CN115009495A - 面向船舶能效提升的多功能风帆智能优化控制系统与方法 - Google Patents

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CN115009495A CN202210626234.1A CN202210626234A CN115009495A CN 115009495 A CN115009495 A CN 115009495A CN 202210626234 A CN202210626234 A CN 202210626234A CN 115009495 A CN115009495 A CN 115009495A
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Abstract

本发明提供一种面向船舶能效提升的多功能风帆智能优化控制系统包括:数据采集与处理模块,船舶能效智能控制决策模块,多功能风帆控制模块,综合数据显示模块。船舶能效智能控制决策模块接收所述数据采集与处理模块采集并处理后的数据做出最优决策,并将决策结果传输至所述多功能风帆控制模块中,实现对多功能风帆运行模式的切换和控制,并通过所述综合数据显示模块将上述模块采集或反馈的数据显示在显示模块上。并同时提供了一种控制的方法。本发明基于船舶能效模型和智能优化决策方法,可实现不同条件下的多功能风帆最佳运行模式与运行状态的决策与控制,从而提高不同条件下风能的利用率,进而提升风帆助航船舶的能效水平。

Description

面向船舶能效提升的多功能风帆智能优化控制系统与方法
技术领域
本发明涉及船舶风能应用及能效优化管理领域,尤其涉及一种面向船舶能效提升的多功能风帆智能优化控制系统与方法。
背景技术
随着石油这种不可再生能源的日益消耗以及全球环境的不断恶化,节能减排、改善环境已经成为当前世界的重要话题,全球航运业也在积极寻求减少石油消耗和环境污染的有效方法。
风能作为一种广泛分布、无污染的清洁能源走进人们的视线。将风帆安装在船上作为辅助推进装置,可有效降低船舶燃料消耗和污染气体排放水平。然而,当风帆造成船舶偏航较大,超过船舶的保向能力时,将无法继续使用风帆。此外,风帆对船舶能效的提升与航线上风能资源的分布情况有很大的关系,在部分情况下风帆助航可达到的助航效果并不十分理想,因此,风帆的应用效果及风力资源的高效应用问题亟需解决。
发明内容
为了提高风能利用率和船舶的能效水平,本发明提出了一种面向能效提升的多功能风帆智能优化控制系统与方法,其中,多功能风帆具有风力发电和风帆助航两种工作模式。当风帆助航模式对船舶能效提升程度大时,使用多功能风帆辅助推进船舶航行;当风力机发电模式对船舶能效提升程度大时,使用多功能风帆进行发电。通过所提出的面向船舶能效提升的多功能风帆智能优化控制系统与方法,可以实现不同条件下的风力资源的高效利用,从而有效降低船舶燃料消耗和污染气体排放水平,对促进船舶的绿色化发展具有重要意义。本发明采用的技术手段如下:
一种面向船舶能效提升的多功能风帆智能优化控制系统,包括:数据采集与处理模块、船舶能效智能控制决策模块、多功能风帆控制模块以及综合数据显示模块;
所述船舶能效智能控制决策模块接收所述数据采集与处理模块采集并处理后的数据做出最优决策,并将决策结果传输至所述多功能风帆控制模块中实现对多功能风帆运行模式的切换和控制,并通过所述综合数据显示模块将上述模块采集或反馈的数据显示在显示模块上。
本发明还包含一种面向船舶能效提升的多功能风帆智能优化控制方法,包括以下步骤:
步骤S1:将状态参数初始化;获取当前航行状态下风速、风向、航速、航向数据信息,并预处理,获得有效数据;
步骤S2:通过船舶能效智能控制决策模块内置的船舶能效模型、风力机叶片桨距角智能优化决策方法和风帆攻角智能优化决策方法进行决策,并将决策结果进行实时显示;
步骤S3:根据多功能风帆运行模式智能决策单元的决策结果,多功能风帆模式切换控制单元将所述多功能风帆的运行模式切换至指定模式;
步骤S4:风力机叶片桨距角控制单元或风帆攻角控制单元根据所述多功能风帆运行模式智能决策单元的决策结果,控制风力机叶片桨距角或风帆攻角至最佳位置运行;
所述多功能风帆运行模式的决策过程包括以下步骤:
SA:通过数据分析处理,计算得出当前航行状态下处于风力机发电模式下的发电功率P1,以及风帆助航模式下的助航功率P2
SB:基于船舶能效模型,分别计算所述风力机发电模式及所述风帆助航模式下的船舶能效水平提高程度Δe,并将二者进行比较;
SC:根据步骤SB的比较结果,选取船舶能效水平最佳的运行模式作为当前航行条件下多功能风帆的最优运行模式。
较现有技术相比,本发明具有以下优点:
本发明公开了一种面向船舶能效提升的多功能风帆智能优化控制系统与方法,包括数据采集与处理模块,船舶能效智能控制决策模块,多功能风帆控制模块,综合数据显示模块。所述数据采集与处理模块包括数据采集单元,数据传输存储单元与数据分析处理单元;所述船舶能效智能控制决策模块包括多功能风帆运行模式智能决策单元、风力机叶片最佳桨距角智能决策单元和风帆最佳攻角智能决策单元;所述多功能风帆控制模块包括多功能风帆模式切换控制单元、风力机叶片桨距角控制单元、风帆攻角控制单元。所述综合数据显示模块,实现船舶航行参数、风力机参数、风帆参数和智能控制参数的实时显示。本发明可基于内置的船舶能效模型和智能优化决策方法,实现不同条件下的多功能风帆最佳运行模式与运行状态的决策与控制,从而提高不同条件下风能的利用率,进而提升风帆助航船舶的能效水平。
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为本发明多功能风帆智能优化控制系统结构示意图。
图2为多功能风帆及船舶动力系统示意图。
图3为本发明多功能风帆运行模式智能决策流程图。
图4为本发明风力机变桨控制系统示意图。
图5为本发明风帆自动控制系统示意图。
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。
需要说明的是,本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象,而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换,以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外,术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形,意图在于覆盖不排他的包含,例如,包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元,而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
为了解决现有风帆对风能资源利用不足的情况,本发明,特提出了一种面向船舶能效提升的多功能风帆智能优化控制系统,如图1所示,其包括数据采集与处理模块、船舶能效智能控制决策模块、多功能风帆控制模块、综合数据显示模块。
作为一种优选的实施方式,在本申请中,数据采集与处理模块,能够采集船舶在航行过程中的实时数据,通过无线路由器传输至服务器并储存,通过预处理获取有效数据,并进行数据分析。其中,所述数据采集与处理模块包括数据采集单元,数据传输存储单元与数据分析处理单元;船舶能效智能控制决策模块,可基于所获得的有效数据和数据分析结果,通过船舶能效模型进行分析,智能决策出当前航行条件下船舶能效水平最佳的多功能风帆运行模式,并进行实时显示;在风力机发电模式下,通过采用内置的风力机叶片桨距角智能优化决策方法,智能决策出风力机叶片最佳桨距角,并进行实时显示;在风帆助航模式下,通过采用内置的风帆攻角智能优化决策方法,智能决策出风帆最佳攻角,并进行实时显示;多功能风帆控制模块,其能够根据船舶能效智能控制决策模块的决策,控制多功能风帆的运行模式以及对应模式下的运行参数,尽可能提高风能利用率;和综合数据显示模块,能够实现船舶航行参数、风力机参数、风帆参数和智能控制参数的实时显示。
所述的多功能风帆及船舶动力系统如图2所示,其中,多功能风帆包括风力机发电和风帆助航两种运行模式。动力系统采用“多功能风帆+蓄电池+超级电容+发电柴油机”的配置形式。当多功能风帆处于风力机发电模式时,由多功能风帆、蓄电池、超级电容和发电柴油机共同为电动机提供能量,驱动螺旋桨为船舶航行提供驱动力;当多功能风帆处于风帆助航模式时,由多功能风帆为船舶航行提供辅助驱动力,蓄电池、超级电容和发电柴油机共同为电动机提供能量驱动螺旋桨为船舶航行提供主驱动力。
进一步地,本发明中,一种面向船舶能效提升的多功能风帆智能优化控制方法,其特征在于包括以下步骤:
步骤S1:将状态参数初始化;获取当前航行状态下风速、风向、航速、航向数据信息,并预处理,获得有效数据;
步骤S2:通过船舶能效智能控制决策模块内置的船舶能效模型、风力机叶片桨距角智能优化决策方法和风帆攻角智能优化决策方法进行决策,并将决策结果进行实时显示;
步骤S3:根据多功能风帆运行模式智能决策单元的决策结果,多功能风帆模式切换控制单元将所述多功能风帆的运行模式切换至指定模式;
步骤S4:风力机叶片桨距角控制单元或风帆攻角控制单元根据所述多功能风帆运行模式智能决策单元的决策结果,控制风力机叶片桨距角或风帆攻角至最佳位置运行;
所述多功能风帆运行模式的决策过程包括以下步骤,如图3所示:
SA:通过数据分析处理,计算得出当前航行状态下处于风力机发电模式下的发电功率P1,以及风帆助航模式下的助航功率P2
SB:基于船舶能效模型,分别计算所述风力机发电模式及所述风帆助航模式下的船舶能效水平提高程度Δe,并将二者进行比较;
SC:根据步骤SB的比较结果,选取船舶能效水平最佳的运行模式作为当前航行条件下多功能风帆的最优运行模式。
其中,所述的船舶能效模型建立过程如下:
1)根据当前船舶航速,利用插值法,获得该航速下船舶的航行阻力R;
2)计算
Figure BDA0003677684820000051
然后,利用插值法,获得当前航速下螺旋桨进速系数λp
其中,
Figure BDA0003677684820000052
可通过下式获得:
Figure BDA0003677684820000061
式中,KT为推力系数,λp为螺旋桨进速系数,ρ为水的密度,t为推力减额系数,w为伴流系数,V2为对水航速,D为螺旋桨的直径。
3)通过下式计算螺旋桨转速;
Figure BDA0003677684820000062
式中,V0为螺旋桨进速,n为螺旋桨的转速。
4)通过下式计算船舶发电柴油机的功率P0
Figure BDA0003677684820000063
其中,P0为船舶发电柴油机的功率,k为螺旋桨个数,η1为轴系传递效率,η2为齿轮箱效率,η4为相对旋转效率,η5为电网及电动机能量利用效率,η0为船身效率,η3为敞水效率,可分别通过下式获得:
Figure BDA0003677684820000064
Figure BDA0003677684820000065
式中,KM为扭矩系数。
综上可得:
Figure BDA0003677684820000066
5)综上,可获得船舶能效,如下式所示:
Figure BDA0003677684820000067
式中:Effship为船舶能效,Cb0为CO2排放因子,g0为发电柴油机油耗率,m为船舶载货质量,V1为船舶对地航速。
此外,所述的风力机发电模式和风帆助航模式下的船舶能效水平计算过程如下:
1)通过下式分别计算风力机发电功率P1与风帆助航功率P2
Figure BDA0003677684820000071
Figure BDA0003677684820000072
式中,Cwp为风能利用系数,ρ为空气密度,Va为相对风速,S1为叶片扫掠面积,F为风帆受到的推力,VS为船舶航速,CL为升力系数,CD为阻力系数,β为当前风向角,S2为风帆面积。
2)在风力机发电模式下,发电柴油机发出的功率为:
P′0=P0-P1 (14)
在风帆助航模式下,发电柴油机发出的功率为:
P″0=P0-P2 (15)
3)根据P0'对风力机发电模式下发电柴油机特性曲线进行插值,得到对应的发电柴油机油耗率g'0,通过下式分别计算风力机发电模式下的船舶能效,并计算能效提升程度Δe1
Figure BDA0003677684820000073
Δe1=Effship-Eff′ship (17)
根据P″0对风帆助航模式下发电柴油机特性曲线进行插值,得到对应的发电柴油机油耗率g″0,通过下式分别计算风帆助航模式下模式下船舶能效,并计算能效提升程度Δe2
Figure BDA0003677684820000074
Δe2=Effship-Eff″ship (19)
所述风力机叶片桨距角控制单元,当多功能风帆运行模式智能决策单元的决策结果为风力机发电模式时,多功能风帆模式切换控制单元将多功能风帆切换至风力机发电模式运行,同时将信号传递给风力机叶片桨距角控制单元,风力机叶片桨距角控制单元根据优化决策信息,控制风力机叶片转动至最佳桨距角位置,从而提高风能利用率,结合附图4,具体控制过程如下:
步骤1、由风向风速传感器检测风向风速信号,检测到的信号上传至上位机并储存,通过数据预处理获得有效数据,并进行数据分析。
步骤2、风力机叶片最佳桨距角智能决策单元接收到有效数据和数据分析结果,通过采用内置的风力机叶片桨距角智能优化决策方法,决策出当前风速风向下风力机叶片的最佳桨距角,并进行显示。
所述内置的风力机叶片桨距角智能优化决策方法具体实现过程为:基于当前的风速风向、尖速比λ、以及风力机结构参数信息,以风能利用系数Cwp=f(λ,θ)最大为目标,通过采用迭代寻优的方法获得此风速风向信息条件下的最佳桨距角θ。其中,风能利用系数可近似的用以下公式表示:
Figure BDA0003677684820000081
步骤3、风力机叶片最佳桨距角智能决策单元将决策出的叶片最佳桨距角信号和角度传感器检测到的当前风力机叶片桨距角信号传递至比较器,比较器将接收到的信号进行比较得到角度信号差值。
步骤4、比较器将得到的角度信号差值发送至风力机叶片桨距角控制器,风力机叶片桨距角控制器将角度信号差值进行处理得到偏差电流信号,并传输到步进电机驱动器,同时触发驱动电路控制步进电机。
步骤5、步进电机与蜗轮蜗杆减速机互相配合驱动风力机叶片旋转到最佳桨距角位置。
步骤6、风力机与电网连接进行发电,超级电容和蓄电池以并联的方式与风力机的输出母线连接。当风力机发电功率较大时,由蓄电池吸收多余的电能;当风力机发电功率较小时,由超级电容释放电能补偿风力机缺少的份额。这样可以减少风力发电并入电网时产生的波动,实现风力机与船舶电力系统的协调优化控制。
所述风帆攻角控制单元,当多功能风帆运行模式智能决策单元决策结果为风帆助航模式时,多功能风帆模式切换控制单元工作,将多功能风帆切换至风帆助航模式运行,同时将信号传递给风帆攻角控制单元,风帆攻角控制单元根据优化决策信息,控制风帆转动至最佳攻角位置,从而提高风能利用率,结合附图5,具体控制过程如下:
步骤1、由风向风速传感器检测风向风速信号,检测到的信号上传至上位机并储存,通过数据预处理获得有效数据,并进行数据分析。
步骤2、风帆最佳攻角智能决策单元接收到有效数据和数据分析结果,通过采用内置的风帆最佳攻角智能优化决策方法,决策出当前风速风向下风帆的最佳攻角,并进行实时显示。
所述内置的风帆最佳攻角智能优化决策方法具体实现过程为:基于当前风速风向、风帆展弦比μ、拱度比ν,以及风帆结构参数信息,以风帆推力F最大为目标,通过采用迭代寻优的方法,获得此风速风向信息条件下的风帆最佳攻角α。其中,风帆推力可通过下式获得:
Figure BDA0003677684820000091
CL=f(α,μ,ν)(24)
CD=f(α,μ,ν)(25)
步骤3、风帆最佳攻角智能决策单元将决策出的风帆最佳攻角信号和角度传感器检测到的当前风帆攻角信号同时传递至比较器,比较器将接收到的信号进行比较得到角度信号差值。
步骤5、比较器将得到的角度信号差值传递给风帆攻角控制器,风帆攻角控制器将角度信号差值进行处理得到偏差电流信号并传输到动力驱动装置。
步骤6、动力驱动装置根据得到的电流控制信号,驱动风帆转动至风帆最佳攻角位置。
步骤7、根据船舶的设定航向或航速,结合多功能风帆的助推力,船舶航向自适应控制单元及船舶航速控制系统进行舵角和电动机转速的实时调整和控制,从而实现风帆助航与船舶动力系统的协调优化控制。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述,不代表实施例的优劣。
在本发明的上述实施例中,对各个实施例的描述都各有侧重,某个实施例中没有详述的部分,可以参见其他实施例的相关描述。
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)

1.一种面向船舶能效提升的多功能风帆智能优化控制系统,其特征在于,包括:数据采集与处理模块、船舶能效智能控制决策模块、多功能风帆控制模块以及综合数据显示模块;
所述船舶能效智能控制决策模块接收所述数据采集与处理模块采集并处理后的数据做出最优决策,并将决策结果传输至所述多功能风帆控制模块中,实现对多功能风帆运行模式的切换和控制,并通过所述综合数据显示模块将上述模块采集或反馈的数据显示在显示模块上。
2.根据权利要求1所述的一种面向船舶能效提升的多功能风帆智能优化控制系统,其特征在于,所述数据采集与处理模块采集船舶航行过程中的实时数据,通过无线路由器传输至服务器并储存,通过数据预处理对所述实时数据进行处理,并进行数据分析;
其中,所述船舶航行实时数据包括:在航船舶的风速风向数据、航行姿态数据、风帆状态数据和航速航向数据;所述的船舶航行数据分析包括船舶航行环境、船舶发电柴油机油耗、风力机发电量,以及风帆助航功率和船舶能效的关联关系分析。
3.根据权利要求1所述的一种面向船舶能效提升的多功能风帆智能优化控制系统,其特征在于,所述船舶能效智能控制决策模块通过船舶能效模型进行分析,智能决策出当前航行条件下船舶能效水平最佳的多功能风帆运行模式,并进行实时显示;其中,所述的运行模式包括:风力机发电和风帆助航。
4.根据权利要求1或2所述的一种面向船舶能效提升的多功能风帆智能优化控制系统,其特征在于,所述数据采集与处理模块包括:数据采集单元,数据传输存储单元以及数据分析处理单元;所述数据采集单元能够实时采集船舶航行过程中的风向与风速、船舶航行姿态、风帆状态和船舶航向与航速信息;所述数据传输存储单元能够将数据采集单元采集到的数据通过无线路由器上传到服务器储存;所述数据分析处理单元对储存到服务器的数据进行预处理,获得有效数据,并进行数据分析。
5.根据权利要求1所述一种面向船舶能效提升的多功能风帆智能优化控制系统,其特征在于,
所述船舶能效智能控制决策模块包括:多功能风帆运行模式智能决策单元、风力机叶片最佳桨距角智能决策单元、风帆最佳攻角智能决策单元;
所述多功能风帆运行模式智能决策单元基于所获得的有效数据和数据分析结果,通过内置的船舶能效模型决策出多功能风帆在当前环境条件下船舶能效最佳的多功能风帆运行模式,包括风力机发电模式和风帆助航模式;
所述风力机叶片最佳桨距角智能决策单元基于风力机的运行参数以及所获得的有效数据和数据分析结果,通过采用内置的风力机叶片桨距角智能优化决策方法,决策出风力机当前环境条件下风能利用率最佳的叶片桨距角,并进行实时显示;所述风帆最佳攻角智能决策单元基于风帆的运行参数以及所获得的有效数据和数据分析结果,通过采用内置的风帆攻角智能优化决策方法,决策出风帆在当前环境条件下风能利用率最佳的风帆攻角,并进行实时显示。
6.根据权利要求1所述一种面向船舶能效提升的多功能风帆智能优化控制系统,其特征在于,所述多功能风帆控制模块包括多功能风帆模式切换控制单元、风力机叶片桨距角控制单元、风帆攻角控制单元;所述多功能风帆模式切换控制单元根据船舶能效智能控制决策模块中多功能风帆运行模式智能决策单元的决策结果,将多功能风帆切换到对应的模式运行,包括风力机发电模式和风帆助航模式;所述风力机叶片桨距角控制单元在风力机发电模式下,根据风力机叶片最佳桨距角智能决策单元的决策结果,控制风力机叶片转动到最佳叶片桨距角位置,以提高风能利用率,进而提升船舶能效水平;所述风帆攻角控制单元在风帆助航模式下,根据风帆最佳攻角智能决策单元的决策结果,控制风帆转动到风帆最佳攻角位置,以提高风能利用率,提升船舶能效水平。
7.一种面向船舶能效提升的多功能风帆智能优化控制方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤S1:将状态参数初始化;获取当前航行状态下风速、风向、航速、航向数据信息,并预处理,获得有效数据;
步骤S2:通过船舶能效智能控制决策模块内置的船舶能效模型、风力机叶片桨距角智能优化决策方法和风帆攻角智能优化决策方法进行决策,并将决策结果进行实时显示;
步骤S3:根据多功能风帆运行模式智能决策单元的决策结果,多功能风帆模式切换控制单元将所述多功能风帆的运行模式切换至指定模式;
步骤S4:风力机叶片桨距角控制单元或风帆攻角控制单元根据所述多功能风帆运行模式智能决策单元的决策结果,控制风力机叶片桨距角或风帆攻角至最佳位置运行;
所述多功能风帆运行模式的决策过程包括以下步骤:
SA:通过数据分析处理,计算得出当前航行状态下处于风力机发电模式下的发电功率P1,以及风帆助航模式下的助航功率P2
SB:基于船舶能效模型,分别计算所述风力机发电模式及所述风帆助航模式下的船舶能效水平提高程度Δe,并将二者进行比较;
SC:根据步骤SB的比较结果,选取船舶能效水平最佳的运行模式作为当前航行条件下多功能风帆的最优运行模式。
8.根据权利要求7所述一种面向船舶能效提升的多功能风帆智能优化控制方法,其特征在于,所述多功能风帆模式切换控制单元根据多功能风帆运行模式智能决策单元的决策结果,切换控制多功能风帆的运行模式;
当多功能风帆运行模式智能决策单元的决策结果为风力机发电模式时,多功能风帆模式切换控制单元将多功能风帆切换至风力机发电模式运行。此时风力机叶片桨距角控制单元开始作用,比较器接收角度传感器检测到的当前风力机叶片桨距角信号后,基于风力机叶片最佳桨距角智能决策单元内置的风力机叶片桨距角智能优化决策方法,决策出的叶片最佳桨距角信号得出角度信号差值,风力机叶片桨距角控制器对接受的角度信号差值进行处理得到偏差电流信号,驱动器接受到偏差电流信号后驱动风力机叶片转动至最佳桨距角位置;
当多功能风帆运行模式智能决策单元的决策结果为风帆助航模式时,多功能风帆模式切换控制单元将多功能风帆切换至风帆助航模式运行。此时风帆攻角控制单元开始作用,比较器接收角度传感器检测到的当前风帆攻角信号后,基于风帆最佳攻角智能决策单元内置的风帆最佳攻角智能优化决策方法决策出的风帆最佳攻角信号,得出角度信号差值风帆攻角控制器对接收的角度信号差值进行处理得到偏差电流信号,驱动器接收到偏差电流信号后,驱动风帆转动至最佳攻角位置。
9.根据权利要求7所述一种面向船舶能效提升的多功能风帆智能优化控制方法,其特征在于,所述风力机叶片最佳桨距角智能决策单元内置的风力机叶片桨距角智能优化决策方法具体实现过程为:基于当前的风速风向、尖速比λ、以及风力机结构参数信息,以风能利用系数Cwp=f(λ,θ)最大为目标,通过采用迭代寻优的方法获得此风速风向信息条件下的最佳桨距角θ;其中,风能利用系数可近似的用以下公式表示:
Figure FDA0003677684810000041
10.根据权利要求7所述一种面向船舶能效提升的多功能风帆智能优化控制方法,其特征在于,所述风帆最佳攻角智能决策单元内置的风帆最佳攻角智能优化决策方法具体实现过程为:基于当前风速风向、风帆展弦比μ、拱度比ν,以及风帆结构参数信息,以风帆推力F最大为目标,通过采用迭代寻优的方法,获得此风速风向信息条件下的风帆最佳攻角;其中,风帆推力可通过下式获得:
Figure FDA0003677684810000042
CL=f(α,μ,ν) (3);
CD=f(α,μ,ν) (4)。
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