CN113361014A - 一种船舶的智能能效管理方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种船舶的智能能效管理方法，通过智能集成平台获取机舱检测报警系统、流量计以及通导设备的数据，进行分析处理，提供能效管理设备检测及能效优化辅助决策。本发明通过船舶主要设备能耗分布计算，实现了船舶的机舱设备能耗分布实时计算及趋势显示，并且可以对能耗分布异常的情况进行警告提示。进行能效运营指数计算时可以实现对燃油单耗及EEOI等能效指标实时计算显示和历史图形显示。通过对主要设备能量利用效率计算，实现对主机、辅机及锅炉能量利用效率实时计算及趋势曲线显示，并且对能量利用效率异常状况示警。本发明可以通过智能集成平台，提供能效管理设备检测及能效优化辅助决策。

Description

一种船舶的智能能效管理方法
技术领域
本发明涉及一种船舶的智能能效管理方法，属于船舶与海洋工程中的船舶的能效管理技术领域。
背景技术
船舶在航行时需要多种能源来提供动力，所以能效管理也逐渐被人们重视起来。如何在保证船舶安全稳定的到达指定地点的同时又可以更经济有效，是航运业探讨的越来越多的问题。2015年中国船级社(CCS)发布了《智能船舶规范》并于2019年进行了修订，规范提出了“智能能效管理”要求，获得了业界广泛认可及实施应用，越来越多的航运企业借助智能化手段来提高船舶能效。
当前，船舶智能能效管理方面还存在以下不足：
1、船上传感器采集的大量有关能效、能耗的数据没有进行分析，造成资源的浪费。
2、现有能效管理不能为船员提供辅助决策、帮助船员提高管理效率、减轻船员的负担。
3、现有能效管理没有对能耗分布进行评估、计算能耗指标、对能耗异常的状况进行及时警告。
4、不能实时可视化船舶状态及设备能耗状态，无法为船舶航行及时提供最安全、最经济的航线和航速分布。
发明内容
为了解决现有技术存在的上述不足，本发明要提供一种能够实现以下目的的船舶的智能能效管理方法：
1、通过船舶传感器采集数据，对数据进行处理分析，提供能效管理设备检测及能效优化辅助决策；
2、实时可视化显示船舶状态及主要设备能耗状态，以便对其进行检测；
3、实时分析能耗与智能评估关键设备能效状态，便于船员进行能效管理；
4、通过综合分析与评估，及时为船员提供辅助管理决策。
为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：一种船舶的智能能效管理方法，通过智能集成平台获取机舱检测报警系统、流量计以及通导设备的数据，进行分析处理，提供能效管理设备检测及能效优化辅助决策，具体包括以下步骤：
A、船舶数据采集
对船舶状态、航行环境、设备状态和燃油状态进行检测和数据收集；所述船舶状态包括航速、艏向、吃水和纵倾的实时数据和历史数据；所述航行环境包括风速、风向、水温和水深的实时数据和历史数据；所述设备状态包括主机、发电机和锅炉的能耗数据和历史数据；所述状态包括燃油消耗、燃油存量和油品质量的实时数据和历史数据；
B、能耗实时分析与评估
对船舶进行能耗分布评估、能效指标计算、航行能效分析和能效评估；具体计算方法如下：
B1、船舶主要设备能耗分布计算如下：
Qf＝Pe+Pm+Qloss+Qic+Qex+Qsr+Qqt
式中：
Qf——单位时间燃料燃烧放出的总热量，kW；
Pe——有效功率，kW；
Pm——机械损失功率，kW；
Qloss——单位时间冷却介质带走的热量，kW；
Qic——单位时间中冷器冷却介质带走的热量，kW；
Qex——单位时间废气带走的热量，kW；
Qsr——单位时间散热量，kW；
Qqt——单位时间内其他热量损失，kW；
所述主要设备包括主机、辅机及锅炉；
B2、能效运营指数计算如下：
一个航次的燃油单耗计算公式为：
Figure BDA0003137034890000031
式中：j为燃油类型；FCj为在航程中燃油j的消耗量；mcargo为载货量，单位为吨；D为对应于所载货物的距离，单位为海里；
一个航段的能效营运指数EEOI的基本表达式为：
Figure BDA0003137034890000032
式中：j为燃油类型；FCj为在航程中燃油j的消耗量；CFj为燃油j的燃油量与CO2排放量的转换系数；mcargo为载货量，单位为吨；D为对应于所载货物的距离，单位为海里；
B3、主要设备能量利用效率计算公式如下：
Figure BDA0003137034890000041
式中：
η——能量利用效率；
Ee——有效利用能量，kJ；
ES——供给能量，kJ；
El——损失能量，kJ；
所述主要设备包括主机、辅机和锅炉；
C、主要设备能效状态评估
C1、数据预处理：通过智能集成平台收集数据，进行数据预处理，得到具有参考意义的船舶状态、航行环境、设备状态和燃油状态；
C2、特征提取：采取两种特征提取方法，即统计特征和时间序列特征；
所述统计特征分为两部分：一部分包括平均值mean、方差variance、平均差分meandifference、众数mode和中位数median；另一部分包括下边缘Min、下四分位数Q1、中位数median、上四分位数Q3和上边缘Max；
所述时间序列特征提取步骤如下：
C21、在进行阶层聚类之前，确定时间序列特征点的个数k，即采用k个特征点表征此帧内数据的特征；
C22、计算相邻时间两个数据点之间的欧式距离；对欧式距离最小的两个点，取这两点的平均值进行合并；
C23、转步骤C22直到得到需要的k个时间序列特征点；在进行时间序列特征提取过程后，得到一系列聚类中心c1，c2，...，ck；这些聚类中心按照时间顺序进行排列，表示帧内数据的时间序列特征；
C3、特征融合：为了同时考虑能耗数据的分布情况和时间序列特性，将统计特征与时间序列特征进行融合，将两个特征向量组合成复向量，对于输入特征x和y，z＝x+iy，其中i是虚数单位，z是融合后的特征；
C4、状态分析：将所提取到的融合特征输入到长短期记忆网络LSTM模型中，并使用以下均方根误差RMSE对比预估精度：
Figure BDA0003137034890000051
当出现误差浮动超过规定值的异常状况时，智能集成平台及时提示报警；
D、节能减排辅助决策
为更加直观的表示船舶的能效状况等级，将燃油单耗和EEOI指数代入如下目标函数：
Figure BDA0003137034890000052
其中，α和β表示权重系数；j为燃油类型；FCj为在航程中燃油j的消耗量；CFj为燃油类型j的燃油量与CO2排放量的转换系数；mcargo为载货量，单位为吨；D为对应于所载货物的距离，单位为海里；
根据目标函数的大小将船舶的能效状况分为一级、二级、三级和四级；一级表示能量有效利用水平高、能耗最低；二级表示能量有效利用水平较高、比较节能；三级表示处于整体样本的平均水平；四级表示能量有效利用水平较低、能耗较高；
从能量损失和能量有效利用两个方面进行节能减排辅助决策：一级给予“能效状况良好，继续保持”的决策；二级给予“提高主机效率，选择合适航速”的决策；三级给予“提高主机效率，选择合适航速、航线，保持最近纵倾”的决策；四级给予“主机、航速、航线优化，保持最近纵倾，提高船-机-桨匹配度，能量综合梯级利用和加强余热回收”的决策；
E、为船东及船员提供一系列能效管理工具
能效管理工具包括燃料管理、污底管理、装卸货能效管理和报告输出；航行过程中对燃料加装的种类及转换信息进行管理显示；定时提醒船员进行污底检测，保证船体光滑，减小阻力降低能耗；提前规划航线所经排放控制区，提供温室气体排放监测报告，确保符合排放控制区的排放要求；在船舶装卸货时实时监测船舶能效；对接船东公司，提供指定格式的能效管理相应报告供船员审阅并发送船管部门，提供报告至少包括：午时报、燃料航次耗用报告、航次能效评估报告和排放报告。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
1、本发明通过船舶主要设备能耗分布计算，实现了船舶的机舱设备能耗分布实时计算及趋势显示，并且可以对能耗分布异常的情况进行警告提示。进行能效运营指数计算时可以实现对燃油单耗及EEOI等能效指标实时计算显示和历史图形显示。通过对主要设备能量利用效率计算，实现对主机、辅机及锅炉能量利用效率实时计算及趋势曲线显示，并且对能量利用效率异常状况示警。
2、本发明可以通过智能集成平台，获取采集的机舱检测报警系统、流量计以及通导设备等数据，进行分析处理，提供能效管理设备检测及能效优化辅助决策。
3、本发明可以实时可视化显示船舶状态及主要设备能耗状态，对于能耗异常的状况能够及时报警，避免不必要的能耗。
4、本发明可以实时分析能耗和智能评估关键设备的能效状态，可以让船员根据实况实时调整航向和航速，给予节能减排辅助决策建议。
5、对于船员而言，本发明可以实时检测船舶状态和能耗状态，提供更安全经济的航行决策建议；对于船公司而言，能耗实时分析与智能评估、关键设备的能效状态评估等可以帮助公司了解能耗主要产生在什么方面，从哪方面入手可以减小能耗；整体而言，本发明有利于安全经济航行的进行，实现利益最大化；有利于降低能耗，减少污染。
附图说明
图1是船舶智能能效管理方法流程图
图2是能耗实时分析与评估流程图
图3是主要设备能效状态评估流程图
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，所描述的实施例是本发明一部分实施例，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，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，一种船舶的智能能效管理方法，通过智能集成平台获取机舱检测报警系统、流量计以及通导设备的数据，进行分析处理，提供能效管理设备检测及能效优化辅助决策，具体包括以下步骤：
A、船舶数据采集
B、按图2所示进行能耗实时分析与评估
C、按图3所示进行主要设备能效状态评估
D、节能减排辅助决策
E、为船东及船员提供一系列能效管理工具
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 (1)

1.一种船舶的智能能效管理方法，其特征在于：通过智能集成平台获取机舱检测报警系统、流量计以及通导设备的数据，进行分析处理，提供能效管理设备检测及能效优化辅助决策，具体包括以下步骤：
A、船舶数据采集
对船舶状态、航行环境、设备状态和燃油状态进行检测和数据收集；所述船舶状态包括航速、艏向、吃水和纵倾的实时数据和历史数据；所述航行环境包括风速、风向、水温和水深的实时数据和历史数据；所述设备状态包括主机、发电机和锅炉的能耗数据和历史数据；所述状态包括燃油消耗、燃油存量和油品质量的实时数据和历史数据；
B、能耗实时分析与评估
对船舶进行能耗分布评估、能效指标计算、航行能效分析和能效评估；具体计算方法如下：
B1、船舶主要设备能耗分布计算如下：
Qf＝Pe+Pm+Qloss+Qic+Qex+Qsr+Qqt
式中：
Qf——单位时间燃料燃烧放出的总热量，kW；
Pe——有效功率，kW；
Pm——机械损失功率，kW；
Qloss——单位时间冷却介质带走的热量，kW；
Qic——单位时间中冷器冷却介质带走的热量，kW；
Qex——单位时间废气带走的热量，kW；
Qsr——单位时间散热量，kW；
Qqt——单位时间内其他热量损失，kW；
所述主要设备包括主机、辅机及锅炉；
B2、能效运营指数计算如下：
一个航次的燃油单耗计算公式为：
Figure FDA0003137034880000021
式中：j为燃油类型；FCj为在航程中燃油j的消耗量；mcargo为载货量，单位为吨；D为对应于所载货物的距离，单位为海里；
一个航段的能效营运指数EEOI的基本表达式为：
Figure FDA0003137034880000022
式中：j为燃油类型；FCj为在航程中燃油j的消耗量；CFj为燃油j的燃油量与CO2排放量的转换系数；mcargo为载货量，单位为吨；D为对应于所载货物的距离，单位为海里；
B3、主要设备能量利用效率计算公式如下：
Figure FDA0003137034880000023
式中：
η——能量利用效率；
Ee——有效利用能量，kJ；
Es——供给能量，kJ；
El——损失能量，kJ；
所述主要设备包括主机、辅机和锅炉；
C、主要设备能效状态评估
C1、数据预处理：通过智能集成平台收集数据，进行数据预处理，得到具有参考意义的船舶状态、航行环境、设备状态和燃油状态；
C2、特征提取：采取两种特征提取方法，即统计特征和时间序列特征；
所述统计特征分为两部分：一部分包括平均值mean、方差variance、平均差分meandifference、众数mode和中位数median；另一部分包括下边缘Min、下四分位数Q1、中位数median、上四分位数Q3和上边缘Max；
所述时间序列特征提取步骤如下：
C21、在进行阶层聚类之前，确定时间序列特征点的个数k，即采用k个特征点表征此帧内数据的特征；
C22、计算相邻时间两个数据点之间的欧式距离；对欧式距离最小的两个点，取这两点的平均值进行合并；
C23、转步骤C22直到得到需要的k个时间序列特征点；在进行时间序列特征提取过程后，得到一系列聚类中心c1,c2,…,ck；这些聚类中心按照时间顺序进行排列，表示帧内数据的时间序列特征；
C3、特征融合：为了同时考虑能耗数据的分布情况和时间序列特性，将统计特征与时间序列特征进行融合，将两个特征向量组合成复向量，对于输入特征x和y，z＝x+iy，其中i是虚数单位，z是融合后的特征；
C4、状态分析：将所提取到的融合特征输入到长短期记忆网络LSTM模型中，并使用以下均方根误差RMSE对比预估精度：
Figure FDA0003137034880000031
当出现误差浮动超过规定值的异常状况时，智能集成平台及时提示报警；
D、节能减排辅助决策
为更加直观的表示船舶的能效状况等级，将燃油单耗和EEOI指数代入如下目标函数：
Figure FDA0003137034880000041
其中，α和β表示权重系数；j为燃油类型；FCj为在航程中燃油j的消耗量；CFj为燃油类型j的燃油量与CO2排放量的转换系数；mcargo为载货量，单位为吨；D为对应于所载货物的距离，单位为海里；
根据目标函数的大小将船舶的能效状况分为一级、二级、三级和四级；一级表示能量有效利用水平高、能耗最低；二级表示能量有效利用水平较高、比较节能；三级表示处于整体样本的平均水平；四级表示能量有效利用水平较低、能耗较高；
从能量损失和能量有效利用两个方面进行节能减排辅助决策：一级给予“能效状况良好，继续保持”的决策；二级给予“提高主机效率，选择合适航速”的决策；三级给予“提高主机效率，选择合适航速、航线，保持最近纵倾”的决策；四级给予“主机、航速、航线优化，保持最近纵倾，提高船-机-桨匹配度，能量综合梯级利用和加强余热回收”的决策；
E、为船东及船员提供一系列能效管理工具
能效管理工具包括燃料管理、污底管理、装卸货能效管理和报告输出；航行过程中对燃料加装的种类及转换信息进行管理显示；定时提醒船员进行污底检测，保证船体光滑，减小阻力降低能耗；提前规划航线所经排放控制区，提供温室气体排放监测报告，确保符合排放控制区的排放要求；在船舶装卸货时实时监测船舶能效；对接船东公司，提供指定格式的能效管理相应报告供船员审阅并发送船管部门，提供报告至少包括：午时报、燃料航次耗用报告、航次能效评估报告和排放报告。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113936503A (zh) * 2021-10-29 2022-01-14 武汉理工大学 基于区块链的新能源船舶的航速监测及优化系统
CN115195971A (zh) * 2022-07-15 2022-10-18 中国船舶重工集团公司第七一一研究所 船舶能效管理系统、方法及存储介质

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20150050036A (ko) * 2013-10-31 2015-05-08 현대중공업 주식회사 선박 에너지 효율 관리 시스템 및 이의 동작 방법
CN107563576A (zh) * 2017-10-14 2018-01-09 连云港杰瑞深软科技有限公司 一种船舶智能能效管理系统
CN109359776A (zh) * 2018-10-26 2019-02-19 中国船舶科学研究中心（中国船舶重工集团公司第七0二研究所） 一种船舶能效监测管理系统
CN110110943A (zh) * 2019-05-21 2019-08-09 大连海事大学 一种基于大数据的船队能效综合智能优化管理系统和优化方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20150050036A (ko) * 2013-10-31 2015-05-08 현대중공업 주식회사 선박 에너지 효율 관리 시스템 및 이의 동작 방법
CN107563576A (zh) * 2017-10-14 2018-01-09 连云港杰瑞深软科技有限公司 一种船舶智能能效管理系统
CN109359776A (zh) * 2018-10-26 2019-02-19 中国船舶科学研究中心（中国船舶重工集团公司第七0二研究所） 一种船舶能效监测管理系统
CN110110943A (zh) * 2019-05-21 2019-08-09 大连海事大学 一种基于大数据的船队能效综合智能优化管理系统和优化方法

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113936503A (zh) * 2021-10-29 2022-01-14 武汉理工大学 基于区块链的新能源船舶的航速监测及优化系统
CN115195971A (zh) * 2022-07-15 2022-10-18 中国船舶重工集团公司第七一一研究所 船舶能效管理系统、方法及存储介质

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