CN114239297A - 计及动态特性的移动能源网络韧性提升方法 - Google Patents

计及动态特性的移动能源网络韧性提升方法 Download PDF

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CN114239297A
CN114239297A CN202111572627.0A CN202111572627A CN114239297A CN 114239297 A CN114239297 A CN 114239297A CN 202111572627 A CN202111572627 A CN 202111572627A CN 114239297 A CN114239297 A CN 114239297A
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文书礼
林安妮
朱淼
马建军
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Abstract

本发明提供了一种计及动态特性的移动能源网络韧性提升方法，包括：步骤S1：根据船舶航行阻力进行船舶航程建模；步骤S2：以总运行成本最低为目标，建立船舶在预设运行阶段优化经济调度模型；步骤S3：以船舶安全到港和加权负荷供应量最大为目标，建立船舶故障后韧性提升的优化调度模型；步骤S4：将原混合整数非线性规划问题转换为混合整数线性规划问题，采用商业求解器进行求解，为移全电力船舶的经济运行及故障后能量管理决策提供参考。本发明通过优化船速和发电管理，不仅能够提升船舶的韧性，还能降低经济成本和碳排放。

Description

计及动态特性的移动能源网络韧性提升方法
技术领域
本发明涉及移动能源系统安全运行的技术领域，具体地，涉及一种计及动态特性的移动能源网络韧性提升方法。
背景技术
绿色船舶低碳发展背景下，以全电力船舶电力系统为代表的移动能源网络成为船舶航运业不可逆转的趋势。然而，不同于陆地微网，船舶电力系统缺乏外部电网的支撑，受空间限制自身发电容量有限。这些特性使得全电力船舶在遭受故障后，脆弱性问题更加突出，给船舶电力系统的安全可靠运行带来了挑战。
文献1：
Ding T,Qu M,Wu X,et al.Defense strategy for resilient shipboard powersystems considering sequential attacks[J].IEEE Transactions on InformationForensics and Security,2019,15:3443-3453.
摘要:To increase the resilience of shipboard power systems,this paperpresents an optimal defense strategy to protect critical lines againstattacks.In the modeling,an attack is considered to destroy one critical bus,which may result in that all lines are connected to this bus will be out ofservice unless protection is enabled.Furthermore,after one true attackoccurs,the network restoration is performed as soon as possible to pick upthe critical loads and maintain system operation.To address the uncertainlocation of the attacks,a tri-level robust optimal defense strategy is set upto protect the critical lines under the worst attack.Moreover,a nestedcolumn-constraint generation method is employed to solve this model.A 60-busshipboard power system is studied to demonstrate the effectiveness of theproposed model and the defense method.
技术要点比较：该文献针对船舶电力系统提出了一种提升船舶韧性的三层鲁棒优化防御策略。该预测方法着眼于保障船舶电力系统关键线路，不适用于电力短缺的场景，此外该文献也未考虑阻力对移动能源网络的影响。
文献2：
J.Li et al.,"Resilience Control ofDC Shipboard Power Systems,"in IEEETransactions on Power Systems,vol.33,no.6,pp.6675-6685,Nov.2018,doi:10.1109/TPWRS.2018.2844161.
摘要:Direct current(DC)network has been recognized as a promisingtechnique especially for shipboard power systems(SPSs).Fast resiliencecontrol is required for an SPS to survive after faults.Towards this end,thispaper proposes the indices of survivability and functionality based on whicha two-phase resilience control method is derived.The ON/OFF status of loadsis determined in the first phase to maximize survivability,while thefunctionality of supplying loads are maximized in the second phase.Based on acomprehensive model of a DC-SPS,the two-phase method renders two mixed-integer non-convex problems.To make the problems tractable,we develop second-order-cone-based convex relaxations,thus converting the problems into mixed-integer convex problems.Though this approach does not necessarily guaranteefeasible,hence global,solutions to the original nonconvex formulations,weprovide additional mild assumptions,which ensures that the convex relaxationsare exact when the line constraints are not binding.In the case ofinexactness,we provide a simple heuristic approach to ensure feasiblesolutions.Numerical tests empirically confirm the efficacy ofthe proposedmethod.
技术要点比较：该文献设立了两个韧性指标，基于指标建立了两阶段韧性控制方法。该方法优化侧重于船舶电力系统的网络重构，且未考虑船舶作为移动孤立微网的交通特性，而本发明的优化侧重于故障后能量管理，并将航程纳入考虑。
文献3：
Lai K,Illindala M S.A distributed energy management strategy forresilient shipboard power system[J].Applied Energy,2018,228:821-832.
摘要:The shipboard power system of an all-electric ship can becharacterized as an isolated microgrid system.To achieve resilient,cost-effective and privacy-preserved operation ofthe shipboardpower system,a novelenergy management strategy is proposed in this paper.Currently,a mastercontroller is required for energy management.However,such a centralizedenergy management strategy suffers from numerous disadvantages.Therefore,amodified nested energy management method is proposed to preserve privacy andrun the microgrid system in a distributed manner for plug-and-playoperation.Furthermore,the system resilience is enhanced against energydeficiency by reserving more in the energy storage system.This is achieved bya distributed algorithm,known as alternating direction method of multipliers(ADMM),to obtain the solution of an optimization problem with contradictingobjectives.Simulation results are presented to demonstrate the benefits ofproposed energy management system.
技术要点比较：该文献针对全电力船舶韧性提升也提出了能量管理的方法，但该文献侧重于分散式能量管理策略，与本发明提出的两阶段韧性提升方法有本质区别。与该文献比较，本发明所提出的两阶段韧性提升方法，可以在提升韧性的同时，降低运行成本与碳排放。
专利文献CN113746095A(申请号：CN202111059585.0)公开了一种基于环境数据预判的配电网超前韧性重构方法，涉及配电网超前韧性重构技术领域，包括故障隔离、电网韧性刻画与度量、建立模型、算法求解和优化方案。
目前，关于陆地电网韧性提升的方法很多，但以全电力船舶电力系统为代表的移动微网研究较少被涉及。虽然部分研究提出了全电力船舶韧性提升的方法，但大多基于陆地电网的网络拓扑重构的方法，未将船舶作为移动电网的交通特性考虑在内，也没有考虑故障后电力短缺情况下，船舶电力系统的能量管理调度问题。
发明内容
针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种计及动态特性的移动能源网络韧性提升方法。
根据本发明提供的计及动态特性的移动能源网络韧性提升方法，包括：
步骤S1：根据船舶航行阻力进行船舶航程建模；
步骤S2：以总运行成本最低为目标，建立船舶在预设运行阶段优化经济调度模型；
步骤S3：以船舶安全到港和加权负荷供应量最大为目标，建立船舶故障后韧性提升的优化调度模型；
步骤S4：将原混合整数非线性规划问题转换为混合整数线性规划问题，采用商业求解器进行求解，为移全电力船舶的经济运行及故障后能量管理决策提供参考。
优选的，建模中船舶的实际航速与风速的关系为：
Figure BDA0003423733060000031
其中，vt为实际船速；vmax、vmin分别为全电力船舶航行速度的上下限；
Figure BDA0003423733060000032
为船舶推进器速度；
Figure BDA0003423733060000033
为沿航线风速；θt为风向与船舶行驶方向的夹角；Distt为船舶在t时刻的已航行距离；Δt表示：时间间隔。
优选的，进行第一阶段优化调度模型，以运行费用最小为目标，以各电力设备单元及系统安全为电气约束、准时到港为交通约束，制定发电与航程调度计划，目标函数为：
Figure BDA0003423733060000041
其中，TNor＝{1,…,TN}为船舶正常运行时段集合，其中TN为船舶正常运行时间；N为船舶柴油机台数集合；
Figure BDA0003423733060000042
为船舶柴油机耗能成本系数；
Figure BDA0003423733060000043
分别代表第n台柴油机启动和关停成本；yn,t、zn,t为第n台t时刻柴油机启停动作指示变量；
Figure BDA0003423733060000044
代表第n台柴油发电机在t时刻的出力。
优选的，进行系统功率平衡约束，公式为：
Figure BDA0003423733060000045
其中，ηtr为发电到负荷的能量传递效率；Pt Ser为全电力船舶生活负荷在t时刻的功率需求，Pt pro为电力推进系统在t时刻的功率需求，
Figure BDA0003423733060000048
其中，
Figure BDA0003423733060000049
为船舶推进器速度；Pt ESS代表储能系统在t时刻的放电功率；
Figure BDA00034237330600000411
表示：船舶推进器速度。
优选的，进行柴油机相关约束，包括柴油机功率变化约束和机组启停约束，公式为：
Figure BDA00034237330600000412
Figure BDA00034237330600000413
其中，RUn、RDn分别为第n台柴油发电机的功率升高和降低范围上限；SDn、SUn分别为第n台柴油发电机的启动和关停功率变化值；
Figure BDA00034237330600000414
为第n台柴油机在第t个时间间隔内的有功旋转备用；un,t表示第n台柴油机在第t个时间间隔内的启停状态指示变量；
Figure BDA00034237330600000415
表示第n台柴油机有功出力下限；
Figure BDA00034237330600000416
表示第n台柴油机有功出力上限。
优选的，进行储能相关约束，公式为：
Figure BDA00034237330600000417
Figure BDA00034237330600000418
Figure BDA00034237330600000419
其中，
Figure BDA0003423733060000051
为储能荷电状态上下限；
Figure BDA0003423733060000052
表示t时刻储能系统的荷电状态；
Figure BDA0003423733060000053
为储能放电功率上下限；
Figure BDA0003423733060000054
为第t个时间间隔内储能能量；EESS为储能额定容量；ηch、ηdc为储能的充放电效率；
Figure BDA0003423733060000055
为t时刻储能的有功备用。
优选的，进行旋转备用相关约束，公式为：
Figure BDA0003423733060000056
其中，SR为出力紧急备用系数。
优选的，进行准时到港约束，公式为：
Figure BDA0003423733060000057
其中，Dist为船舶总航程；TSch＝{1,…,TS}为准时到港航行时段集合，TS为准时到港时间。
优选的，基于第一阶段优化得到的故障时刻船载储能的荷电状态与航程优化结果，在第二阶段以运最大化服务性负荷供应量为目标，以各电力设备单元及系统安全为电气约束、安全到港为交通约束，制定发电与航程调度计划，目标函数为：
Figure BDA0003423733060000058
其中，TRes＝{1,…TR}为船舶故障运行时段集合，其中TR为船舶故障后运行时间；ωk为第k个负荷等级的权重；
Figure BDA0003423733060000059
为t时刻第k个等级负荷的供应量；K表示不同重要等级负荷集合；
故障后，柴油机和储能的释放有功备用，用来补偿电力短缺，约束为：
Figure BDA00034237330600000510
其中，h(t)表示储能充放电状态指示变量；
为保障安全返港，船舶需在规定的时间内抵达目的地，公式为：
TN+TR≤TS+ΔTD…………(13)
其中，TN为船舶正常运行时间；TR为船舶故障后运行时间；Ts为准时到港时间；ΔTD为最大延迟到港时间。
与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：
(1)本发明提出了极端事件下的移动能源网络韧性提升方法，设计了故障后全电力船舶的能量管理方法，可以提升故障后全电力船舶的生存性，保障船舶安全返港；
(2)本发明通过优化船速和发电管理，不仅能够提升船舶的韧性，还能降低经济成本和碳排放；
(3)本发明将全航程内的阻力考虑在内，所得能量管理与航程优化结果更加可靠，符合实际运行场景；
(4)本发明提出的方法，不局限于全电力船舶，也可用于陆地电动汽车等移动能源网络。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1为风速与船速关系图；
图2为切负荷量对比图；
图3为航程对比图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变化和改进。这些都属于本发明的保护范围。
实施例：
本发明所提出的计及安全到港的移动能源网络韧性提升方法，可以在提升移动能源网络韧性的同时，降低运行成本与碳排放量。同时，将船舶航行阻力考虑在内，优化调度策略更加真实可靠。
本发明提出了移动能源网络两阶段韧性提升策略，在第一阶段以运行总成本与温室气体排放最低为目标；第二阶段以最大化服务负荷供应为目标，提升船舶生命力，保障船舶安全返港。此外，将航行中船舶受到的阻力耦合在全航程内，使得优化调度方案更加真实可靠。
具体实现手段如下：
A.计及阻力影响的船舶航程建模
在实际航行中，沿航线阻力在船舶能量管理中的影响不可忽视，因为船舶的实际风速是受沿航线风速影响的相对速度。
如图1，船舶的实际航速与风速的关系为：
Figure BDA0003423733060000071
其中，vt为实际船速；vmax、vmin分别为全电力船舶航行速度的上下限；
Figure BDA0003423733060000072
为船舶推进器速度；
Figure BDA0003423733060000073
为沿航线风速；θt为风向与船舶行驶方向的夹角；Distt为船舶在t时刻的已航行距离；Δt为时间间隔，通常取1h。
在下述两阶段优化模型中，阻力对船舶航行的影响始终考虑在内。
B.第一阶段优化调度模型
(1)目标函数
在第一阶段，正常运行情况下，以运行费用最小为目标，以各电力设备单元及系统安全为电气约束、准时到港为交通约束，制定发电与航程调度计划。其目标函数为：
Figure BDA0003423733060000074
其中，TNor＝{1,…,TN}为船舶正常运行时段集合，其中TN为船舶正常运行时间；N为船舶柴油机台数集合；
Figure BDA0003423733060000075
为船舶柴油机耗能成本系数；
Figure BDA0003423733060000076
分别代表第n台柴油机启动和关停成本；yn,t，zn,t为第n台t时刻柴油机启停动作指示变量；
Figure BDA0003423733060000077
代表第n台柴油发电机在t时刻的出力。
(2)约束条件
a)系统功率平衡约束
Figure BDA0003423733060000078
其中，ηtr为发电到负荷的能量传递效率；Pt Ser为全电力船舶生活负荷在t时刻的功率需求，Pt pro为电力推进系统在t时刻的功率需求，
Figure BDA00034237330600000711
其中，
Figure BDA00034237330600000712
为船舶推进器速度；Pt ESS代表储能系统在t时刻的放电功率。
b)柴油机相关约束
包含柴油机功率变化约束和机组启停约束：
Figure BDA00034237330600000714
Figure BDA0003423733060000081
其中，RUn、RDn分别为第n台柴油发电机的功率升高和降低范围上限；SDn、SUn分别为第n台柴油发电机的启动和关停功率变化值；
Figure BDA0003423733060000082
为第n台柴油机在第t个时间间隔内的有功旋转备用；un,t第n台柴油机在第t个时间间隔内的启停状态指示变量；
Figure BDA0003423733060000083
为第n台柴油机有功出力上下限。
c)储能相关约束
Figure BDA0003423733060000084
Figure BDA0003423733060000085
Figure BDA0003423733060000086
其中，
Figure BDA0003423733060000087
为储能荷电状态上下限；
Figure BDA0003423733060000088
表示t时刻储能系统的荷电状态；
Figure BDA0003423733060000089
为储能放电功率上下限；
Figure BDA00034237330600000810
为第t个时间间隔内储能能量；EESS为储能额定容量；ηch、ηdc为储能的充放电效率；
Figure BDA00034237330600000811
为t时刻储能的有功备用。
d)旋转备用相关约束
Figure BDA00034237330600000812
其中，SR为出力紧急备用系数。
e)准时到港约束
Figure BDA00034237330600000813
其中，Dis为船舶总航程；TSch＝{1,…,TS}为准时到港航行时段集合，其中TS为准时到港时间。
C.第二阶段优化调度模型
(1)目标函数
在第二阶段，故障发生后恢复状况下，船舶电力系统处于电力短缺状态，相较于船舶电力系统的经济和环境友好性，船舶的韧性提升成为首要目标。基于第一阶段优化得到的故障时刻船载储能的荷电状态与航程优化结果，第二阶段以运最大化服务性负荷供应量为目标，以各电力设备单元及系统安全为电气约束、安全到港为交通约束，制定发电与航程调度计划。其目标函数为：
Figure BDA0003423733060000091
其中，TRes＝{1,…TR}为船舶故障运行时段集合，其中TR为船舶故障后运行时间；ωk为第k个负荷等级的权重；K代表不同重要等级负荷集合；
Figure BDA0003423733060000092
为t时刻第k个等级负荷的供应量。
(2)约束
故障后，柴油机和储能的释放有功备用，用来补偿电力短缺，如约束(11)所示。
Figure BDA0003423733060000093
其中，h(t)为储能充放电状态指示变量。
此外，为保障安全返港，船舶需要在规定的时间内抵达目的地。
TN+TR≤TS+ΔTD…………(13)
其中，TN为船舶正常运行时间；TR为船舶故障后运行时间；Ts为准时到港时间；ΔTD为最大延迟到港时间。
本发明依托国家自然基金项目“多变量耦合的移动式微电网优化配置研究”与上海市浦江人才计划“全电力船舶的先进能量管理基础理论与关键技术”，选取具有6台12MW的柴油发电机和1套30MWh电池储能系统的全电力船舶电力系统为测试系统。
表1移动能源网络韧性提升优化结果对比
Figure BDA0003423733060000094
参照图2和图3，通过本实例说明，两阶段韧性提升策略，可以通过切除部分不重要的服务性负荷，保障船舶安全返港，提高船舶生命力。此外，本方案将阻力耦合在全航程内，所得结果更加贴近船舶实际运行情况。
本发明提出了全电力船舶韧性提升方法，利用航程与能量管理联合优化提升全电力船舶生命力，保障船舶安全返港。提出了两阶段韧性提升的优化方法，在第一阶段，故障发生前，以运行经济性为目标，进行发电与航程协同优化；第二阶段，故障发生后，在第一阶段优化调度的基础上，以最大化服务负荷供应为目标，同时保障安全返港。将船舶航行中承受的阻力考虑在航程模型中，船舶航程规划与能量管理的优化结果真实可靠。所述的两阶段韧性提升优化模型，属于混合整数非线性规划问题，通过分段线性化方法，转换为混合整数线性规划问题，可以大大提高计算效率，满足实际运行调度需求。
本领域技术人员知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现本发明提供的系统、装置及其各个模块以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得本发明提供的系统、装置及其各个模块以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器以及嵌入式微控制器等的形式来实现相同程序。所以，本发明提供的系统、装置及其各个模块可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种程序的模块也可以视为硬件部件内的结构；也可以将用于实现各种功能的模块视为既可以是实现方法的软件程序又可以是硬件部件内的结构。
以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变化或修改，这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下，本申请的实施例和实施例中的特征可以任意相互组合。

Claims (9)

1.一种计及动态特性的移动能源网络韧性提升方法，其特征在于，包括：
步骤S1：根据船舶航行阻力进行船舶航程建模；
步骤S2：以总运行成本最低为目标，建立船舶在预设运行阶段优化经济调度模型；
步骤S3：以船舶安全到港和加权负荷供应量最大为目标，建立船舶故障后韧性提升的优化调度模型；
步骤S4：将原混合整数非线性规划问题转换为混合整数线性规划问题，采用商业求解器进行求解，为移全电力船舶的经济运行及故障后能量管理决策提供参考。
2.根据权利要求1所述的计及动态特性的移动能源网络韧性提升方法，其特征在于，建模中船舶的实际航速与风速的关系为：
Figure FDA0003423733050000011
其中，vt为实际船速；vmax、vmin分别为全电力船舶航行速度的上下限；
Figure FDA0003423733050000012
为船舶推进器速度；
Figure FDA0003423733050000013
为沿航线风速；θt为风向与船舶行驶方向的夹角；Distt为船舶在t时刻的已航行距离；Δt表示：时间间隔。
3.根据权利要求2所述的计及动态特性的移动能源网络韧性提升方法，其特征在于，进行第一阶段优化调度模型，以运行费用最小为目标，以各电力设备单元及系统安全为电气约束、准时到港为交通约束，制定发电与航程调度计划，目标函数为：
Figure FDA0003423733050000014
其中，TNor＝{1,…,TN}为船舶正常运行时段集合，其中TN为船舶正常运行时间；N为船舶柴油机台数集合；
Figure FDA0003423733050000015
为船舶柴油机耗能成本系数；
Figure FDA0003423733050000016
分别代表第n台柴油机启动和关停成本；yn,t、zn,t为第n台t时刻柴油机启停动作指示变量；
Figure FDA0003423733050000017
代表第n台柴油发电机在t时刻的出力。
4.根据权利要求3所述的计及动态特性的移动能源网络韧性提升方法，其特征在于，进行系统功率平衡约束，公式为：
Figure FDA0003423733050000018
其中，ηtr为发电到负荷的能量传递效率；Pt Ser为全电力船舶生活负荷在t时刻的功率需求，Pt pro为电力推进系统在t时刻的功率需求，
Figure FDA0003423733050000021
其中，
Figure FDA0003423733050000022
为船舶推进器速度；Pt ESS代表储能系统在t时刻的放电功率；
Figure FDA0003423733050000023
表示：船舶推进器速度。
5.根据权利要求4所述的计及动态特性的移动能源网络韧性提升方法，其特征在于，进行柴油机相关约束，包括柴油机功率变化约束和机组启停约束，公式为：
Figure FDA0003423733050000024
Figure FDA0003423733050000025
其中，RUn、RDn分别为第n台柴油发电机的功率升高和降低范围上限；SDn、SUn分别为第n台柴油发电机的启动和关停功率变化值；
Figure FDA0003423733050000026
为第n台柴油机在第t个时间间隔内的有功旋转备用；un,t表示第n台柴油机在第t个时间间隔内的启停状态指示变量；
Figure FDA0003423733050000027
表示第n台柴油机有功出力下限；
Figure FDA0003423733050000028
表示第n台柴油机有功出力上限。
6.根据权利要求5所述的计及动态特性的移动能源网络韧性提升方法，其特征在于，进行储能相关约束，公式为：
Figure FDA0003423733050000029
Figure FDA00034237330500000210
Figure FDA00034237330500000211
其中，
Figure FDA00034237330500000212
为储能荷电状态上下限；
Figure FDA00034237330500000213
表示t时刻储能系统的荷电状态；
Figure FDA00034237330500000214
为储能放电功率上下限；
Figure FDA00034237330500000215
为第t个时间间隔内储能能量；EESS为储能额定容量；ηch、ηdc为储能的充放电效率；
Figure FDA00034237330500000216
为t时刻储能的有功备用。
7.根据权利要求6所述的计及动态特性的移动能源网络韧性提升方法，其特征在于，进行旋转备用相关约束，公式为：
Figure FDA00034237330500000217
其中，SR为出力紧急备用系数。
8.根据权利要求7所述的计及动态特性的移动能源网络韧性提升方法，其特征在于，进行准时到港约束，公式为：
Figure FDA0003423733050000031
其中，Dist为船舶总航程；TSch＝{1,…,TS}为准时到港航行时段集合，TS为准时到港时间。
9.根据权利要求8所述的计及动态特性的移动能源网络韧性提升方法，其特征在于，基于第一阶段优化得到的故障时刻船载储能的荷电状态与航程优化结果，在第二阶段以运最大化服务性负荷供应量为目标，以各电力设备单元及系统安全为电气约束、安全到港为交通约束，制定发电与航程调度计划，目标函数为：
Figure FDA0003423733050000032
其中，TRes＝{1,…TR}为船舶故障运行时段集合，其中TR为船舶故障后运行时间；ωk为第k个负荷等级的权重；
Figure FDA0003423733050000033
为t时刻第k个等级负荷的供应量；K表示不同重要等级负荷集合；
故障后，柴油机和储能的释放有功备用，用来补偿电力短缺，约束为：
Figure FDA0003423733050000034
其中，h(t)表示储能充放电状态指示变量；
为保障安全返港，船舶需在规定的时间内抵达目的地，公式为：
TN+TR≤TS+ΔTD…………(13)
其中，TN为船舶正常运行时间；TR为船舶故障后运行时间；Ts为准时到港时间；ΔTD为最大延迟到港时间。
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CN116050796A (zh) * 2023-02-15 2023-05-02 上海交通大学 基于燃料电池能量梯级利用的移动能源网络优化调度方法
CN116050796B (zh) * 2023-02-15 2023-09-22 上海交通大学 基于燃料电池能量梯级利用的移动能源网络优化调度方法

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