CN113212723A - 一种智能船舶分布式综合能源管理系统及能源管理方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种智能船舶分布式综合能源管理系统及能源管理方法，系统包括内燃机电‑热综合供能系统、风力电‑热综合供能系统、氢能电‑热综合供能系统、光伏电‑热综合供能系统、蓄电池储能系统、储能控制器、直流母线排、热力网以及若干路输电系统：上述系统的供电端均并联到所述直流母线排的一端，所述直流母线排的另一端与各路用于向负载输电的输电系统连接；上述系统的供热端均并联到所述热网的一端，所述热网的另一端与各路用于向负载输热的输热系统连接。本发明建立以能量优化调度系统为核心的分布式综合能源管理系统，实现了船舶能量电‑热多能流的分配及利用。

Description

一种智能船舶分布式综合能源管理系统及能源管理方法
技术领域
本发明涉及能源互联网控制与电气技术领域、船舶节能减排及绿色能源 开发利用技术领域。具体而言，尤其涉及一种智能船舶分布式综合能源管理 系统及能源管理方法。
背景技术
海洋是人类社会持续发展的重要物质基础，是高质量发展的战略要地， 并且我国是一个海洋大国，海洋面积广阔。近年来，我国的海洋的建设和发 展逐渐受到重视。尽管海洋发展前景越来越好，但随之而来船舶航运污染是 人类面临的严峻挑战。
国际海事组织(International Maritime Organization,IMO)在2007年相关 调查中指出:全球船舶排放的二氧化碳总量10亿吨,占全球排放总量的3.3％， 如果控制措施不及时到位，预计到2050年增长率将接近5倍。
为了保障船舶可靠、稳定航行，考虑航运经济和绿色发展的趋势，研究 智能船舶及其能量优化调度问题，进一步开发船舶新能源,提升能源综合利 用效率,降低船舶航运污染排放具有重要意义。
和传统船舶不同的是，智能船舶能够依靠先进的传感器、网络控制、信 息通讯等技术，利用新能源和动力推进的形式实现航行自主航行。进一步提 高船舶能源的利用效率，减少其污染，需要构建智能船舶分布式综合能源管 理系统，并且深入研究智能船舶分布式综合能源管理问题。
针对智能船舶能源系统的能量优化调度问题,考虑系统中可接入的多种 新能源形式,相关领域专家学者已经取得一些研究成果。然而，已经出现的 船舶能源管理系统并没有考虑复杂的海洋环境、低污染的排放标准、船舶动 力功能需求等对能量优化调度的影响。并且，新能源呈现出波动大，难以预 测等特性，使得智能船舶分布式综合能源管理变的复杂。
发明内容
本发明提供了一种智能船舶分布式综合能源管理系统及能源管理方法。 解决了智能船舶能源系统的能量优化调度问题。本发明能够实现高效的电- 热多能流分布式优化调度,保证智能船舶在实际海况下能够经济、稳定、可 靠的完成航行任务。
本发明采用的技术手段如下：
一种智能船舶分布式综合能源管理系统，包括内燃机电-热综合供能系统、 风力电-热综合供能系统、氢能电-热综合供能系统、光伏电-热综合供能系统、 蓄电池储能系统、储能控制器、直流母线排、热力网以及若干路输电系统， 其特征在于：
一方面，所述内燃机电-热综合供能系统的供电端、氢能电-热综合供能系 统的供电端、风力电-热综合供能系统的供电端、光伏电-热综合供能系统的供 电端以及蓄电池储能系统的供电端均并联到所述直流母线排的一端，所述直 流母线排的另一端与各路用于向负载输电的输电系统连接；
另一方面，所述内燃机电-热综合供能系统的供热端、氢能电-热综合供能 系统的供热端、风力电-热综合供能系统的供热端、光伏电-热综合供能系统的 供热端以及蓄电池储能系统的供热端均并联到所述热网的一端，所述热网的 另一端与各路用于向负载输热的输热系统连接。
进一步地，所述内燃机电-热综合供能系统包括柴油内燃机、内燃机发电 系统、内燃机供热系统以及分布式能源管理控制器；
所述柴油内燃机电能输出端与所述内燃机发电系统输入端连接，所述柴 油内燃机热能输出端与所述内燃机供热系统输入端连接；
所述内燃机发电系统包括内燃机发电机组、独立的可控AC/DC整流器、 独立的空气断路器以及内燃机发电控制器，其中所述内燃机发电机组和所述 可控AC/DC整流器串联后，通过所述空气断路器连接到所述直流母线排，所 述内燃机发电控制器与所述内燃机发电机组连接；
所述内燃机供热系统包括热能转化设备以及内燃机热能回收装置，所述 内燃机热能控制器和所述独立的控制阀串联后，通过所述空气断路器连接到 所述热网，所述内燃机热能控制器与热能转化设备连接。
进一步地，所述风力电-热综合供能系统包括风力涡轮机、风力发电系统、 风力供热系统以及分布式能源管理控制器；
所述风力涡轮机电能输出端与所述风力发电系统输入端连接，所述风力 涡轮机热能输出端与所述风力供热系统输入端连接；
所述风力发电系统包括风力发电机组、独立的可控AC/DC整流器、独立 的空气断路器以及风力发电控制器，所述风力发电机组和所述可控AC/DC整 流器串联后，通过所述空气断路器连接到所述直流母线排，所述风力发电控 制器与所述风力发电机组连接，其中所述风力发电机组包括串联的风力涡轮 机和永磁发电机；
所述风力发热控制系统包括热能转化设备以及热能回收装置，所述风力 发热控制器和所述独立的控制阀串联后，通过所述空气断路器连接到所述热 网，所述风力发热控制器与热能转化设备连接。
进一步地，所述氢能电-热综合供能系统包括氢能、氢能发电系统、氢能 供热系统以及分布式能源管理控制器；
所述氢能发电输出端与所述氢能发电系统输入端连接，所述氢能产热输 出端与所述氢能供热系统输入端连接；
所述氢能发电系统包括氢能发电机组、独立的可控DC/DC整流器、独立 的空气断路器以及氢能发电控制器，所述氢能发电机组和所述可控DC/DC整 流器串联后，通过所述空气断路器连接到所述直流母线排，所述氢能发电控 制器与所述氢能发电机组连接，其中所述氢能发电机组包括串联的氢能转换 机构和永磁发电机；
所述氢能转热控制系统包括热能转化设备以及氢能转热回收装置，所述 内燃机热能控制器和所述独立的控制阀串联后，通过所述空气断路器连接到 所述热网，所述氢能转热控制器与热能转化设备连接，所述氢能转热设备包 括反应釜、缓冲罐和氢能转化装置。
进一步地，所述光伏电-热综合供能系统包括光伏太阳能板、光能发电系 统、光能供热系统以及分布式能源管理控制器；
所述光能发电输出端与所述光能发电系统输入端连接，所述光能产热输 出端与所述光能供热系统输入端连接；
所述光伏发电系统包括光伏发电组件、可控斩波器、独立的空气断路器 以及光伏发电控制器，所述光伏发电组件和所述可控DC/DC斩波器串联后， 通过所述空气断路器连接到所述直流母线排，所述光伏发电控制器和所述光 伏发电组件连接；
所述光能发热控制系统包括热能转化设备以及光能热回收装置，所述内 燃机热能控制器和所述独立的控制阀串联后，通过所述空气断路器连接到所 述热网，所述光伏发热控制器与热能转化设备连接，其中所述光能发热设备 为聚光装置。
进一步地，所述电-热储能控制系统包括储热罐、可控DC/DC斩波器、 独立的空气断路器、蓄电池、独立控制阀以及电-热储能管理控制器；
所述各装置电能输出端与所述蓄电池储能系统输入端连接，所述各装置 产热输出端与所述热能供热系统输入端连接，所述发电组件和所述可控 DC/DC斩波器串联后，通过所述空气断路器连接到所述直流母线排，所述储 能控制器和所述储能组件连接。
进一步地，所述输电系统包括6路输电子系统，其中：
第1路输电子系统包括：第1空气断路器和第1可控DC/AC逆变器，所 述第1可控DC/AC逆变器的DC侧经过所述第1空气断路器后连接到所述直 流母线排，所述第1可控DC/AC逆变器的AC侧用于连接第1主推电机；
第2路输电子系统包括：第2空气断路器和第2可控DC/AC逆变器，所 述第2可控DC/AC逆变器的DC侧经过所述第2空气断路器后连接到所述直 流母线排，所述第2可控DC/AC逆变器的AC侧用于连接第2主推电机；
第3路输电子系统包括：第3空气断路器和第3可控DC/AC逆变器，所 述第3可控DC/AC逆变器的DC侧经过所述第3空气断路器后连接到所述直 流母线排，所述第3可控DC/AC逆变器的AC侧用于连接艏推电机；
第4路输电子系统包括：第4空气断路器和第4可控DC/AC逆变器，所 述第4可控DC/AC逆变器的DC侧经过所述第4空气断路器后连接到所述直 流母线排，所述第4可控DC/AC逆变器的AC侧用于与艉侧电机连接；
第5路输电子系统包括：第1交流母线排和若干个可控DC/AC逆变器， 每个所述可控DC/AC逆变器的DC侧均经过独立的空气断路器后连接到所述 直流母线排，每个所述可控DC/AC逆变器的AC侧均经过独立的空气断路器 后连接到所述第1交流母线排的一端，所述第1交流母线排的另一端用于直 接连接各个辅助电机类负载，从而向各个辅助电机类负载供电；
第6路输电子系统包括：第2交流母线排和若干个可控DC/AC逆变器， 每个所述可控DC/AC逆变器的DC侧均经过独立的空气断路器后连接到所述 直流母线排，每个所述可控逆变器的AC侧均经过独立的空气断路器后连接 到所述第2交流母线排的一端，所述第2交流母线排的另一端用于直接连接 各个照明类负载，从而向各个照明类负载供电。
进一步地，所述热力系统包括2路输热子系统，其中：
第1路输热子系统包括：第1独立控制阀和第1独立散热器，所述第1 独立控制阀连接到所述热网；所述第1独立控制阀用于与燃料预热设备连接； 所述第1独立散热器与燃料预热设备连接；
第2路输热子系统包括：第2独立控制阀和第2独立散热器；所述第2 独立控制阀连接到所述热网；所述第1独立控制阀用于与日用负载连接；所 述第2独立散热器与日用负载连接。
本发明还提供一种智能船舶分布式综合能源管理方法，基于上述述的智 能船舶分布式综合能源管理系统实现，包括根据船舶的工作状态，将船舶工 况分为船舶靠岸状况和船舶航行状况两种情况，分别进行智能船舶的电-热多 能流分布式最优能源管理，具体包括：
在船舶靠岸状况下，根据以下步骤进行能源管理：
步骤1.1、当所述智能船舶分布式综合能源管理系统在船舶靠岸状况下， 船舶使用绿色能源供电供热，包括风能、氢能、太阳能，
步骤1.2、在绿色能源供电供热的过程中，通过电-热多能流分布式最优 能源管理来进行分配使用热能和电能，
步骤1.3、通过电-热多能流最优能源管理，判断绿色能源供电供热是否 能够满足船舶使用量，如果绿色能源供电供热小于船舶需求量，则使用岸电 供电供热，如果绿色能源供电供热大于船舶需求量，则讲多余电量热量通过 蓄电池和储热罐储存，如果绿色能源供电供热等于船舶需求量，则绿色能源 满负荷工作；
在船舶航行状况下，根据以下步骤进行能源管理：
步骤2.1、当所述智能船舶分布式综合能源管理系统在船舶航行状况下， 通过电-热多能流分布式最优能源管理，船舶使用混合动力推进，绿色能源与 内燃机共同为船舶供电供热，其中绿色能源包括风能、氢能、太阳能，
步骤2.2、在绿色能源与内燃机共同为船舶供电供热的过程中，通过电- 热多能流分布式最优能源管理来进行分配使用热能电能。
进一步地，该方法还包括：
步骤1：采集智能船舶在各个时间段的相关能耗数据，将船舶能耗数据 作为初始输入数据的主体；
步骤2：对数据进行预处理，并且提取所映射的特征，生成宽度学习的 特征节点；
步骤3：采集船舶在全航行运行过程中，船舶的输出最大功率与输出最 小功率，计算船舶能效运行指数以及航速，建立基于宽度学习人工智能电-热 负荷需求预测模型；
步骤4：采集各供电供热设备供电供热量，分析各供电供热设备成本， 根据所述基于宽度学习人工智能电-热负荷需求预测模型，建立最优能源管理 模型；
步骤5：引入广义噪声降低复杂噪声干扰的影响，使用基于PI控制的分 布式优化算法求解，使得所提出的智能船舶综合能源系统电-热多能流分布式 最优能源管理能够有效容纳复杂噪声干扰的影响，建立同时容纳白噪声和有 色噪声的分布式优化模型；
步骤6：根据步骤4和步骤5分别建立的最优能源管理模型和同时容纳 白噪声和有色噪声的分布式优化模型，设计一种电-热多能流分布式最优能源 管理算法，得到各个设备所需供热供电的优化结果；
步骤7：根据步骤6得到的优化结果，判断优化结果是否满足所有约束 条件，如果不满足所有约束条件，则跳转到步骤6，分析复杂航行状况，进 行参数调整，如果满足，则启动设备进行供电供热。
较现有技术相比，本发明具有以下优点：
1、本发明结合了已有智能船舶热力、电力能源系统的特点及工作原理， 建立以能量优化调度系统为核心的分布式综合能源管理系统。以实现船舶能 量电-热多能流的分配及利用。满足船舶在复杂海洋环境下，完成航行任务的 智能船舶动力系统供能、低污染排放等需求。
2、本发明以智能船舶的航行耗能经济性为目标，考虑智能船舶分布式综 合能源管理系统特有的负荷需求、船舶能效运行指数、电-热多能流供能等特 点和需求，建立能够应用于智能船舶分布式综合能源管理系统的优化调度目 标及相关约束。
基于上述理由本发明可在船舶节能减排及绿色能源开发利用等领域广泛 推广。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实 施例或现有技术描述中所需要使用的附图做以简单地介绍，显而易见地，下 面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在 不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明智能船舶分布式综合能源管理系统整体结构框图。
图2为本发明在船舶不同状态下运行状态的流程图。
图3为本发明电-热多能流分布式最优能源管理的流程图。
图4为实施例中智能船舶航行航线全航程各时段各供能设备最优电输出 功率仿真图。
图5为实施例中智能船舶航行航线全航程各时段各供能设备最优热输出 功率仿真图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实 施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然， 所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于 本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获 得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
本发明提供了一种智能船舶分布式综合能源管理系统，其整体结构如图 1所示，包括其包括内燃机电-热综合供能系统，风力电-热综合供能系统、氢 能电-热综合供能系统、光伏电-热综合供能系统、蓄电池储能系统、储能控制 器、直流母线、热力网以及若干路输电系统。
本实施方式中，智能船舶分布式综合能源管理系统的连接方式如下：内燃机 电-热综合供能系统、氢能电-热综合供能系统、风力电-热综合供能系统、光 伏电-热综合供能系统以及蓄电池储能系统均并联到直流母线排的一端；直流 母线排的另一端与各路用于向负载输电的输电系统连接；内燃机电-热综合 供能系统、氢能电-热综合供能系统、风力电-热综合供能系统、光伏电-热综 合供能系统以及蓄电池储能系统均并联到热网的一段；热网的另一端与各路 用于向负载输热的输热系统连接。
下面结合图1对各个系统进行介绍：
(1)内燃机电-热综合供能系统：
内燃机电-热综合供能系统包括柴油内燃机、内燃机发电系统、内燃机供 热系统以及分布式能源管理控制器；柴油内燃机电能输出端与内燃机发电系 统输入端连接，柴油内燃机热能输出端与内燃机供热系统输入端连接；内燃 机发电系统包括内燃机发电机组、独立的可控AC/DC整流器、独立的空气断 路器以及内燃机发电控制器；内燃机发电机组和可控AC/DC整流器串联后， 通过空气断路器连接到直流母线排；另外内燃机发电控制器与内燃机发电机 组连接；内燃机供热系统包括括热能转化设备以及内燃机热能回收装置；内燃 机热能控制器和独立的控制阀串联后，通过空气断路器连接到热网；另外内 燃机热能控制器与热能转化设备连接。
(2)风力电-热综合供能系统：
风力电-热综合供能系统包括包括风力涡轮机、风力发电系统、风力供热 系统以及分布式能源管理控制器；风力涡轮机电能输出端与风力发电系统输 入端连接，风力涡轮机热能输出端与风力供热系统输入端连接；风力发电系 统包括风力发电机组、独立的可控AC/DC整流器、独立的空气断路器以及风 力发电控制器；风力发电机组和可控AC/DC整流器串联后，通过空气断路器 连接到直流母线排；另外，风力发电控制器与风力发电机组连接；其中，风 力发电机组包括串联的风力涡轮机和永磁发电机。风力发热控制系统均包括 热能转化设备以及热能回收装置；风力发热控制器和独立的控制阀串联后，通 过空气断路器连接到热网；另外风力发热控制器与热能转化设备连接。
(3)氢能电-热综合供能系统：
氢能电-热综合供能系统包括包括氢能、氢能发电系统、氢能供热系统以 及分布式能源管理控制器；氢能发电输出端与氢能发电系统输入端连接，氢 能产热输出端与氢能供热系统输入端连接；氢能发电系统包括氢能发电机组、 独立的可控DC/DC整流器、独立的空气断路器以及氢能发电控制器；氢能发 电机组和可控DC/DC整流器串联后，通过空气断路器连接到直流母线排；另 外，氢能发电控制器与氢能发电机组连接；其中，氢能发电机组包括串联的 氢能转换机构和永磁发电机。氢能转热控制系统包括热能转化设备以及氢能转热回收装置；内燃机热能控制器和独立的控制阀串联后，通过空气断路器连 接到热网；另外氢能转热控制器与热能转化设备连接。其中，氢能转热设备 包括反应釜、缓冲罐、氢能转化装置。
(4)光伏电-热综合供能系统：
光伏电-热综合供能系统包括包括光伏太阳能板、光能发电系统、光能供 热系统以及分布式能源管理控制器；光能发电输出端与光能发电系统输入端 连接，光能产热输出端与光能供热系统输入端连接；光伏发电系统包括光伏 发电组件、可控斩波器、独立的空气断路器以及光伏发电控制器；光伏发电 组件和可控DC/DC斩波器串联后，通过空气断路器连接到直流母线排；另外， 光伏发电控制器和光伏发电组件连接。光能发热控制系统包括热能转化设备 以及光能热回收装置；内燃机热能控制器和独立的控制阀串联后，通过空气断 路器连接到热网；另外光伏发热控制器与热能转化设备连接。其中，光能发 热设备为特定的聚光装置。
(5)电-热储能控制系统：
电-热储能控制系统包括储热罐、蓄电池以及电-热储能管理控制器；各装置 电能输出端与蓄电池储能系统输入端连接，各装置产热输出端与热能供热系 统输入端连接；电能储能控制系统包括蓄电池、可控DC/DC斩波器、独立的 空气断路器以及储能管理控制器；发电组件和可控DC/DC斩波器串联后，通 过空气断路器连接到直流母线排；另外，储能控制器和储能组件连接。热能 储能控制系统包括储热罐、独立控制阀以及储能管理控制器；独立控制阀连 接到直流母线排，第3独立控制阀用于与储热罐连接。
(6)输电系统：输电系统包括6路输电子系统。
第1路输电子系统包括：第1空气断路器和第1可控DC/AC逆变器；第 1可控DC/AC逆变器的DC侧经过第1空气断路器后连接到直流母线排；第1 可控DC/AC逆变器的侧用于与第1主推电机连接；
第2路输电子系统包括：第2空气断路器和第2可控DC/AC逆变器；第 2可控DC/AC逆变器的DC侧经过第2空气断路器后连接到直流母线排；第2 可控DC/AC逆变器的侧用于与第2主推电机连接；
第3路输电子系统包括：第3空气断路器和第3可控DC/AC逆变器；第3 可控DC/AC逆变器的DC侧经过第3空气断路器后连接到直流母线排；第3 可控DC/AC逆变器的侧用于与艏推电机连接；
第4路输电子系统包括：第4空气断路器和第4可控DC/AC逆变器；第4 可控DC/AC逆变器的DC侧经过第4空气断路器后连接到直流母线排；第4 可控DC/AC逆变器的侧用于与舷推电机连接；
第5路输电子系统包括：第1交流母线排和若干个可控DC/AC逆变器； 每个可控DC/AC逆变器的DC侧均经过独立的空气断路器后连接到直流母线 排；每个可控DC/AC逆变器的侧均经过独立的空气断路器后连接到第1交流 母线排的一端,第交流母线排的另一端用于直接与各个辅助电机类负载连接, 用于向各个辅助电机类负载供电；
第6路输电子系统包括：第2交流母线排和若干个可控DC/AC逆变器每 个可控DC/AC逆变器的DC侧均经过独立的空气断路器后连接到直流母线排； 每个可控逆变器的侧均经过独立的空气断路器后连接到第交流母线排的一端, 第交流母线排的另一端用于直接与各个照明类负载连接,用于向各个照明类 负载供电。
(7)热力系统：热力系统包括2路输热子系统。
第1路输热子系统包括：第1独立控制阀和第1独立散热器；第1独立 控制阀连接到热网；第1独立控制阀用于与燃料预热设备连接；第1独立散热 器与燃料预热设备连接；
第2路输热子系统包括：第2独立控制阀和第2独立散热器；第2独立 控制阀连接到热网；第1独立控制阀用于与日用负载连接；第2独立散热器与 日用负载连接；
(8)分布式能源管理控制器:
分布式能源管理控制器的功能包括：发电量与供热量的实时采集、负荷 预测、所需数据的采集、数据计算；发电量与供热量的实时采集包括内燃机 发电量与供热量的实时采集、风力涡轮机发电量与供热量的实时采集、氢能 发电量与供热量的实时采集、光能发电量与供热量的实时采集、储能系统发 电量与供热量的实时采集；负荷预测包括船舶在航行状况的负荷预测、船舶 靠岸状况的负荷预测；所需数据的采集包括：采集船舶航次/实时油耗信息、 采集航速航向信息、采集航道信息、采集AIS数据、采集气象信息、采集水 文信息；数据计算包括：供能设备总输出功率的计算、船舶能效运行指数的 计算、总体供电供热成本最小的计算。
如图2所示，为智能船舶分布式能源管理系统在船舶不同状态下运行状 态：
(1)船舶靠岸状况：
步骤1.1，当智能船舶分布式综合能源管理系统在船舶靠岸状况下，船舶 使用绿色能源供电供热，包括风能、氢能、太阳能。
步骤1.2，绿色能源供电供热的过程中，通过电-热多能流分布式最优能 源管理来进行分配使用热能电能。
步骤1.3，通过电-热多能流最优能源管理，判断绿色能源供电供热是否 能够满足船舶使用量。如果绿色能源供电供热小于船舶需求量，则使用岸电 供电供热；如果绿色能源供电供热大于船舶需求量，则讲多余电量热量通过 蓄电池和储热罐储存；如果绿色能源供电供热等于船舶需求量，则绿色能源 满负荷工作。
(2)船舶航行状况：
步骤2.1，当智能船舶分布式综合能源管理系统在船舶航行状况下，通过 电-热多能流分布式最优能源管理，船舶使用混合动力推进，绿色能源与内燃 机共同为船舶供电供热，其中绿色能源包括风能、氢能、太阳能。
步骤2.2，绿色能源与内燃机共同为船舶供电供热的过程中，通过电-热 多能流分布式最优能源管理来进行分配使用热能电能。
内燃机在运行的过程中，要求保持一定的转速。因为内燃机的燃料要靠 压缩时的高温自燃，为了保证燃料雾化良好和在压缩终了时汽缸中空气具有 足够的温度，所以要保证一定转速，便于启动。
智能船舶分布式综合能源管理系统能量优化调度的目标是：在保证船舶 可靠稳定运行和综合能源系统中能量供需平衡的基础上，使得智能船舶在航 行过程中成本最小，其目标函数为：
Figure BDA0002987508750000121
在公式中，
Figure BDA0002987508750000122
为新能源供电供热设备i在t时间段内的供电量，
Figure BDA0002987508750000123
为 新能源供电供热设备i在t时间段内的供电成本函数，
Figure BDA0002987508750000124
分别为内燃机设 备i在t时间段内的供电量和供热量，
Figure BDA0002987508750000125
为内燃机设备i在t时间段内 的电-热耦合成本函数，Np和Nc分别为新能源供电供热设备数量和内燃机供 电供热数量，T为智能船舶航行航线全航程运行时段总数，Ω为
Figure BDA0002987508750000126
可 行范围。
系统的约束条件包括：
(1)船舶航行供需平衡约束：考虑到智能船舶中照明设备、取暖设备、 动力系统和其他生活用能设备等，结合供能设备的输出功率，可以得到约束：
Figure BDA0002987508750000127
Figure BDA0002987508750000128
在公式中，Lp,t+ΔLp,t，Lh,t分别为船舶分布式综合能源系统t时段内电、热 负荷的总需求，Lh,t为在t时段内需要电能转化为热能的总负荷量,ΔLp,t为在t 时段内需要热能转化为电能的总负荷量,ξi为电-热负荷转换系数。
(2)输出功率约束：为了保证各个供能设备能够正常运行，考虑船舶在 航行环境中对各个供能设备输出功率的影响，可以得到约束：
Figure BDA0002987508750000131
在公式中,
Figure BDA0002987508750000132
分别为船舶在正常航行中允许新能源供电供热设备输出电能的下限值与上限值,内燃机输出电能的 下限值与上限值和输出热能的下限值与上限值。
(3)船舶能效运行指数约束：国际海事组织(IMO)海洋环境保护委员 会为了降低船舶航行污染排放量，制定船舶能效运行指数标准，目的是约束 船舶在航行时产生二氧化碳的排放量，因此可以得到约束：
EEOI≤EEOIset
Figure BDA0002987508750000133
在公式中,EEOIset为船舶能效运行指数上限，CO2为二氧化碳排放量(g), mload为船舶总载重量(kg),Dist为船舶航行的海里数(海里),b2,i，b1,i，b0,i分别为 CO2排放量函数系数。
(4)可靠航行约束：在一般综合能源系统系统中，一旦出现设备故障时， 系统允许使用局部断电操作进行检修措施。但是考虑智能船舶在航行时复杂 的海况存在的不确定因素，重要设备处于断电检修会使船舶处于危险状态。 因此必须保证船舶重要设备的持续供能，因此可以得到约束：
Figure BDA0002987508750000134
在公式中,LRL为船舶需要保障供能的重要负荷。
该发明提出宽度学习人工智能算法，对智能船舶全航程进行电-热负荷预 测，该方法占用的计算资源较少，以下为基于宽度学习的负荷预测步骤：
步骤1：将智能船舶耗能数据作为输入数据主体，对数据进行预处理， 并且提取出其映射的特征，作为宽度学习的系统特征节点。
步骤2：考虑智能船舶自动识别系统(AIS)数据等外部数据，对相关特 征进行增强，并且把新生成的增强节点作为新增的输入来更新整个预测模型。 所采用的单个宽度学习模型为：
Y＝[Z1,…,Zn|ψ1(ZnWh1+βh1),…,ψm(ZnWhm+βhm)]Wm＝ [Z1,…,Zn|ψ1(H1,H2,…,Hm]Wm＝[Zn|Hm]Wm
智能船舶全航程各时段电-热负荷预测结果，如表1所示。
表1、智能船舶全航程各时段电-热负荷预测结果
Figure BDA0002987508750000141
该发明采用一种基于PI控制的分布式优化算法对其求解，来解决智能 船舶分布式综合能源系统的耗能经济成本问题。基于PI控制的分布式优化 算法公式如下：
Figure BDA0002987508750000142
其中，xi＝(pi,hi)∈R2为供电供热设备i供电/热量，ui，vi为约束条件变量，
Figure RE-GDA0003125328730000143
为R2→Ωi的投影算子。
分布式PI协议为：
Figure BDA0002987508750000145
其中,kP，kI分别是PI控制的比例增益与积分增益。
在本实施例中，智能船舶综合能源系统电-热多能流分布式最优能源管理 流程图如图3所示，具体步骤如下：
步骤1：采集智能船舶在各个时间段的相关能耗数据，将船舶能耗数据 作为初始输入数据的主体。
步骤2：对数据进行预处理，并且提取所映射的特征，生成宽度学习的 特征节点。根据船舶自动识别系统的数据和外部数据比如气象、水文数据等 环境数据,对特征节点的相关特征进行增强。把生成的增强节点作为新增的 输入，用增量学习的方式来更新整个预测模型。
步骤3：采集船舶在全航行运行过程中，船舶的输出最大功率与输出最 小功率，计算船舶能效运行指数以及航速。建立基于宽度学习人工智能电-热 负荷需求预测。
步骤4：采集各供电供热设备供电供热量，分析各供电供热设备成本， 根据步骤3的负荷需求预测，建立最优能源管理模型。智能船舶分布式综合 能源系统的电-热多能流优化调度的目标是在保证船舶稳定运行和综合能源 系统内能量供需平衡的前提下,船舶在全航程耗能的经济成本最小。
步骤5：引入广义噪声降低复杂噪声干扰的影响，使用基于PI控制的分 布式优化算法求解，使得所提出的智能船舶综合能源系统电-热多能流分布式 最优能源管理能够有效容纳复杂噪声干扰的影响，建立同时容纳白噪声和有 色噪声的分布式优化模型。
步骤6：根据步骤4和步骤5分别建立的最优能源管理模型和同时容纳 白噪声和有色噪声的分布式优化模型，设计一种电-热多能流分布式最优能源 管理算法，得到各个设备所需供热供电的优化结果。
步骤7：根据步骤6得到的优化结果，判断优化结果是否满足所有约束 条件，如果不满足所有约束条件，则跳转到步骤6，分析复杂航行状况，进 行参数调整。如果满足，则启动设备进行供电供热。
本发明综合考虑了智能船舶的热力系统、电力系统以及动力系统的特点， 构建了智能船舶分布式综合能源系统以及分布式最优能源管理方法。本发明 能够提高能源的利用效率，降低船舶污染排放量。本发明根据智能船舶的航 行特征，建立了智能船舶综合能源系统电-热多能流分布式最优能源管理调度 模型，并基于宽度学习算法预测船舶电-热负荷需求，提出容纳噪声干扰的分 布式优化调度算法，得到智能船舶航行航线全航程各时段各供能设备最优电 输出功率与热输出功率的仿真结果图，如图4-5所示，验证了方法的有效性。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对 其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通 技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改， 或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并 不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (10)

1.一种智能船舶分布式综合能源管理系统，其特征在于，包括内燃机电-热综合供能系统、风力电-热综合供能系统、氢能电-热综合供能系统、光伏电-热综合供能系统、蓄电池储能系统、储能控制器、直流母线排、热力网以及若干路输电系统，其特征在于：
一方面，所述内燃机电-热综合供能系统的供电端、氢能电-热综合供能系统的供电端、风力电-热综合供能系统的供电端、光伏电-热综合供能系统的供电端以及蓄电池储能系统的供电端均并联到所述直流母线排的一端，所述直流母线排的另一端与各路用于向负载输电的输电系统连接；
另一方面，所述内燃机电-热综合供能系统的供热端、氢能电-热综合供能系统的供热端、风力电-热综合供能系统的供热端、光伏电-热综合供能系统的供热端以及蓄电池储能系统的供热端均并联到所述热网的一端，所述热网的另一端与各路用于向负载输热的输热系统连接。
2.根据权利要求1所述的智能船舶分布式综合能源管理系统，其特征在于，所述内燃机电-热综合供能系统包括柴油内燃机、内燃机发电系统、内燃机供热系统以及分布式能源管理控制器；
所述柴油内燃机电能输出端与所述内燃机发电系统输入端连接，所述柴油内燃机热能输出端与所述内燃机供热系统输入端连接；
所述内燃机发电系统包括内燃机发电机组、独立的可控AC/DC整流器、独立的空气断路器以及内燃机发电控制器，其中所述内燃机发电机组和所述可控AC/DC整流器串联后，通过所述空气断路器连接到所述直流母线排，所述内燃机发电控制器与所述内燃机发电机组连接；
所述内燃机供热系统包括热能转化设备以及内燃机热能回收装置，所述内燃机热能控制器和所述独立的控制阀串联后，通过所述空气断路器连接到所述热网，所述内燃机热能控制器与热能转化设备连接。
3.根据权利要求1所述的智能船舶分布式综合能源管理系统，其特征在于，所述风力电-热综合供能系统包括风力涡轮机、风力发电系统、风力供热系统以及分布式能源管理控制器；
所述风力涡轮机电能输出端与所述风力发电系统输入端连接，所述风力涡轮机热能输出端与所述风力供热系统输入端连接；
所述风力发电系统包括风力发电机组、独立的可控AC/DC整流器、独立的空气断路器以及风力发电控制器，所述风力发电机组和所述可控AC/DC整流器串联后，通过所述空气断路器连接到所述直流母线排，所述风力发电控制器与所述风力发电机组连接，其中所述风力发电机组包括串联的风力涡轮机和永磁发电机；
所述风力发热控制系统包括热能转化设备以及热能回收装置，所述风力发热控制器和所述独立的控制阀串联后，通过所述空气断路器连接到所述热网，所述风力发热控制器与热能转化设备连接。
4.根据权利要求1所述的智能船舶分布式综合能源管理系统，其特征在于，所述氢能电-热综合供能系统包括氢能、氢能发电系统、氢能供热系统以及分布式能源管理控制器；
所述氢能发电输出端与所述氢能发电系统输入端连接，所述氢能产热输出端与所述氢能供热系统输入端连接；
所述氢能发电系统包括氢能发电机组、独立的可控DC/DC整流器、独立的空气断路器以及氢能发电控制器，所述氢能发电机组和所述可控DC/DC整流器串联后，通过所述空气断路器连接到所述直流母线排，所述氢能发电控制器与所述氢能发电机组连接，其中所述氢能发电机组包括串联的氢能转换机构和永磁发电机；
所述氢能转热控制系统包括热能转化设备以及氢能转热回收装置，所述内燃机热能控制器和所述独立的控制阀串联后，通过所述空气断路器连接到所述热网，所述氢能转热控制器与热能转化设备连接，所述氢能转热设备包括反应釜、缓冲罐和氢能转化装置。
5.根据权利要求1所述的智能船舶分布式综合能源管理系统，其特征在于，所述光伏电-热综合供能系统包括光伏太阳能板、光能发电系统、光能供热系统以及分布式能源管理控制器；
所述光能发电输出端与所述光能发电系统输入端连接，所述光能产热输出端与所述光能供热系统输入端连接；
所述光伏发电系统包括光伏发电组件、可控斩波器、独立的空气断路器以及光伏发电控制器，所述光伏发电组件和所述可控DC/DC斩波器串联后，通过所述空气断路器连接到所述直流母线排，所述光伏发电控制器和所述光伏发电组件连接；
所述光能发热控制系统包括热能转化设备以及光能热回收装置，所述内燃机热能控制器和所述独立的控制阀串联后，通过所述空气断路器连接到所述热网，所述光伏发热控制器与热能转化设备连接，其中所述光能发热设备为聚光装置。
6.根据权利要求1所述的智能船舶分布式综合能源管理系统，其特征在于，所述电-热储能控制系统包括储热罐、可控DC/DC斩波器、独立的空气断路器、蓄电池、独立控制阀以及电-热储能管理控制器；
所述各装置电能输出端与所述蓄电池储能系统输入端连接，所述各装置产热输出端与所述热能供热系统输入端连接，所述发电组件和所述可控DC/DC斩波器串联后，通过所述空气断路器连接到所述直流母线排，所述储能控制器和所述储能组件连接。
7.根据权利要求1所述的智能船舶分布式综合能源管理系统，其特征在于，所述输电系统包括6路输电子系统，其中：
第1路输电子系统包括：第1空气断路器和第1可控DC/AC逆变器，所述第1可控DC/AC逆变器的DC侧经过所述第1空气断路器后连接到所述直流母线排，所述第1可控DC/AC逆变器的AC侧用于连接第1主推电机；
第2路输电子系统包括：第2空气断路器和第2可控DC/AC逆变器，所述第2可控DC/AC逆变器的DC侧经过所述第2空气断路器后连接到所述直流母线排，所述第2可控DC/AC逆变器的AC侧用于连接第2主推电机；
第3路输电子系统包括：第3空气断路器和第3可控DC/AC逆变器，所述第3可控DC/AC逆变器的DC侧经过所述第3空气断路器后连接到所述直流母线排，所述第3可控DC/AC逆变器的AC侧用于连接艏推电机；
第4路输电子系统包括：第4空气断路器和第4可控DC/AC逆变器，所述第4可控DC/AC逆变器的DC侧经过所述第4空气断路器后连接到所述直流母线排，所述第4可控DC/AC逆变器的AC侧用于与艉侧电机连接；
第5路输电子系统包括：第1交流母线排和若干个可控DC/AC逆变器，每个所述可控DC/AC逆变器的DC侧均经过独立的空气断路器后连接到所述直流母线排，每个所述可控DC/AC逆变器的AC侧均经过独立的空气断路器后连接到所述第1交流母线排的一端，所述第1交流母线排的另一端用于直接连接各个辅助电机类负载，从而向各个辅助电机类负载供电；
第6路输电子系统包括：第2交流母线排和若干个可控DC/AC逆变器，每个所述可控DC/AC逆变器的DC侧均经过独立的空气断路器后连接到所述直流母线排，每个所述可控逆变器的AC侧均经过独立的空气断路器后连接到所述第2交流母线排的一端，所述第2交流母线排的另一端用于直接连接各个照明类负载，从而向各个照明类负载供电。
8.根据权利要求1所述的智能船舶分布式综合能源管理系统，其特征在于，所述热力系统包括2路输热子系统，其中：
第1路输热子系统包括：第1独立控制阀和第1独立散热器，所述第1独立控制阀连接到所述热网；所述第1独立控制阀用于与燃料预热设备连接；所述第1独立散热器与燃料预热设备连接；
第2路输热子系统包括：第2独立控制阀和第2独立散热器；所述第2独立控制阀连接到所述热网；所述第1独立控制阀用于与日用负载连接；所述第2独立散热器与日用负载连接。
9.一种智能船舶分布式综合能源管理方法，基于权利要求1所述的智能船舶分布式综合能源管理系统实现，其特征在于，根据船舶的工作状态，将船舶工况分为船舶靠岸状况和船舶航行状况两种情况，分别进行智能船舶的电-热多能流分布式最优能源管理，具体包括：
在船舶靠岸状况下，根据以下步骤进行能源管理：
步骤1.1、当所述智能船舶分布式综合能源管理系统在船舶靠岸状况下，船舶使用绿色能源供电供热，包括风能、氢能、太阳能，
步骤1.2、在绿色能源供电供热的过程中，通过电-热多能流分布式最优能源管理来进行分配使用热能和电能，
步骤1.3、通过电-热多能流最优能源管理，判断绿色能源供电供热是否能够满足船舶使用量，如果绿色能源供电供热小于船舶需求量，则使用岸电供电供热，如果绿色能源供电供热大于船舶需求量，则讲多余电量热量通过蓄电池和储热罐储存，如果绿色能源供电供热等于船舶需求量，则绿色能源满负荷工作；
在船舶航行状况下，根据以下步骤进行能源管理：
步骤2.1、当所述智能船舶分布式综合能源管理系统在船舶航行状况下，通过电-热多能流分布式最优能源管理，船舶使用混合动力推进，绿色能源与内燃机共同为船舶供电供热，其中绿色能源包括风能、氢能、太阳能，
步骤2.2、在绿色能源与内燃机共同为船舶供电供热的过程中，通过电-热多能流分布式最优能源管理来进行分配使用热能电能。
10.根据权利要求9所述的智能船舶分布式综合能源管理方法，其特征在于，该方法还包括：
步骤1：采集智能船舶在各个时间段的相关能耗数据，将船舶能耗数据作为初始输入数据的主体；
步骤2：对数据进行预处理，并且提取所映射的特征，生成宽度学习的特征节点；
步骤3：采集船舶在全航行运行过程中，船舶的输出最大功率与输出最小功率，计算船舶能效运行指数以及航速，建立基于宽度学习人工智能电-热负荷需求预测模型；
步骤4：采集各供电供热设备供电供热量，分析各供电供热设备成本，根据所述基于宽度学习人工智能电-热负荷需求预测模型，建立最优能源管理模型；
步骤5：引入广义噪声降低复杂噪声干扰的影响，使用基于PI控制的分布式优化算法求解，使得所提出的智能船舶综合能源系统电-热多能流分布式最优能源管理能够有效容纳复杂噪声干扰的影响，建立同时容纳白噪声和有色噪声的分布式优化模型；
步骤6：根据步骤4和步骤5分别建立的最优能源管理模型和同时容纳白噪声和有色噪声的分布式优化模型，设计一种电-热多能流分布式最优能源管理算法，得到各个设备所需供热供电的优化结果；
步骤7：根据步骤6得到的优化结果，判断优化结果是否满足所有约束条件，如果不满足所有约束条件，则跳转到步骤6，分析复杂航行状况，进行参数调整，如果满足，则启动设备进行供电供热。
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