻和二极管，并联电阻并联在二极管的输入端和串联电阻之间。
4.根据权利要求3所述的一种大型集装箱船复合能源系统的能源管理系统，其特征在于，能源管理模块还用于船舶在白天平稳航行时，由光伏发电模块为锂离子电池充电。
5.根据权利要求1所述的一种大型集装箱船复合能源系统的能源管理系统，其特征在于，船用负载包括：驱动系统用电、生活用电、船艏侧推用电以及冷藏用电。
6.一种大型集装箱船复合能源系统的能源管理策略，其特征在于，包括：
7.根据权利要求6所述的一种大型集装箱船复合能源系统的能源管理策略，其特征在于，利用粒子群优化算法对锂离子电池以及超级电容工作时的介入时间点进行优化，得到优化后的锂离子电池以及超级电容工作时对应的最优介入时间点的步骤为：
8.根据权利要求7所述的一种大型集装箱船复合能源系统的能源管理策略，其特征在于，适应度函数的表达式为：
9.根据权利要求7所述的一种大型集装箱船复合能源系统的能源管理策略，其特征在于，更新后的种群速度矩阵和种群位置矩阵的表达式为：
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【技术特征摘要】
1.一种大型集装箱船复合能源系统的能源管理系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种大型集装箱船复合能源系统的能源管理系统，其特征在于，第一供能模块包括：燃料电池的等效模型；第二供能模块包括：锂离子电池的等效模型以及超级电容。
3.根据权利要求2所述的一种大型集装箱船复合能源系统的能源管理系统，其特征在于，第二供能模块还包括光伏发电模块，其用于为锂离子电池充电；其包括太阳能电池板，太阳能电池板上的每个光伏阵列块均包括多个串联的发电模块，且多个串联的发电模块并联，其中，发电模块包括：光生电流源，光生电流源上串联有串联电阻和二极管，并联电阻并联在二极管的输入端和串联电阻之间。
4.根据权利要求3所述的一种大型集装箱船复合能源系统的能源管理系统，其特征在于，能源管理模块还用于船舶在白天平稳航行时，由光伏...
【专利技术属性】
技术研发人员：卢丞一，张劭玮，裴毓，李炬晨，王雪飞，罗斯伦，
申请(专利权)人：西北工业大学宁波研究院，
类型：发明
国别省市：
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