[发明专利]一种双电型船舶的储能设备的优化管理方法

说明书

本发明提供一种双电型船舶的储能设备的优化管理方法，根据目标船舶的典型工作循环得到船舶的功率及能量需求；收集各厂商磷酸铁锂电池、超级电容器、推进电机的规格参数；以船舶能效指数与储能设备价格为目标，搭建目标船舶整船的电力推进系统模型；采用遗传算法进行多目标优化计算，得到最佳的储能设备选型方案；对已经选型后的储能设备建立能量需求预测模型，建立在有限时段上的滚动优化策略；建立模糊控制器，建立船舶能量管理系统粒子群模糊控制器的控制规则库，利用智能群体理论，即粒子群优化方法对模糊控制器进行优化。本发明通过合理的选择各储能设备的容量以及智能的控制能量的流向，提高船舶的经济性能并延长电池的使用寿命。

技术领域

本发明涉及纯电动船舶储能装置领域，具体涉及一种双电型船舶的储能设备的优化管理方法。

背景技术

近年来，各类储能装置如超级电容、蓄电池发展迅猛，性能有了大幅提升。其应用船舶已有相关案例。各类储能装置因其结构与原理的区别使其储能特性不同，如超级电容放电快，但功率密度低；磷酸铁锂电池功率密度高，但承受放电电流能力有限，根据他们特性取长补短，构成复合能量存储装置，即双电型，使其能够更好的应对船舶的功率需求，也能延长储能装置的寿命。然而需要对二者进行较好的能量管理和优化，如何合理的使用储能装置，这对最大程度发挥储能装置特性以及延长其使用寿命、减少维护都有重要作用。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：提供一种双电型船舶的储能设备的优化管理方法，能够合理的使用储能设备，延长储能设备使用寿命。

本发明为解决上述技术问题所采取的技术方案为：一种双电型船舶的储能设备的优化管理方法，其特征在于：它包括：

步骤一：储能设备选型：

数据采集：根据目标船舶的典型工作循环得到船舶的功率及能量需求；收集各厂商磷酸铁锂电池、超级电容器、推进电机的规格参数，制成牵引表，从所述牵引表中获得目标船舶的动力设备选型；

模型建立：以船舶能效指数与储能设备价格为目标，搭建目标船舶整船的电力推进系统模型；所述整船电力推进模型包括换算油耗模型、电机模型和电池能量管理模型；

计算选型：将所述的功率及能量需求导入电力推进系统模型中，采用遗传算法进行多目标优化计算，得到一组帕累托最优解，对应牵引表中的实际具体设备，得到最佳的储能设备选型方案；

步骤二、能量管理：

对已经选型后的储能设备，建立能量需求预测模型，根据船舶历史的航行数据及智能交通系统提供的实时信息，预测船舶下一时段的功率需求；建立在有限时段上的滚动优化策略，到下一采样时刻，根据船舶的实际功率需求，对船舶的模型的预测进行修正，然后再进行新的优化预测；

建立模糊控制器，将储能设备的荷电状态、功率需求、预测功率需求进行模糊化处理，形成输入模糊变量，然后将各个输入模糊变量传送至模糊控制器；建立船舶能量管理系统粒子群模糊控制器的控制规则库，利用智能群体理论，即粒子群优化方法对模糊控制器进行优化。

按上述方法，所述的功率及能量需求是根据目前与目标船舶同类型的工作船舶长时间工作统计得出的一组与时间相关的数据。

按上述方法，所述的磷酸铁锂电池、超级电容器的规格参数包括电池容量、电池单体重量、电池单体价格和充放电曲线；所述的推进电机的规格参数包括总安装重量、效率特性曲线。

按上述方法，所述的遗传算法的计算步骤包括：

1)定义两个变量X1、X2，对这两个变量进行实数编码；

2)设置种群规模，根据约束条件产生初始种群；