CN110083983B - 一种船舶分段航速优化方法和智能管理系统 - Google Patents

一种船舶分段航速优化方法和智能管理系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种船舶分段航速优化方法与智能管理系统，本发明的方法以船舶航行状态参数和气象参数为基础，结合船舶航线转向点、航程、气象预报参数变化，在分段内的航行条件相同或相近的前提下，将航次内航段划分为若干分段；在满足船舶航期要求的条件下，根据船舶柴油机油耗模型，基于智能算法对船舶在各个分段的航速进行总体运筹优化，得到的各个分段的最优船舶航速，可以计算得船舶在对应分段的柴油机转速和燃油消耗量。智能管理系统采用上述方法，在开航前向操作人员提供航速规划决策，并可在航行过程中，根据实时更新天气情况，对剩余航段的航速进行优化，从而在整体上降低燃油消耗量，节能减排。

Description

一种船舶分段航速优化方法和智能管理系统
技术领域
本发明涉及一种智能船舶领域，更具体地，涉及一种船舶分段航速优化方法和智能管理系统。
背景技术
船舶分段航速优化与智能管理是智能船舶领域较为重要的领域，在分段优化的问题中，如何适当的考虑航程中的天气情况以及实时的天气变更，是非常重要的问题。
现有技术中，有的没有考虑天气情况，有考虑天气情况的，也未考虑天气预报信息的不准确性，无法做到实时更新。这会给智能船舶航行规划带来不确定性因素，降低了其实际所能达到的生产效率。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术存在的上述缺陷，提供一种船舶分段航速优化方法和智能管理系统，首先根据转向点信息对航段进行合理划分，得到若干分航段，并根据分航段的天气预报、预先收集的船舶阻力计算参数和燃油消耗率数据库，计算各分航段不同航速下的燃油消耗量，最后以整体规划的方式求解各分航段的航速并汇报给操作人员，该方法还允许在航行途中实时更新前方的天气预报情况并重新计算。
为实现上述目的，本发明的技术方案如下：
一种船舶分段航速优化方法，其特征在于，包括以下步骤
S1：收集确认船舶用于计算船舶阻力的船舶固定参数；收集确认船舶在当前航次中，未开航时的排水量和吃水深度；
S2：收集船舶在历史航行过程中的船舶柴油机的功率、转速和对应的燃油消耗率数据，建立柴油机燃油消耗率数据库；
S3：根据当前航次的航行计划，对航段进行分段，得到N个分航段，每一分航段的航程为Li；
S4：收集各分航段的气象状况；
S5：根据第i个分航段的气象状况、船舶装载情况，以一定的步长间隔计算船舶在该分航段内从最低航速vimin到最高航速vimax航行时，对应的船舶阻力，功率和转速；重复本步骤，直至所有分航段计算完毕；i是分航段的编号，i＝1～N；
S6：根据S2中柴油机燃油消耗率数据库和S5中的计算结果，插值得到每一分航段内，不同航速对应的燃油消耗量，即得到燃油消耗函数Si(vi，j)，其中Si是第i个航段的燃油消耗量，vi,j是第i个航段的航速，vimin≤vi,j≤vimax；
S7：以各航段航速为优化变量，以总燃油消耗量为目标函数，以航程的总里程、航行时间约束以及各个分航段的里程为约束函数，建立开行前的航速规划决策优化模型，
Figure BDA0002063448650000021
Figure BDA0002063448650000022
Figure BDA0002063448650000023
vimin≤vi,j≤vimax
其中Tmax是最大航行时间，L是航程的总里程，Li是各分航段里程；
S8：使用智能算法求解上述开行前的航速规划决策优化模型，得到每一分航段的最优航速，操作人员根据各分航段的最优航速和工作经验对主机转速进行设定进行操纵；
S9：在航行过程中的第k个分航段内，如果接收到前方航段的更新天气情况，按照步骤S5～S6的方法重新计算燃油消耗函数
Figure BDA0002063448650000024
航行中的航速规划决策优化模型
Figure BDA0002063448650000025
Figure BDA0002063448650000026
Figure BDA0002063448650000027
vimin≤vi,j≤vimax
其中，
Figure BDA0002063448650000028
是在已航行完毕的分航段的里程和速度；
S10：使用智能算法求解上述开行前的航速规划决策优化模型，得到新的分航段的最优航速，操作人员根据各分航段的最优航速和工作经验对主机转速进行设定进行操纵。
优选地，S1中所述的用于计算船舶阻力的船舶固定参数包括船长、船宽和方形系数。
优选地，S3中所述航段分段的方法为：当两相邻转向点之间的航程小于300海里时，该两相邻转向点之间的航段被划分为同一分航段，当两相邻转向点之间的航程大于300海里，在该两相邻转向点之间插入一个或多个间断点，利用间断点进行分段，保证每个分航段的航程小于300海里。
优选地，S8和S10中所述的智能算法为蒙特卡洛算法或粒子群算法。
一种船舶分段航速优化智能管理系统，包括航行预报子系统和人机交互子系统，其特征在于：
航行预报子系统按照以下步骤工作：
Sa：根据本次航行计划对航程进行分段，得到N个分航段，根据船舶用于计算船舶阻力的船舶固定参数、船舶在当前航次中未开航时的排水量和吃水深度和各分航段的气象状况、船舶装载情况，以一定的步长间隔计算船舶在第i分航段内从最低航速vimin到最高航速vimax航行时，对应的船舶阻力，功率和转速；重复直至所有分航段计算完毕；i是分航段的编号，i＝1～N；
Sb：收集船舶在历史航行过程中的船舶柴油机的功率、转速和对应的燃油消耗率数据，建立柴油机燃油消耗率数据库；
Sc：根据Sb中柴油机燃油消耗率数据库和Sa中的计算结果，插值得到每一分航段内，不同航速对应的燃油消耗量，即得到燃油消耗函数Si(vi，j)，其中Si是第i个航段的燃油消耗量，vi,j是第i个航段的航速，vimin≤vi,j≤vimax；
Sd：以各航段航速为优化变量，以总燃油消耗量为目标函数，以航程的总里程、航行时间约束以及各个分航段的里程为约束函数，建立开行前的航速规划决策优化模型，
Figure BDA0002063448650000031
Figure BDA0002063448650000032
Figure BDA0002063448650000033
vimin≤vi,j≤vimax
其中Tmax是最大航行时间，L是航程的总里程，Li是各分航段里程；
Se：使用智能算法求解上述开行前的航速规划决策优化模型，得到每一分航段的最优航速，操作人员根据各分航段的最优航速和工作经验对主机转速进行设定进行操纵；
Sf：在航行过程中的第k个分航段内，如果接收到前方航段的更新天气情况，按照步骤Sa～Sc的方法重新计算燃油消耗函数
Figure BDA0002063448650000041
航行中的航速规划决策优化模型
Figure BDA0002063448650000042
Figure BDA0002063448650000043
Figure BDA0002063448650000044
vimin≤vi,j≤vimax
其中，
Figure BDA0002063448650000045
是在已航行完毕的分航段的里程和速度；
Sg：使用智能算法求解上述开行前的航速规划决策优化模型，得到新的分航段的最优航速，操作人员根据各分航段的最优航速和工作经验对主机转速进行设定进行操纵；
人机交互子系统包括航速优化界面、转向点管理界面和转向点信息更新界面；
航速优化界面为航行信息录入界面，包括离港时间、抵港时间、出发港口、抵达港口、航行总里程、开航前排水量和开航前的船舶吃水信息；
转向点管理界面是根据航线录入航次转向点信息，包括分段顺序号、经纬度、航向、航程；
转向点信息更新界面可供用户针对每个转向点增加天气预报信息，每个转向点可以增加多次天气预报信息，依次逼近航行到此转向点的真实天气信息。
优选地，Sa中所述的用于计算船舶阻力的船舶固定参数包括船长、船宽和方形系数。
优选地，Sa中所述航段分段的方法为：当两相邻转向点之间的航程小于300海里时，该两相邻转向点之间的航段被划分为同一分航段，当两相邻转向点之间的航程大于300海里，在该两相邻转向点之间插入一个或多个间断点，利用间断点进行分段，保证每个分航段的航程小于300海里。
优选地，Se和Sg中所述的智能算法为蒙特卡洛算法或粒子群算法。
从上述技术方案可以看出，本发明以分航段的天气情况为基础，对船舶在不同分航段的不同航速下燃油消耗量计算，并通过整体规划求解的方式在开航前和航行中优化各航段航速并汇报给操作人员以调整航行参数。因此，本发明具有实时优化、节能减排、提高船舶智能管理能力的显著特点。
附图说明
图1是本发明优化方法流程图；
图2是本发明船舶柴油机油耗计算示意图；
图3是本发明分段航速优化原理示意图。
具体实施方式
下面结合附图，对本发明的具体实施方式作进一步的详细说明。
需要说明的是，在下述的具体实施方式中，在详述本发明的实施方式时，为了清楚地表示本发明的结构以便于说明，特对附图中的结构不依照一般比例绘图，并进行了局部放大、变形及简化处理，因此，应避免以此作为对本发明的限定来加以理解。
在以下本发明的具体实施方式中，请参阅图1，图1是本发明优化方法流程图。如图1所示，
一种船舶分段航速优化方法，其特征在于，包括以下步骤
S1：收集确认船舶用于计算船舶阻力的船舶固定参数；收集确认船舶在当前航次中，未开航时的排水量和吃水深度。
用于计算船舶阻力的船舶固定参数包括船长、船宽和方形系数等参数，对于特定船只而言是固定常数。
船舶排水量和吃水深度随着其载货量的变化而变化，所以在每次船舶装载完毕当期航次的货物后和在船舶开航前这一间隔期内，用户应输入船舶当前的排水量和吃水深度，以便进行更精确的船舶阻力计算。
S2：收集船舶在历史航行过程中的船舶柴油机的功率、转速和对应的燃油消耗率数据，建立柴油机燃油消耗率数据库。
柴油机燃油消耗率数据库是基于船舶历史数据的，对于特定船只而言，这也是相对稳定的数据。
S3：根据当前航次的航行计划，对航段进行分段，得到N个分航段，每一分航段的航程为Li。
航段分段的方法为：当两相邻转向点之间的航程小于300海里时，该两相邻转向点之间的航段被划分为同一分航段，当两相邻转向点之间的航程大于300海里，在该两相邻转向点之间插入一个或多个间断点，利用间断点进行分段，保证每个分航段的航程小于300海里。
显然的，S1～S3的前后顺序并不重要，可以并行，也可以任意调整实施顺序。
S4：收集各分航段的气象状况。
S5：根据第i个分航段的气象状况、船舶装载情况，以一定的步长间隔计算船舶在该分航段内从最低航速vimin到最高航速vimax航行时，对应的船舶阻力，功率和转速；重复本步骤，直至所有分航段计算完毕；i是分航段的编号，i＝1～N。
S6：根据S2中柴油机燃油消耗率数据库和S5中的计算结果，插值得到每一分航段内，不同航速对应的燃油消耗量，即得到燃油消耗函数Si(vi，j)，其中Si是第i个航段的燃油消耗量，vi,j是第i个航段的航速，vimin≤vi,j≤vimax。
燃油消耗函数Si(vi，j)的计算流程如图2所示。
S7：以各航段航速为优化变量，以总燃油消耗量为目标函数，以航程的总里程、航行时间约束以及各个分航段的里程为约束函数，建立开行前的航速规划决策优化模型，如图3所示。
Figure BDA0002063448650000061
Figure BDA0002063448650000062
Figure BDA0002063448650000063
vimin≤vi,j≤vimax
其中Tmax是最大航行时间，L是航程的总里程，Li是各分航段里程。
显然的，根据具体问题，这一优化函数可以增加优化目标函数和约束，这对于本行业的专业人员来说，是显然可操作的。
S8：使用智能算法求解上述开行前的航速规划决策优化模型，得到每一分航段的最优航速，操作人员根据各分航段的最优航速和工作经验对主机转速进行设定进行操纵。
求解所采用的智能算法为蒙特卡洛算法或粒子群算法，这些算法都是常规的智能算法。
S9：在航行过程中的第k个分航段内，如果接收到前方航段的更新天气情况，按照步骤S5～S6的方法重新计算燃油消耗函数
Figure BDA0002063448650000071
航行中的航速规划决策优化模型
Figure BDA0002063448650000072
Figure BDA0002063448650000073
Figure BDA0002063448650000074
vimin≤vi,j≤vimax
其中，
Figure BDA0002063448650000075
是在已航行完毕的分航段的里程和速度。显然的，根据具体问题，这一优化函数可以增加优化目标函数和约束，这对于本行业的专业人员来说，是显然可操作的。
S10：使用智能算法求解上述开行前的航速规划决策优化模型，得到新的分航段的最优航速，操作人员根据各分航段的最优航速和工作经验对主机转速进行设定进行操纵。
航行过程中，可以根据船舶气象导航中的气象预报对气象信息进行更新，或由岸端控制中心向船端传送更新气象信息。随后将系统监测到的实际油耗、航程等信息作为航速优化条件，进而给出剩余航段的建议转速，通过科学计算给出船舶实际操纵建议，在保证船舶安全航行的前提下，船员可结合工作经验并参考航速优化结果对主机转速进行设定，进而可实现降低营运油耗、减少排放的目的。
一种船舶分段航速优化智能管理系统，包括航行预报子系统和人机交互子系统，其特征在于：
航行预报子系统按照以下步骤工作：
Sa：根据本次航行计划对航程进行分段，得到N个分航段，根据船舶用于计算船舶阻力的船舶固定参数、船舶在当前航次中未开航时的排水量和吃水深度和各分航段的气象状况、船舶装载情况，以一定的步长间隔计算船舶在第i分航段内从最低航速vimin到最高航速vimax航行时，对应的船舶阻力，功率和转速；重复直至所有分航段计算完毕；i是分航段的编号，i＝1～N。
用于计算船舶阻力的船舶固定参数包括船长、船宽和方形系数等参数，对于特定船只而言是固定常数。
船舶排水量和吃水深度随着其载货量的变化而变化，所以在每次船舶装载完毕当期航次的货物后和在船舶开航前这一间隔期内，用户应输入船舶当前的排水量和吃水深度，以便进行更精确的船舶阻力计算。
航段分段的方法为：当两相邻转向点之间的航程小于300海里时，该两相邻转向点之间的航段被划分为同一分航段，当两相邻转向点之间的航程大于300海里，在该两相邻转向点之间插入一个或多个间断点，利用间断点进行分段，保证每个分航段的航程小于300海里。
Sb：收集船舶在历史航行过程中的船舶柴油机的功率、转速和对应的燃油消耗率数据，建立柴油机燃油消耗率数据库。
柴油机燃油消耗率数据库是基于船舶历史数据的，对于特定船只而言，这也是相对稳定的数据。
显然的，Sa～Sb的前后顺序并不重要，可以并行，也可以任意调整实施顺序。
Sc：根据Sb中柴油机燃油消耗率数据库和Sa中的计算结果，插值得到每一分航段内，不同航速对应的燃油消耗量，即得到燃油消耗函数Si(vi，j)，其中Si是第i个航段的燃油消耗量，vi,j是第i个航段的航速，vimin≤vi,j≤vimax。
Sd：以各航段航速为优化变量，以总燃油消耗量为目标函数，以航程的总里程、航行时间约束以及各个分航段的里程为约束函数，建立开行前的航速规划决策优化模型，如图3所示。
Figure BDA0002063448650000081
Figure BDA0002063448650000082
Figure BDA0002063448650000083
vimin≤vi,j≤vimax
其中Tmax是最大航行时间，L是航程的总里程，Li是各分航段里程。显然的，根据具体问题，这一优化函数可以增加优化目标函数和约束，这对于本行业的专业人员来说，是显然可操作的。
Se：使用智能算法求解上述开行前的航速规划决策优化模型，得到每一分航段的最优航速，操作人员根据各分航段的最优航速和工作经验对主机转速进行设定进行操纵；
Sf：在航行过程中的第k个分航段内，如果接收到前方航段的更新天气情况，按照步骤Sa～Sc的方法重新计算燃油消耗函数
Figure BDA0002063448650000091
航行中的航速规划决策优化模型
Figure BDA0002063448650000092
Figure BDA0002063448650000093
Figure BDA0002063448650000094
vimin≤vi,j≤vimax
其中，
Figure BDA0002063448650000095
是在已航行完毕的分航段的里程和速度；显然的，根据具体问题，这一优化函数可以增加优化目标函数和约束，这对于本行业的专业人员来说，是显然可操作的。
Sg：使用智能算法求解上述开行前的航速规划决策优化模型，得到新的分航段的最优航速，操作人员根据各分航段的最优航速和工作经验对主机转速进行设定进行操纵；
人机交互子系统包括航速优化界面、转向点管理界面和转向点信息更新界面；
航速优化界面为航行信息录入界面，包括离港时间、抵港时间、出发港口、抵达港口、航行总里程、开航前排水量和开航前的船舶吃水信息；
转向点管理界面是根据航线录入航次转向点信息，包括分段顺序号、经纬度、航向、航程；
转向点信息更新界面可供用户针对每个转向点增加天气预报信息，每个转向点可以增加多次天气预报信息，依次逼近航行到此转向点的真实天气信息。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种船舶分段航速优化方法，其特征在于，包括以下步骤
S1：收集确认船舶用于计算船舶阻力的船舶固定参数；收集确认船舶在当前航次中，未开航时的排水量和吃水深度；
S2：收集船舶在历史航行过程中的船舶柴油机的功率、转速和对应的燃油消耗率数据，建立柴油机燃油消耗率数据库；
S3：根据当前航次的航行计划，对航段进行分段，得到N个分航段，每一分航段的航程为Li；
S4：收集各分航段的气象状况；
S5：根据第i个分航段的气象状况、船舶装载情况，以一定的步长间隔计算船舶在该分航段内从最低航速vimin到最高航速vimax航行时，对应的船舶阻力，功率和转速；重复本步骤，直至所有分航段计算完毕；i是分航段的编号，i＝1～N；
S6：根据S2中柴油机燃油消耗率数据库和S5中的计算结果，插值得到每一分航段内，不同航速对应的燃油消耗量，即得到燃油消耗函数Si(vi,j)，其中Si是第i个航段的燃油消耗量，vi,j是第i个航段的航速，vimin≤vi,j≤vimax；
S7：以各航段航速为优化变量，以总燃油消耗量为目标函数，以航程的总里程、航行时间约束以及各个分航段的里程为约束函数，建立开行前的航速规划决策优化模型，
Figure FDA0002063448640000011
Figure FDA0002063448640000012
Figure FDA0002063448640000013
vimin≤vi,j≤vimax
其中Tmax是最大航行时间，L是航程的总里程，Li是各分航段里程；
S8：使用智能算法求解上述开行前的航速规划决策优化模型，得到每一分航段的最优航速，操作人员根据各分航段的最优航速和工作经验对主机转速进行设定进行操纵；
S9：在航行过程中的第k个分航段内，如果接收到前方航段的更新天气情况，按照步骤S5～S6的方法重新计算燃油消耗函数
Figure FDA0002063448640000014
航行中的航速规划决策优化模型
Figure FDA0002063448640000021
Figure FDA0002063448640000022
Figure FDA0002063448640000023
vimin≤vi,j≤vimax
其中，
Figure FDA0002063448640000024
是在已航行完毕的分航段的里程和速度；
S10：使用智能算法求解上述开行前的航速规划决策优化模型，得到新的分航段的最优航速，操作人员根据各分航段的最优航速和工作经验对主机转速进行设定进行操纵。
2.根据权利要求1所述的一种船舶分段航速优化方法，其特征在于，S1中所述的用于计算船舶阻力的船舶固定参数包括船长、船宽和方形系数。
3.根据权利要求1所述的一种船舶分段航速优化方法，其特征在于，S3中所述航段分段的方法为：当两相邻转向点之间的航程小于300海里时，该两相邻转向点之间的航段被划分为同一分航段，当两相邻转向点之间的航程大于300海里，在该两相邻转向点之间插入一个或多个间断点，利用间断点进行分段，保证每个分航段的航程小于300海里。
4.根据权利要求1所述的一种船舶分段航速优化方法，其特征在于，S8和S10中所述的智能算法为蒙特卡洛算法或粒子群算法。
5.一种船舶分段航速优化智能管理系统，包括航行预报子系统和人机交互子系统，其特征在于：
航行预报子系统按照以下步骤工作：
Sa：根据本次航行计划对航程进行分段，得到N个分航段，根据船舶用于计算船舶阻力的船舶固定参数、船舶在当前航次中未开航时的排水量和吃水深度和各分航段的气象状况、船舶装载情况，以一定的步长间隔计算船舶在第i分航段内从最低航速vimin到最高航速vimax航行时，对应的船舶阻力，功率和转速；重复直至所有分航段计算完毕；i是分航段的编号，i＝1～N；
Sb：收集船舶在历史航行过程中的船舶柴油机的功率、转速和对应的燃油消耗率数据，建立柴油机燃油消耗率数据库；
Sc：根据Sb中柴油机燃油消耗率数据库和Sa中的计算结果，插值得到每一分航段内，不同航速对应的燃油消耗量，即得到燃油消耗函数Si(vi,j)，其中Si是第i个航段的燃油消耗量，vi,j是第i个航段的航速，vimin≤vi,j≤vimax；
Sd：以各航段航速为优化变量，以总燃油消耗量为目标函数，以航程的总里程、航行时间约束以及各个分航段的里程为约束函数，建立开行前的航速规划决策优化模型，
Figure FDA0002063448640000031
Figure FDA0002063448640000032
Figure FDA0002063448640000033
vimin≤vi,j≤vimax
其中Tmax是最大航行时间，L是航程的总里程，Li是各分航段里程；
Se：使用智能算法求解上述开行前的航速规划决策优化模型，得到每一分航段的最优航速，操作人员根据各分航段的最优航速和工作经验对主机转速进行设定进行操纵；
Sf：在航行过程中的第k个分航段内，如果接收到前方航段的更新天气情况，按照步骤Sa～Sc的方法重新计算燃油消耗函数
Figure FDA0002063448640000034
航行中的航速规划决策优化模型
Figure FDA0002063448640000035
Figure FDA0002063448640000036
Figure FDA0002063448640000037
vimin≤vi,j≤vimax
其中，
Figure FDA0002063448640000038
是在已航行完毕的分航段的里程和速度；
Sg：使用智能算法求解上述开行前的航速规划决策优化模型，得到新的分航段的最优航速，操作人员根据各分航段的最优航速和工作经验对主机转速进行设定进行操纵；
人机交互子系统包括航速优化界面、转向点管理界面和转向点信息更新界面；
航速优化界面为航行信息录入界面，包括离港时间、抵港时间、出发港口、抵达港口、航行总里程、开航前排水量和开航前的船舶吃水信息；
转向点管理界面是根据航线录入航次转向点信息，包括分段顺序号、经纬度、航向、航程；
转向点信息更新界面可供用户针对每个转向点增加天气预报信息，每个转向点可以增加多次天气预报信息，依次逼近航行到此转向点的真实天气信息。
6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，Sa中所述的用于计算船舶阻力的船舶固定参数包括船长、船宽和方形系数。
7.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，Sa中所述航段分段的方法为：当两相邻转向点之间的航程小于300海里时，该两相邻转向点之间的航段被划分为同一分航段，当两相邻转向点之间的航程大于300海里，在该两相邻转向点之间插入一个或多个间断点，利用间断点进行分段，保证每个分航段的航程小于300海里。
8.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，Se和Sg中所述的智能算法为蒙特卡洛算法或粒子群算法。
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