CN110765607A - 一种基于仿真优化的港口岸电系统合理容量确定方法 - Google Patents
一种基于仿真优化的港口岸电系统合理容量确定方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110765607A CN110765607A CN201910991855.8A CN201910991855A CN110765607A CN 110765607 A CN110765607 A CN 110765607A CN 201910991855 A CN201910991855 A CN 201910991855A CN 110765607 A CN110765607 A CN 110765607A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- ship
- port
- shore power
- berth
- berthing
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Withdrawn
Links
Images
Landscapes
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于仿真优化的港口岸电系统合理容量确定方法。包括如下三个步骤：步骤一：收集港口相关数据。步骤二：根据步骤一收集的数据建立港口生产作业系统仿真模型并输出各时刻船舶占用岸电需求；该仿真模型分四个子系统建立，四个子系统包括船舶靠泊作业子系统、船舶装卸作业子系统、后方陆域作业子系统和船舶离泊作业子系统；步骤三：构建港口岸电系统合理容量确定优化模型，依据步骤三输出参数求解并确定港口岸电系统合理岸电容量。与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：可以从已有数据出发定量分析船舶随机到港下港口岸电系统合理容量，从而为岸电技术的推广和绿色港口的建设提供决策支持。
Description
技术领域
本发明属于港口工程的设备配置领域，适用于海港、河港的岸电系统，具体涉及基于仿真优化的港口岸电系统合理容量确定方法。
背景技术
节能、环保已经成为时代的主题。作为国际运输网络的重要枢纽，港口是大型能源消费者，在生产作业过程中会产生大量的温室气体排放和大气污染物，其中，靠泊船舶使用柴油发电产生的排放是港口排放的主要来源。靠泊船舶使用岸电技术代替传统的柴油发电可显著减少港口温室气体和大气污染物的排放。
然而，岸电容量配置过小会影响减排效果，配置过大会造成资源浪费，如何合理确定港口岸电容量已成为推广岸电技术面临的关键问题。现有的港口岸电容量确定方法多通过收集港口历史运营数据、依靠专家经验或参照相邻工程，未能充分考虑港口复杂生产作业系统中各子系统的衔接及船舶到港、天气状况等随机因素的影响。
发明内容
为解决上述问题，本发明提出了一种基于仿真优化的港口岸电系统合理容量确定方法。考虑船舶以特定概率分布随机到港，在满足所有靠泊船舶均使用岸电的条件下，以总成本最小为目标，构建港口岸电系统容量确定的仿真优化模型，仿真模型内嵌于优化模型中，用以测度并记录每一时刻在港船舶使用岸电需求。满足全部靠泊船舶使用岸电要求的最小岸电容量即为合理岸电容量，本发明提出的方法可为岸电技术的推广和绿色港口的建设提供决策支持。
一种基于仿真优化的港口岸电系统合理容量确定方法，包括以下阶段的步骤：
步骤一：收集港口相关数据，包括港口航道数据、港口泊位数据、港口装卸设备数据、极端天气数据及船舶相关数据；
步骤二：根据步骤一收集的数据建立港口生产作业系统仿真模型；该仿真模型分四个子系统建立，四个子系统包括船舶靠泊作业子系统、船舶装卸作业子系统、后方陆域作业子系统和船舶离泊作业子系统；船舶靠泊作业子系统以港口航道数据、港口泊位数据、极端天气数据及船舶相关数据为输入数据，模拟船舶锚地待泊、进港航行及泊位靠泊过程；船舶装卸作业子系统模拟船舶靠泊后船舶辅助作业、船舶占用岸电、船舶装卸作业过程；后方陆域作业子系统模拟船舶装卸作业后港内车辆运输集装箱和场桥堆存集装箱过程；船舶离泊作业子系统模拟释放岸电、释放泊位和出港航行过程，输出0-1变量
值以及某一时刻t停靠在泊位k上的船舶i的船舶辅机功率
表示某一时刻t船舶i是否停靠在泊位k上，船舶i停靠在泊位k则取值为1，否则取值为0；
步骤三：构建港口岸电系统合理容量确定优化模型：根据步骤二的输出参数值
和
在满足所有靠泊船舶均使用岸电的条件下，以总成本最小为目标，构建港口岸电系统合理容量确定的优化模型如下：
k∈(1，K),i∈(1，It) (3)
式(1)为目标函数，Qt为满足时刻t所有靠泊船舶使用岸电的最小岸电容量；Q为合理岸电容量，即为各个时刻t∈Η的Qt的最大值；H为研究时间跨度，取值为一年；
式(2)～(3)为约束条件，k表示泊位编号，K表示港内可使用岸电系统的泊位总数，It表示某一时刻t靠泊船舶总数量；
最后确定港口岸电系统合理岸电容量Q。
进一步地，上述所述港口为集装箱港口；步骤一中所述收集港口相关数据具体为：港口航道数据包括航道长度及通航规则；港口泊位数据包括泊位个数、各泊位吨级和各泊位可停靠船舶吨级；港口装卸设备数据包括各泊位岸桥的数量、泊位岸桥的装卸效率、场桥的数量、场桥的装卸效率、港内车辆的数量、行车速度及港口装卸设备调度规则；极端天气数据包括影响航行和装卸作业的极端天气在一年中发生的频率和持续天数；船舶相关数据包括各吨级船舶的到港船舶数量、到港时间、航速、辅助作业时间、装卸箱量、辅机功率、可靠泊泊位及靠泊优先级。
进一步地，所述步骤二中：
(1)船舶靠泊作业子系统
(1.1)锚地待泊过程实现方式为：到港船舶在锚地生成，并且设船舶到港时间间隔服从负指数分布，分布参数λ依据全年到港船舶数量进行计算，并按分布参数λ生成到港船舶；
(1.2)进港航行过程实现方式为：到港船舶随机生成后，需判断极端天气条件、空闲可靠泊泊位条件、航道内船舶航行规则是否同时满足；如满足，船舶通过航道航行，到指定泊位进行靠泊作业，否则，在锚地进行等待。
(1.3)泊位靠泊过程实现方式为：到港船舶经航道进港航行后，优先靠泊优先级最高的空闲泊位，如果泊位被其他船舶占用，则按优先级递减的顺序靠泊泊位。
(2)船舶装卸作业子系统
该子系统模拟了船舶辅助作业、船舶占用岸电、船舶装卸作业过程。
(2.1)船舶辅助作业过程
船舶在泊位停靠进行装卸作业前，需进行系缆、插电、脱缆等辅助作业，在该过程设定各船舶的辅助作业时间。
(2.2)船舶占用岸电过程
靠泊船舶均使用岸电，当某一船舶i停靠在泊位后，根据船舶辅机功率占用泊位k岸电资源，并记录当前占用时刻t和
(2.3)船舶装卸作业过程
在该过程中，根据各船舶的装卸箱量，将单一船舶实体转换为多个集装箱实体，占用岸桥资源，依据岸桥的数量和装卸效率，计算船舶装卸作业时间，释放岸桥资源；依据辅助作业时间和船舶装卸作业时间设定船舶实体在泊作业过程中使用岸电的总延迟时间；
(3)后方陆域作业子系统
(3.1)港内车辆运输集装箱过程实现方式：集装箱经岸桥装卸后，占用港内车辆资源，并依最短路径原则，以车辆的行驶速度行驶至堆场的指定位置。
(3.2)场桥堆存集装箱过程实现方式：集卡运输集装箱至堆场指定位置后，占用场桥资源并释放集卡资源，场桥完成集装箱堆存作业，释放场桥资源；
(4)船舶离泊作业子系统
判断全部集装箱实体是否完成，未完成，则循环步骤(2)～(3)，否则，船舶实体进入离泊作业子系统，判断极端天气条件、航道内船舶航行规则是否同时满足；满足则释放岸电资源、释放泊位资源，经航道出港航行，输出变量值
和
否则在泊位等待。
本发明的有益效果：本发明在考虑船舶到港随机性的基础上，在满足所有靠泊船舶均使用岸电的条件下，以总成本最小为目标，提出了一种基于仿真优化的港口岸电系统合理容量确定方法，仿真模型内嵌于优化模型中，并输出港口合理岸电容量。与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：可以从已有数据出发定量分析船舶随机到港下港口合理岸电容量，并考虑港口生产作业中的天气条件的随机性、装卸设备工作效率的随机性对港口岸电容量确定的影响，从而为岸电技术的推广和绿色港口的建设提供决策支持。
附图说明
图1是本发明一种基于仿真优化的港口岸电系统合理容量确定方法及其流程图；
图2是某港区平面布置图；
图3是基于仿真的合理容量确定优化模型求解算法设计图
图4是港口岸电系统合理容量确定图
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步描述。
以集装箱港口(北方某港区)岸电容量计算为实施例，计算方法分为三步，如图1所示。
步骤一：收集港口相关数据
所述收集的数据包括港口航道数据、港口泊位数据、港口装卸设备数据、极端天气数据及船舶相关数据；
所述港口航道数据包括航道长度及通航规则。本例中港外航道长20nm，港内航路长度、航道位置如图2所示，通航规则为：船舶航行的安全时距为1海里，即前后船舶之间的距离不小于1海里；
港口泊位数据包括泊位个数、各泊位吨级和各泊位可停靠船舶吨级。港区共有5个集装箱泊位，泊位吨级、各泊位可停靠船舶吨级和岸桥数量如表1所示：
表1泊位吨级、可停靠船舶吨级和岸桥数量
港口装卸设备数据包括各泊位岸桥的数量、泊位岸桥的装卸效率、场桥的数量、场桥的装卸效率、港内车辆的数量、行车速度及港口装卸设备调度规则。
各泊位岸桥数量见表1，装卸效率为30TEU/h，场桥的数量、场桥的装卸效率、港内车辆的数量、行车速度依港区具体情况而定；港口装卸设备调度规则：各泊位岸桥、场桥、车辆只服务该泊位。
极端天气数据包括影响航行和装卸作业的极端天气在一年中发生的频率和持续天数。极端天气出现的天数占全年天数的6.85％，每次极端天气的持续天数以概率形式供仿真模型提取。
船舶相关数据包括各吨级船舶的到港船舶数量、到港时间、航速、辅助作业时间、装卸箱量、辅机功率、可靠泊泊位及靠泊优先级。
全年总到港船舶数量为1250艘。船舶到港时间间隔服从负指数分布，分布参数λ＝7.0。实际航速为18.52节，辅助作业时间为4h，靠泊优先级：与船舶吨级相同的泊位优先级最高，在其他可靠泊泊位中小吨级的泊位优先级更高，其他参数如表2所示。
表2船型相关数据
步骤二：根据步骤一收集的数据建立港口生产作业系统仿真模型；该仿真模型分四个子系统建立，四个子系统包括船舶靠泊作业子系统、船舶装卸作业子系统、后方陆域作业子系统和船舶离泊作业子系统；
(1)船舶靠泊作业子系统
船舶靠泊作业子系统以港口航道数据、港口泊位数据、极端天气数据及船舶相关数据为输入数据，模拟船舶锚地待泊、进港航行及泊位靠泊过程；
(1.1)锚地待泊过程实现方式为：依据船舶到港船舶数量和到港时间间隔，运用概率分布函数拟合，得到船舶到港时间间隔服从负指数概率分布。全年到港船舶数量为1250艘，平均每隔7.0h到达一艘船舶，因此负指数分布参数λ为7.0h；赋予船舶实际航速、辅助作业时间属性，并分别设置为18.52节、4h；利用步骤一中的各吨级船舶的到港船舶数量计算出各吨级船舶的占比，以此吨级比例为概率赋予船舶吨级属性，并对相应吨级属性的船舶实体赋予辅机功率、装卸箱量及可靠泊泊位这些与船型一一对应的属性，具体数值见表2；
(1.2)进港航行过程实现方式为：到港船舶随机生成后，需判断极端天气条件、空闲可靠泊泊位条件、航道内船舶航行规则是否同时满足；如满足，船舶通过航道航行，到指定泊位进行靠泊作业，否则，在锚地进行等待。
(1.2.1)极端天气条件判断方式为：根据搜集的极端天气数据，随机设置极端天气在一年中发生的频率和持续天数，当有极端天气时，则根据极端天气持续天数延迟相应的持续时间；当极端天气条件不能满足船舶进港航行要求时，船舶需在锚地排队等待直到极端天气条件满足。
(1.2.2)空闲可靠泊泊位条件判断方式为：将泊位设置为可被船舶占用的有限资源，同一时间一个泊位资源只能服务一条船舶，当多个船舶同时等待一个泊位资源时则按照先到先服务的原则占用泊位资源；当泊位资源不能满足船舶实体按照步骤一中的船舶可靠泊泊位及靠泊优先级时，船舶需在锚地排队等可靠泊的空闲泊位；
(1.2.3)航道内船舶航行规则判断方法为：实时统计航道中出港船舶数量和进港船舶数量，当航道中船舶数量为零时则允许进港；当进港船舶数量不为零且满足安全时距时则允许船舶进港，若小于安全距离则不允许进港；船舶按照先到先占用航道的原则进港，不允许进港的船舶在锚地等待至航行安全时距条件满足。
(1.2.4)船舶通过航道进港航行：等待至进港条件同时满足后，按先到先服务的原则进行船舶进港；船舶航行时间为航道长度和实际航速的比值1.07h，船舶实体延迟1.07h以模拟船舶航行过程。
(1.3)泊位靠泊过程实现方式为：到港船舶经航道进港航行后，船舶实体按照步骤一中的船舶可靠泊泊位及靠泊优先级占用泊位资源；当有多个可靠泊泊位空闲时，优先占用优先级最高的空闲泊位；例如3万吨级船舶，由表1可知其可靠泊泊位为2#、3#、4#和5#，由步骤一收集得到的泊位优先级从高到低依次是2#、3#、4#、5#；
(2)船舶装卸作业子系统
该子系统模拟了船舶辅助作业、船舶占用岸电、船舶装卸作业过程；
(2.1)船舶辅助作业方式：船舶在泊位停靠进行装卸作业前，需进行系缆、插电、脱缆等辅助作业，依据辅助作业时间4h设定船舶实体在泊作业过程中辅助作业的延迟时间。
(2.2)船舶占用岸电方式：依据当前时刻t船舶i靠泊泊位k处及船舶的辅机功率，配置相应岸电资源
并记录当前占用时刻；依据步骤(2.1)确定的辅助作业时间和步骤(2.3)确定的岸桥装卸作业时间设定船舶实体在泊作业过程中使用岸电的总延迟时间；
(2.3)船舶装卸作业方式：延迟船舶实体相应的装卸作业时间以表示装卸作业过程；占用岸桥资源，依装卸效率数据装卸集装箱，岸桥将集装箱实体交于港内车辆，岸桥装卸一个集装箱实体结束，释放岸桥资源并依岸桥作业时间设置相应的延迟时间，装卸效率为30TEU/h，因此岸桥装卸一个集装箱实体的时间为2min；根据各个船舶的装卸箱量，确定船舶实体相应的装卸作业时间；依据辅助作业时间和船舶装卸作业时间设定船舶实体在泊作业过程中使用岸电的总延迟时间；
(3)后方陆域作业子系统
后方陆域作业子系统模拟船舶装卸作业后港内车辆运输集装箱和场桥堆存集装箱过程；
(3.1)港内车辆运输集装箱过程实现方式：港内车辆从岸桥处提取集装箱实体，根据堆场位置和行车速度确定载有集装箱实体的港内车辆在港内搬运的行驶时间，场内车辆将集装箱实体交于场桥资源，场内车辆搬运一个集装箱实体结束，释放场内车辆资源并依行驶时间设置相应的延时时间；
依据港口装卸设备配置情况，港内车辆数量：岸桥数量＝6:1，行车速度为20km/h，依据场桥位置即可确定港内车辆的行驶时间；
(3.2)场桥堆存集装箱过程实现方式：占用场桥资源，场桥从港内车辆处提取集装箱实体，场桥依据装卸效率数据将集装箱实体堆存于堆场，场桥堆存一个集装箱实体结束，释放场桥资源并依场桥作业时间设置相应的延迟时间；
依据港口装卸设备配置情况，场桥数量：岸桥数量＝3:1，场桥装卸效率为35TEU/h，因此场桥堆存一个集装箱实体的时间为1.714min；
(4)船舶离泊作业子系统
判断全部集装箱实体是否完成，未完成，则循环步骤(2)～(3)，否则，船舶实体进入离泊作业子系统，判断极端天气条件、航道内船舶航行规则是否同时满足；满足则释放岸电资源、释放泊位资源，经航道出港航行，输出变量值
和
否则在泊位等待；
步骤三：构建港口岸电系统合理容量确定优化模型：根据步骤二的输出参数值
和在满足所有靠泊船舶均使用岸电的条件下，以总成本最小为目标，构建港口岸电系统合理容量确定的优化模型如下：
k∈(1，K),i∈(1，It) (3)
式(1)为目标函数，Qt为满足时刻t所有靠泊船舶使用岸电的最小岸电容量；Q为合理岸电容量，即为各个时刻t∈Η的Qt的最大值；H为研究时间跨度，取值为一年；
式(2)～(3)为约束条件，k表示泊位编号，K表示港内可使用岸电系统的泊位总数，It表示某一时刻t靠泊船舶总数量；
最后确定港口岸电系统合理岸电容量Q。
在本实施例中研究船舶随机到港下基于仿真优化的港口岸电系统合理容量确定的问题，所述的船舶随机到港即为设置相应到港时间间隔参数并按负指数规律到港，此外，考虑港口复杂随机的运营系统，构建港口作业系统仿真模型，设置仿真试验统计输出港口各时刻船舶使用岸电的最小岸电容量。
所述合理岸电容量即为满足全部靠泊船舶使用岸电要求的最小岸电容量。
将仿真输出结果中的相应船舶到港时间间隔下各时刻船舶使用岸电的最小岸电容量绘制成图，如图4所示。可以看出，在仿真时间到达7965小时，所需最小岸电容量最大，即为合理岸电容量7451kW，该方法和结果可为绿色港口岸电配置提供决策支持。
Claims (3)
1.一种基于仿真优化的港口岸电系统合理容量确定方法，其特征在于，包括以下阶段的步骤：
步骤一：收集港口相关数据，包括港口航道数据、港口泊位数据、港口装卸设备数据、极端天气数据及船舶相关数据；
步骤二：根据步骤一收集的数据建立港口生产作业系统仿真模型；该仿真模型分四个子系统建立，四个子系统包括船舶靠泊作业子系统、船舶装卸作业子系统、后方陆域作业子系统和船舶离泊作业子系统；船舶靠泊作业子系统以港口航道数据、港口泊位数据、极端天气数据及船舶相关数据为输入数据，模拟船舶锚地待泊、进港航行及泊位靠泊过程；船舶装卸作业子系统模拟船舶靠泊后船舶辅助作业、船舶占用岸电、船舶装卸作业过程；后方陆域作业子系统模拟船舶装卸作业后港内车辆运输集装箱和场桥堆存集装箱过程；船舶离泊作业子系统模拟释放岸电、释放泊位和出港航行过程，输出0-1变量
值以及某一时刻t停靠在泊位k上的船舶i的船舶辅机功率
表示某一时刻t船舶i是否停靠在泊位k上，船舶i停靠在泊位k则取值为1，否则取值为0；
步骤三：构建港口岸电系统合理容量确定优化模型：根据步骤二的输出参数值
和
在满足所有靠泊船舶均使用岸电的条件下，以总成本最小为目标，构建港口岸电系统合理容量确定的优化模型如下：
k∈(1，K),i∈(1，It)(3)
式(1)为目标函数，Qt为满足时刻t所有靠泊船舶使用岸电的最小岸电容量；Q为合理岸电容量，即为各个时刻t∈Η的Qt的最大值；H为研究时间跨度，取值为一年；
式(2)～(3)为约束条件，k表示泊位编号，K表示港内可使用岸电系统的泊位总数，It表示某一时刻t靠泊船舶总数量；
最后确定港口岸电系统合理岸电容量Q。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述港口为集装箱港口；步骤一中所述收集港口相关数据具体为：港口航道数据包括航道长度及通航规则；港口泊位数据包括泊位个数、各泊位吨级和各泊位可停靠船舶吨级；港口装卸设备数据包括各泊位岸桥的数量、泊位岸桥的装卸效率、场桥的数量、场桥的装卸效率、港内车辆的数量、行车速度及港口装卸设备调度规则；极端天气数据包括影响航行和装卸作业的极端天气在一年中发生的频率和持续天数；船舶相关数据包括各吨级船舶的到港船舶数量、到港时间、航速、辅助作业时间、装卸箱量、辅机功率、可靠泊泊位及靠泊优先级。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤二中：
(1)船舶靠泊作业子系统
(1.1)锚地待泊过程实现方式为：到港船舶在锚地生成，并且设船舶到港时间间隔服从负指数分布，分布参数λ依据全年到港船舶数量进行计算，并按分布参数λ生成到港船舶；
(1.2)进港航行过程实现方式为：到港船舶随机生成后，需判断极端天气条件、空闲可靠泊泊位条件、航道内船舶航行规则是否同时满足；如满足，船舶通过航道航行，到指定泊位进行靠泊作业，否则，在锚地进行等待；
(1.3)泊位靠泊过程实现方式为：到港船舶经航道进港航行后，优先靠泊优先级最高的空闲泊位，如果泊位被其他船舶占用，则按优先级递减的顺序靠泊泊位；
(2)船舶装卸作业子系统
该子系统模拟了船舶辅助作业、船舶占用岸电、船舶装卸作业过程；
(2.1)船舶辅助作业过程
船舶在泊位停靠进行装卸作业前，需进行系缆、插电、脱缆等辅助作业，在该过程设定各船舶的辅助作业时间；
(2.2)船舶占用岸电过程
靠泊船舶均使用岸电，当某一船舶i停靠在泊位后，根据船舶辅机功率占用泊位k岸电资源，并记录当前占用时刻t和
(2.3)船舶装卸作业过程
在该过程中，根据各船舶的装卸箱量，将单一船舶实体转换为多个集装箱实体，占用岸桥资源，依据岸桥的数量和装卸效率，计算船舶装卸作业时间，释放岸桥资源；依据辅助作业时间和船舶装卸作业时间设定船舶实体在泊作业过程中使用岸电的总延迟时间；
(3)后方陆域作业子系统
(3.1)港内车辆运输集装箱过程实现方式：集装箱经岸桥装卸后，占用港内车辆资源，并依最短路径原则，以车辆的行驶速度行驶至堆场的指定位置；
(3.2)场桥堆存集装箱过程实现方式：集卡运输集装箱至堆场指定位置后，占用场桥资源并释放集卡资源，场桥完成集装箱堆存作业，释放场桥资源；
(4)船舶离泊作业子系统
判断全部集装箱实体是否完成，未完成，则循环步骤(2)～(3)，否则，船舶实体进入离泊作业子系统，判断极端天气条件、航道内船舶航行规则是否同时满足；满足则释放岸电资源、释放泊位资源，经航道出港航行，输出变量值和否则在泊位等待。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910991855.8A CN110765607A (zh) | 2019-10-18 | 2019-10-18 | 一种基于仿真优化的港口岸电系统合理容量确定方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910991855.8A CN110765607A (zh) | 2019-10-18 | 2019-10-18 | 一种基于仿真优化的港口岸电系统合理容量确定方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN110765607A true CN110765607A (zh) | 2020-02-07 |
Family
ID=69332409
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201910991855.8A Withdrawn CN110765607A (zh) | 2019-10-18 | 2019-10-18 | 一种基于仿真优化的港口岸电系统合理容量确定方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN110765607A (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111369077A (zh) * | 2020-02-10 | 2020-07-03 | 大连理工大学 | 一种基于机器学习的在港船舶能耗预测方法 |
| CN113419429A (zh) * | 2021-07-15 | 2021-09-21 | 杭州电子科技大学 | 一种港口船舶承载量饱和的疏运控制方法 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| AU2008317865A1 (en) * | 2007-11-02 | 2009-05-07 | Siemens Aktiengesellschaft | Buoyant harbor power supply |
| EP2458724A1 (en) * | 2009-07-22 | 2012-05-30 | Qifan Bao | Movable shore power variable frequency power supply device |
| CN108665118A (zh) * | 2018-05-23 | 2018-10-16 | 国电南瑞科技股份有限公司 | 一种港口停靠船舶使用岸电的辅助方法 |
| CN108984927A (zh) * | 2018-07-25 | 2018-12-11 | 大连理工大学 | 一种基于系统仿真的港口碳排放计算方法 |
-
2019
- 2019-10-18 CN CN201910991855.8A patent/CN110765607A/zh not_active Withdrawn
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| AU2008317865A1 (en) * | 2007-11-02 | 2009-05-07 | Siemens Aktiengesellschaft | Buoyant harbor power supply |
| EP2458724A1 (en) * | 2009-07-22 | 2012-05-30 | Qifan Bao | Movable shore power variable frequency power supply device |
| CN108665118A (zh) * | 2018-05-23 | 2018-10-16 | 国电南瑞科技股份有限公司 | 一种港口停靠船舶使用岸电的辅助方法 |
| CN108984927A (zh) * | 2018-07-25 | 2018-12-11 | 大连理工大学 | 一种基于系统仿真的港口碳排放计算方法 |
Non-Patent Citations (4)
| Title |
|---|
| YUN PENG等: "A method for determining the allocation strategy of on-shore power supply from a green container terminal perspective", 《OCEAN AND COASTAL MANAGEMENT》 * |
| YUN PENG等: "A Method for Determining the Required Power Capacity of an On-Shore Power System Considering Uncertainties of Arriving Ships", 《SUSTAINABILITY》 * |
| 张国栋: "营口港"紫丁香"船用岸电改造工程可行性研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》 * |
| 彭云: "不确定条件下低碳型港口资源优化配置研究", 《中国博士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》 * |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111369077A (zh) * | 2020-02-10 | 2020-07-03 | 大连理工大学 | 一种基于机器学习的在港船舶能耗预测方法 |
| CN113419429A (zh) * | 2021-07-15 | 2021-09-21 | 杭州电子科技大学 | 一种港口船舶承载量饱和的疏运控制方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN108984927B (zh) | 一种基于系统仿真的港口碳排放计算方法 | |
| CN103606124B (zh) | 集装箱码头装卸交通系统布局与交通组织微观仿真方法 | |
| Steenken et al. | Container terminal operation and operations research-a classification and literature review | |
| Demirci | Simulation modelling and analysis of a port investment | |
| CN103577655B (zh) | 基于元胞自动机模型的港口航道微观仿真方法 | |
| CN110765607A (zh) | 一种基于仿真优化的港口岸电系统合理容量确定方法 | |
| Pacino | Fast Generation of Container Vessel Stowage Plans: using mixed integer programming for optimal master planning and constraint based local search for slot planning | |
| Imai et al. | The containership loading problem | |
| CN113343368A (zh) | 一种基于arena的lng船舶进港对航道通过能力影响的计算方法 | |
| CN102799733B (zh) | 集装箱牵引车资源整合仿真系统及其仿真方法 | |
| Wang et al. | Impact of navigational safety level on seaport fairway capacity | |
| Ekmekçioğlu | Ship emission estimation for Izmir and Mersin international ports–Turkey | |
| Zis | Green ports | |
| KR20120080790A (ko) | 서버에서의 선박 또는 항공기의 화물 환경 지표를 산정하는 방법 및 이를 적용한 서버 | |
| CN107480830A (zh) | 基于港口‑航道‑锚地复合系统仿真的锚位数优化方法 | |
| Delgado-Ortegon | Models and algorithms for container vessel stowage optimization | |
| Zhang et al. | Optimising feeder routing for container ships through an electronic chart display and information system | |
| Maglić et al. | Effectiveness of a barge-based ballast water treatment system for multi-terminal ports | |
| CN108596446B (zh) | 受集装箱吊车任务队列约束的港内集卡派发方法 | |
| Ventura et al. | Integration of a voyage model concept into a ship design optimization procedure | |
| Mathias et al. | Analysis of a new container terminal using a simulation approach | |
| Chen et al. | A method for studying the influence of different berth layout on port service level based on simulation | |
| Alias et al. | Evaluating the economic performance of a decentralized waterborne container transportation service using autonomous inland vessels | |
| Jin et al. | Influence of navigation rules on traffic situation of one-way fairway with multi-junction based on simulation and improved DEA approach | |
| Deng et al. | Research on Transit Capacity of North Channel of Tianjin Port Based on Queuing Theory |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| WW01 | Invention patent application withdrawn after publication |
Application publication date: 20200207 |
|
| WW01 | Invention patent application withdrawn after publication |