CN112758295A - 一种船舶混合动力推进系统及管理策略 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种船舶混合动力推进系统及管理策略，包括柴油发电机、储能系统、推进系统、SOC监测系统和控制系统；控制系统与柴油发电机、推进系统、SOC监测系统和储能系统相连；SOC监测系统与储能系统相连；柴油发电机和储能系统并联。其中，柴油发电机依次包括柴油机、轴带发电机和整流器；储能系统包括并联的带有DC/DC双向直流变换器模块的超级电容和磷酸铁锂电池；推进系统依次包括DC/AC逆变器、推进电机和螺旋桨；柴油发电机和储能系统并联。本发明通过采样航行工况下的特征参数变化，建立基于工况参数的深度信念网络识别系统，及时响应外界系统需求，选择合适的供能模式，实现燃油的最小供给，达到系统整体的经济效益，实现该工况下最优推进方式的目的。
Description
技术领域
本发明涉及船舶动力技术领域，尤其是涉及船舶柴电混合动力系统。
背景技术
目前，世界上各类型船舶的动力系统的推进形式正在朝着多样化的方向发展。随着船舶推进技术的发展和人们环保意识的增强以及能源危机的问题日益突出，使船舶电力系统和船舶推进系统一体化供电的船舶综合电力系统成为新的发展趋势。
柴电混合动力船舶推进系统能充分利用能源消耗，可节约燃油、降低营运成本，是很有发展前景的船舶能源综合优化利用系统。该技术应用了光能、风能等可再生新兴能源技术，其关键核心和枢纽是能量管理与控制策略，混合动力船舶能量管理系统具有结构复杂，以及广泛使用非线性电力电子设备的特点，又是一个集合了机械、电气、化学和热力学系统的非线性系统。对于一整套混合推进过程，主要是控制能量管理，即功率和模式切换的控制，通过各个子模块的协调控制，以至于达到效率、排放和经济性最佳。对于船舶的波动，及时产生相应，选择一个合理、最优的能量优化控制方法将能提高船舶的安全性和稳定性，完成对相应负载的能量供给。目前国内对混合动力船舶电力推进系统的能量管理策略的研究很少，还处在起步阶段，因此开展能量管理策略研究，对促进我国带有储能系统的混合动力船舶的发展具有重要的意义。
现有的大多数船舶推进方式分为三种，一种是完全由柴油发电机为全船供电的常规动力船舶，一种是附带有轴带发电机的常规动力船舶，还有一种是利用多台柴油发电机，经由多级变压器供给的纯电力推进船舶。现在，随着电力电子技术的迅速发展，柴电混合推进逐渐走入视野。
上述现有技术，存在有没有根据储能系统的最优SOC(state of charge荷电状态)值的影响，极易造成电网的波动，没有通过对船舶当下运行状况所需负载分析，无法得出最优运行的方式，极有可能造成能源的浪费或者是不充分供给的缺点。
发明内容
本发明的目的在于克服上述现有技术的不足，提供了一种船舶混合动力推进系统及管理策略。
为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是：
一种船舶混合动力推进系统，包括柴油发电机、储能系统、推进系统、SOC监测系统和控制系统；SOC即state of charge，荷电状态。所述控制系统与柴油发电机、推进系统、SOC监测系统和储能系统相连；所述SOC监测系统与储能系统相连；其中，柴油发电机依次包括柴油机、轴带发电机和整流器；储能系统包括并联的带有DC/DC双向直流变换器模块的超级电容和磷酸铁锂电池；推进系统依次包括DC/AC逆变器、推进电机和螺旋桨；所述柴油发电机和储能系统并联；所述SOC监测系统用于监测所述磷酸铁锂电池和超级电容两端的电压和电流，以此计算所述磷酸铁锂电池和超级电容的SOC值。
所述柴油发电机是作为船舶的原动机，用于产生能量。所述轴带发电机的输入端作为柴油机的输出端，利用其产生的能量带动发电机做功产生能量，再经过整流器，将所产生的电压输入到直流母线，通过所述控制系统决定系统中电力流向。
考虑到海上环境的复杂变化和负载的不稳定性，船舶电网的波动会对其航行产生危害。本发明采用的磷酸铁锂电池性能适中，是目前较为理想的动力电池，在环保性、安全性、循环使用寿命和材料成本都有不可比拟的优势；采用磷酸铁锂电池和超级电容两种直流储能元件并联混合使用作为储能系统，充分利用磷酸铁锂电池容量高的优点，再利用超级电容来弥补磷酸铁锂电池充放电功率低、循环次数低的缺点，可以提高储能系统的储能容量，还可以提高储能系统的功率输出能力，延长系统的使用寿命，同时使之快速应对外界能量变化。
本发明采用的混合储能方式为有源式混合储能系统，引入有源式即为增加功率变化元件，较好的对储能的充放电进行控制，同时对于充放电的频率及功率都有较为准确的调节，DC/DC双向直流变换器模块能够将储能系统的直流电和母线排上的直流电进行并网；同时，DC/DC双向直流变换器模块可以通过升降压满足不同负载要求。使磷酸铁锂电池和超级电容，充分发挥自身的优点，提高系统的充放电的优越性能。
推进系统中的DC/AC逆变器模块将直流母线上的直流电变成能够驱动电动机的交流电，推进电机做功带动艉轴，将能量传递给螺旋桨，驱动船舶前进。本发明采用的DC/AC逆变器是为了满足推进电机的需要，现在船舶大多都使用交流电机，使用逆变器也是为了营造交变电场达到驱动电机运转的目的。
所述SOC监测系统可以方便监测储能系统的荷电状态，及时使系统产生充放电响应，大大减少超级电容过充过放的可能性。
进一步地，所述控制系统包括三大模块，分别是航行工况动态参数识别模块、最优化推进模式选择模块和柴电混合控制器控制模块。
进一步地，所述控制系统先通过传感器动态监视航行工况特征参数的变化，并实时将特征参数信号传入所述航行工况动态参数识别模块，通过深度信念网络DBN(Deepbelief network)识别并判断出船舶所处的航行工况所需要的负载功率，执行基于规则的能量管理控制策略，由最优化推进模式选择模块与所述SOC监测系统协调管理，确定当下工况所需推进方式，并将模式选择命令传入所述柴电混合控制器控制模块，实现对所述柴油发电机与储能系统的最优运行控制，使所述推进电机运行在最佳状态。
DBN是由多个RBM(Restricted Boltzmann Machine限制玻尔兹曼机)构成，各层节点之间没有连接，所有节点只能在0和1之间随机取值。RBM在给定的模型参数条件下的联合分布为：
p(v,h)＝exp(-E(v,h))/Z，其中，
是归一化因子或配分函数。对于伯努利(可见)－伯努利(隐含)RBM能量函数定义为：
E(v,h)＝-∑Wijvihj-∑bivi-∑ajhj，i、j为节点，Wij为可见层与隐含层连接权值；bi和aj是偏置量。本方案中即把各系统中各机械设备的航行工况信息通过深度信念网络识别与判断，决定推进电机的输出电流I的大小，实现对所述柴油发电机和储能系统的最优运行控制。
进一步地，所述船舶混合动力推进系统包括四种运行模式，模式一：只有柴油发电机工作，产生的能量都用于驱动推进电机，进而带动螺旋桨转动；模式二：柴油发电机产生的电能一部分用于驱动推进电机，另一部分用于储能系统储存；模式三：单独使用储能系统作为推进电机的动力源驱动螺旋桨转动；模式四：柴油发电机和储能系统共同作为动力源驱动推进电机，进而带动螺旋桨转动。
进一步地，对于磷酸铁锂电池来讲，考虑到充放电效率和温度对其影响，采用改进的安时计量法监测磷酸铁锂电池的状态：所述磷酸铁锂电池的SOC值SOCba计量法具体为：
SOCo是磷酸铁锂电池初始SOC值，CA为电池可用容量，ηe、ηc、ηs、ηd分别为折算库伦效率、充电折算效率、基准库伦效率、放电折算效率。电池放电时记为+，充电时记为-。
相关研究表明超级电容存储的能量与其端电压平方密切相关，所述超级电容的SOC值SOCSC计算方法具体为：
所述推进电机三个特性电流分别为Imin、Irated、Imax，即最小电流、额定电流和最大电流。所述推进电机的实时电流为I；所述超级电容和所述磷酸铁锂电池充放电阈值分别为α和β，根据两者的充放电特性，分别取值0.6和0.4；由于SOC值达到一定限度后，会对储能装置充放电性能有所影响，故取其上限分别为0.9和0.8。
当I≤Imin时，选择所述运行模式三；当Imin＜I≤Irated时，获取所述储能系统SOC值，若SOCSC∈(α,0.9)或SOCBA∈(β,0.8)时，选择运行模式二，否则选择运行模式一；若Irated＜I≤Imax时，选择运行模式四；若I＞Imax时，判断是否能通过自动降低负荷来达到降低电路电流，若可以，即降低负荷后重新进行监测并重新选择运行模式，若不能自行减载，则停止推进电机，该循环结束。停止电机工作是因为推进电机电流过大，过大功率消耗会导致推进螺旋桨的扭矩过大，极易对艉轴造成损坏。
通过采用上述技术方案，分析船舶现下运行相关参数，精确识别样本所属的航行工况和运行所需功率条件，利用能量配置优化，选择运行模式推进。
本发明的有益效果是：本发明通过传感器提取航行工况下的特征参数变化，提供一种智能化识别模块，通过建立工况参数的深度信念网络识别系统，对所处的工况条件进行判断该状况下船舶所需负荷，通过与推进电机预设电流值做对比，选择合适的供能模式。同时根据SOC监测系统检测储能装置的状态，及时响应外界系统需求，储能元件释放或吸收功率，实现燃油的最小供给，达到系统整体的经济性。按照不同工况的不同能量需求，精确识别当前工况所需负载功率，选择运行模式，通过分析柴油机发电功率、储能装置SOC状态、负载功率等相关参数，达到该工况下的最优推进方式的目的。
附图说明
图1是船舶混合动力推进系统能量管理图；
图2是储能系统有源式拓扑结构；
图3是控制系统的原理框图；
图4是深度信念网络结构；
图5是深度信念网络的训练过程；
图6是基于规则的能量管理控制流程图；
图中标号名称：1、柴油机；2、轴带发电机；3、整流器；4、磷酸铁锂电池；5、超级电容；6、SOC监视系统；7、DC/DC双向直流变换器模块；8、控制系统；9、DC/AC逆变器；10、推进电机；11、螺旋桨；12、检测装置。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明作进一步的详细说明，一种船舶混合动力推进系统，如图1和图2所示，包括柴油发电机、储能系统、推进系统、SOC监测系统6和控制系统8；所述控制系统8与柴油发电机、推进系统、SOC监测系统6和储能系统相连；所述SOC监测系统6与储能系统相连；其中，柴油发电机依次包括柴油机1、轴带发电机2和整流器3；储能系统包括并联的带有DC/DC双向直流变换器模块7的超级电容5和磷酸铁锂电池4；推进系统依次包括DC/AC逆变器9、推进电机10和螺旋桨11；所述柴油发电机和储能系统并联；所述SOC监测系统6用于监测所述磷酸铁锂电池4和超级电容5两端的电压和电流，以此计算所述磷酸铁锂电池4和超级电容5的SOC值。
所述控制系统8包括三大模块，分别是航行工况动态参数识别模块、最优化推进模式选择模块和柴电混合控制器控制模块，所述船舶混合动力推进系统采用以下管理策略，如图3所示，所述控制系统8先通过传感器动态监视航行工况特征参数的变化，并实时将特征参数信号传入所述航行工况动态参数识别模块，通过深度信念网络DBN识别并判断出船舶所处的航行工况所需要的负载功率，执行基于规则的能量管理控制策略，由最优化推进模式选择模块与所述SOC监测系统6协调管理，确定当下工况所需推进方式，并将模式选择命令传入所述柴电混合控制器控制模块，实现对所述柴油发电机与储能系统的最优运行控制，使所述推进电机10运行在最佳状态。深度信念网络DBN是深度学习框架下常用的一种概率生成模型，具有多隐含层结构，在大量数据样本的情况下更容易捕捉数据的特征，具有良好的特征自主提取能力和更高的目标识别准确率。
最优化推进模式选择模块借助优化识别算法，快速对所述航行工况动态参数识别模块输入的航行工况进行判断，执行基于规则的能量管理控制策略，并于与所述SOC监测系统6协调管理，利用所述柴电混合控制器控制模块实现对所述柴油机1和储能系统的最优运行控制。图4和图5简要示意了深度信念网络结构和深度信念网络的训练过程，将深度信念网络算法引入船舶工况识别中，研究基于深度信念网络的判断方法，通过该方法建立的识别模型，对船舶所处的工况条件进行识别判断，将结果传递给选择算法，实现对所述柴油机1和储能系统的最优运行控制。
所述船舶混合动力推进系统包括四种运行模式，模式一：只有柴油发电机工作，产生的能量都用于驱动推进电机10，进而带动螺旋桨11转动；模式二：柴油发电机产生的电能一部分用于驱动推进电机10，另一部分用于储能系统储存；模式三：单独使用储能系统作为推进电机10的动力源驱动螺旋桨11转动；模式四：柴油发电机和储能系统共同作为动力源驱动推进电机10，进而带动螺旋桨11转动。
对于磷酸铁锂电池4来讲，考虑到充放电效率和温度对其影响，采用改进的安时计量法监测磷酸铁锂电池4的状态：所述磷酸铁锂电池4的SOC值SOCba计量法具体为：
SOCo是磷酸铁锂电池4初始SOC值，CA为电池可用容量，ηe、ηc、ηs、ηd分别为折算库伦效率、充电折算效率、基准库伦效率、放电折算效率。电池放电时记为+，充电时记为-。
相关研究表明超级电容5存储的能量与其端电压平方密切相关，所述超级电容的SOC值SOCSC计算方法具体为：
所述推进电机10三个特性电流分别为Imin、Irated、Imax，即最小电流、额定电流和最大电流。所述推进电机10的实时电流为I；所述超级电容5和所述磷酸铁锂电池4充放电阈值分别为α和β，根据两者的充放电特性，分别取值0.6和0.4；由于SOC值达到一定限度后，会对储能装置充放电性能有所影响，故取其上限分别取为0.9和0.8。
如图6所示，当I≤Imin时，选择所述运行模式三；当Imin＜I≤Irated时，获取所述储能系统SOC值，若SOCSC∈(α,0.9)或SOCBA∈(β,0.8)时，选择运行模式二，否则选择运行模式一；若Irated＜I≤Imax时，选择运行模式四；若I＞Imax时，判断是否能通过自动降低负荷来达到降低电路电流，若可以，即降低负荷后重新进行监测并重新选择运行模式，若不能自行减载，则停止推进电机，该循环结束。
在深度信念网络系统识别后，通过基于规则的能量管理控制策略，借助最优识别算法，做出相关模型建立和能量分配，柴电混合控制器控制模块随之会对柴油发电机和储能系统做出相关反应，与此同时，对应的船舶特征参数仍被反馈到深度信念网络进行循环。
以上内容仅用以说明本发明的技术方案，本领域的普通技术人员对本发明的技术方案进行的简单修改或者等同替换，均不脱离本发明技术方案的实质和范围。
Claims (5)
1.一种船舶混合动力推进系统，其特征在于：包括柴油发电机、储能系统、推进系统、SOC监测系统和控制系统；所述控制系统与柴油发电机、推进系统、SOC监测系统和储能系统相连；所述SOC监测系统与储能系统相连；其中，柴油发电机依次包括柴油机、轴带发电机和整流器；储能系统包括并联的带有DC/DC双向直流变换器模块的超级电容和磷酸铁锂电池；推进系统依次包括DC/AC逆变器、推进电机和螺旋桨；所述柴油发电机和储能系统并联；所述SOC监测系统用于监测所述磷酸铁锂电池和超级电容两端的电压和电流，以此计算所述磷酸铁锂电池和超级电容的SOC值。
2.根据权利要求1所述的船舶混合动力推进系统，其特征在于：所述控制系统包括三大模块，分别是航行工况动态参数识别模块、最优化推进模式选择模块和柴电混合控制器控制模块。
3.根据权利要求2所述的船舶混合动力推进系统的管理策略，其特征在于：所述控制系统先通过传感器动态监视航行工况特征参数的变化，并实时将特征参数信号传入所述航行工况动态参数识别模块，通过深度信念网络DBN识别并判断出船舶所处的航行工况所需要的负载功率，执行基于规则的能量管理控制策略，由最优化推进模式选择模块与所述SOC监测系统协调管理，确定当下工况所需推进方式，并将模式选择命令传入所述柴电混合控制器控制模块，实现对所述柴油发电机与储能系统的最优运行控制，使所述推进电机运行在最佳状态。
4.根据权利要求1或2所述的船舶混合动力推进系统，其特征在于：所述船舶混合动力推进系统包括四种运行模式，模式一：只有柴油发电机工作，产生的能量都用于驱动推进电机，进而带动螺旋桨转动；模式二：柴油发电机产生的电能一部分用于驱动推进电机，另一部分用于储能系统储存；模式三：单独使用储能系统作为推进电机的动力源驱动螺旋桨转动；模式四：柴油发电机和储能系统共同作为动力源驱动推进电机，进而带动螺旋桨转动。
5.根据权利要求4所述的船舶混合动力推进系统的管理策略，其特征在于：所述磷酸铁锂电池的SOC值SOCba通过安时计量法获得，具体为：
SOCo是磷酸铁锂电池初始SOC值，CA为电池可用容量，ηe、ηc、ηs、ηd分别为折算库伦效率、充电折算效率、基准库伦效率、放电折算效率。电池放电时记为+，充电时记为-；
所述超级电容的SOC值SOCSC计算方法具体为：
所述推进电机三个特性电流分别为Imin、Irated、Imax，即最小电流、额定电流和最大电流。所述推进电机的实时电流为I；所述超级电容和所述磷酸铁锂电池充放电阈值分别为α和β，分别取值0.6和0.4；
当I≤Imin时，选择所述运行模式三；当Imin＜I≤Irated时，获取所述储能系统SOC值，若SOCSC∈(α,0.9)或SOCBA∈(β,0.8)时，选择运行模式二，否则选择运行模式一；若Irated＜I≤Imax时，选择运行模式四；若I＞Imax时，判断是否能通过自动降低负荷来达到降低电路电流，若可以，即降低负荷后重新进行监测并重新选择运行模式，若不能自行减载，则停止推进电机，该循环结束。
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