JP5986920B2

JP5986920B2 - 運航支援システム、及び運航支援方法

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Publication number: JP5986920B2
Application number: JP2012283600A
Authority: JP
Inventors: 中野　要治; 要治中野; 福田　憲弘; 憲弘福田; 山口　哲也; 哲也山口; 丈博名嘉; 武蔵坂本; 石川　暁; 暁石川
Original assignee: Mitsubishi Heavy Industries Ltd
Current assignee: Mitsubishi Heavy Industries Ltd
Priority date: 2012-12-26
Filing date: 2012-12-26
Publication date: 2016-09-06
Anticipated expiration: 2032-12-26
Also published as: JP2014127045A

Description

本発明は、運航支援システムに関し、特に客船等の運航支援システムに関する。

現在においても、天候や海象（Ｓｅａｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）等に応じた運転は、船長の経験と勘に頼っていることが多い。船舶の運航情報はその航海限りで活用されるのみであり、データベースとして取得・蓄積されることがほとんどなく、次の航海に活用されていない。

現状の技術において、一般船を対象としたシステムは、一部メーカが商品化している。また、船舶の運航情報を取得し、データベース化する試みが進められている。

しかし、これらの対象は、一般商船がほとんどであり、客船には適用できていない。一般商船は、推進機が１つの直接推進（燃料消費は推進機効率のみで決まる）であり、燃料削減には、推進機のみを検討すれば良く、推進モデルのみを対象とする。

これに対し、客船は、推進に使うエネルギーに匹敵するエネルギーを船内の居住系に利用している。また、推進機と別の複数の発電機で発電し、その電気で推進モータと船内電力の双方をまかなう。そのため、推進モデルのほかに、船内電力機器モデル、発電機モデルも合わせて検討する必要があり、加えて排熱利用が船内電力に影響するため、非常に複雑になる。

［公知技術］
運航支援システムの精度向上のため、運航データを蓄積してモデルの修正補正に適用する例もある。例えば、この技術分野における公知技術として、特許文献１（特開２０１２−８６６０４号公報）が開示されている。この公知技術は、一般商船に関するもので、推進モデルのみを対象にしている。

また、この技術分野における公知技術として、特許文献２（特表２００９−５０５２１０号公報）に船舶でのエネルギー源の使用を最適化する技術が開示されている。この公知技術では、燃料効率に関して最適化された船舶のコンピュータシミュレーションモデルを作成する。なお、コンピュータシミュレーションモデルを作成する際、船舶のコア構成要素及び構造特徴を説明する式群から式を選択し、船舶のコア構成要素及び構造についての特徴データ群からデータを選択する。更に、コンピュータシミュレーションモデルを使用して船舶の燃料効率を最適化する。しかし、この公知技術では、エネルギー源の使用を最適化することは考慮されているが、エネルギー予測に基づくシミュレーションや居住区のエネルギー需要も想定した最適化については考慮されていない。

特開２０１２−８６６０４号公報特表２００９−５０５２１０号公報

上記のように、従来の運航支援システムは、電力のほとんど（大半）が推進系統において消費されるため、効率の良い推進エネルギーで運航できるように気象海象情報からルートを選定するものであった。また推進系統は１つであり、効率の良い推進エネルギーは推進器特性のみで決まっていた。

客船のような大型船で、しかも低速運航が主流になれば、上記の運航支援システムでは対応できず、また燃料費の高騰もあいまって、新たな運航支援システムと省エネとなる運航指針が求められていた。

客船の運航支援システムのモデルの妥当性は、不明である。また、荒天の場合の運航モデルが実態とは乖離していることも考えられるし、長期間の使用により、発電エンジンや推進器の状態が変化して燃費悪化することや、客船の外表面状態が変化して推進抵抗が増加することも考えられる。しかし、それらの考慮については示されていない。

そこで、運航モニタリングデータに基づいて、モデルの修正・補正して、精度を向上する必要がある。特許文献１（特開２０１２−８６６０４号公報）を参照しても、その推進モデルは、比較的穏やかな海象を基準にモデル化してあり、荒れた海象では精度が十分とはいえない。

客船は一般の商船より複雑な系であるため、モデルの補正修正を一般解として導出することは現状困難である。

本発明に係る運航支援システムは、客船のエネルギー予測モデル、気象海象予測データ、及び航路案を用いて、電力需要予測を行い、燃料消費効率が最適な運航計画である燃費最適運航計画を提示する機構と、燃費最適運航計画に基づいて、客船のエネルギー、気象海象、及び運航状態の実績をモニタリングする機構と、モニタリング結果に基づいて、燃費最適運航計画に対するモデルを修正する機構を備える。モデルを修正する機構は、同一船、同一季節の類似航路の蓄積データを用いて、多変数解析により個別のパラメータとの相関関数を設定し、寄与度係数を用いてパラメータ毎の寄与を組み合わせて、船内電力モデルを補正する機構と、風向依存性、推進電力の順で、推進速度と消費電力の関係を示す船舶の推進モデルを補正する機構を備える。

本発明に係る運航支援方法は、電子機器により実施される運航支援方法である。この運航支援方法では、客船のエネルギー予測モデル、気象海象予測データ、及び航路案を用いて、電力需要予測を行い、燃料消費効率が最適な運航計画である燃費最適運航計画を提示する。また、前記燃費最適運航計画に基づいて、客船のエネルギー、気象海象、及び運航状態の実績をモニタリングする。また、モニタリング結果に基づいて、前記燃費最適運航計画に対するモデルを修正する際に、同一船、同一季節の類似航路の蓄積データを用いて、多変数解析により個別のパラメータとの相関関数を設定し、寄与度係数を用いてパラメータ毎の寄与を組み合わせて、船内電力モデルを補正する。また、風向依存性、推進電力の順で、推進速度と消費電力の関係を示す船舶の推進モデルを補正する。

本発明に係るプログラムは、上記の運航支援方法における処理を、計算機等の電子機器に実行させるためのプログラムである。なお、本発明に係るプログラムは、記憶装置や記憶媒体に格納することが可能である。

客船等の運航支援システムにおいて、現状よりも精度の高いエネルギー予測、燃費最適運航計画の提示が可能となる。

本発明に係る運航支援システムの構成例を示す図である。運航支援装置とエネルギー利用監視装置の他の配置例を示す図である。実施形態に係る運航支援装置の構成例を示す図である。

＜実施形態＞
以下に、本発明の実施形態について添付図面を参照して説明する。

本実施形態では、客船のエネルギー予測モデルと気象海象予測データ、航路案を用いて、電力需要予測を行い、燃料消費効率が最適（燃料消費量が最小）な運航計画（燃費最適運航計画）を示し、客船のエネルギーと気象海象、運航状態の実績をモニタリング（監視）し、燃費最適運航計画に対するモデルを修正する。

［システム構成］
図１を参照して、本発明に係る運航支援システムの構成例について説明する。

本発明に係る運航支援システムは、運航支援装置１０と、エネルギー利用監視装置２０を含む。

運航支援装置１０は、運航計画１、気象海象予測データ２、船位置情報３、船内イベント計画４、船性能データ５、及び運航実績データ６を用いて、電力需要予測を行い、燃費最適運航計画７を作成する。また、運航支援装置１０は、モニタリングの結果に基づいて、燃費最適運航計画７に対するモデルを修正する。

運航計画１は、事前に（予め）作成された運航計画である。気象海象予測データ２は、人工衛星等から逐次通知される気象海象の予測データである。船位置情報３は、ＧＰＳ等から逐次通知される船舶の位置データである。船内イベント計画４は、船内のイベントスケジュールである。なお、船内イベント計画４は、運航実績データ６に基づいて作成されることもある。船性能データ５は、船舶の性能を示すデータである。船性能データ５は、データベース化されている。運航実績データ６は、モニタリングの結果として得られた実績値（実測値）を示すデータである。運航実績データ６は、データベース化されている。燃費最適運航計画７は、燃料消費効率が最適（燃料消費量が最小）な運航計画である。燃費最適運航計画７は、モデルの修正後、運航計画１として使用される。

エネルギー利用監視装置２０は、燃費最適運航計画７に基づいて、客船のエネルギーと気象海象、運航状態の実績をモニタリングする。例えば、エネルギー利用監視装置２０は、燃費最適運航計画７に基づく運航中に、様々なセンサーの集合であるセンサー群２１を介して、推進系統や電力系統、気象海象、船内機器の状態等をそれぞれモニタリングする。

特に、客船のエネルギーは、気象海象や船速、客船の固有の推進性能により決まる推進エネルギーと、船内電力エネルギーと、が大部分を占める。

推進エネルギー予測モデルは、当初は、モデル計算とモデル試験から設定するため、実船とは乖離していることも想定される。そこで、エネルギー利用監視装置２０は、気象海象データ（波高、風速、潮流の向きを速度、風の向きと速度、喫水）と、使用したエンジンと、そのエンジンの出力／回転数／燃料供給量と、客船の推進速度の関係を、運航実績データ６としてデータベース化する。運航支援装置１０は、元の推進エネルギー予測モデルを運航実績データ６に合わせて、補正・適正化する。

また、長期のエンジン使用中に、船舶の状態が変化して燃費悪化の懸念がある。例えば、推進器の軸振動増強や、プロペラの変形、客船の外表面変化（塗装剥離、藤壺付着等）による推進抵抗変化等が想定される。運航支援装置１０は、船性能データ５に対してのずれ（乖離）を認識し、その状況での燃費算出、最適運航を提示できるように、その時の客船の状態に合わせて運航支援システムの推進エネルギー予測モデルを補正・修正する。

また、エネルギー利用監視装置２０は、船内電力エネルギーについても、主要な機器の運転状態と電力のモニタリングデータの実績値を、運航実績データ６としてデータベース化する。運航支援装置１０は、元の船内電力エネルギー予測モデルを運航実績データ６に合わせて、修正・適正化する。

［備考］
なお、エネルギー利用監視装置２０は船内にあると好適であるが、運航支援装置１０は必ずしも船内になくても良い。例えば、図２に示すように、エネルギー利用監視装置２０を船内に設置し、運航支援装置１０を船外に設置することも可能である。この場合、運航支援装置１０とエネルギー利用監視装置２０は、互いに無線通信を行うものとする。

［運航支援装置の構成例］
図３を参照して、上記の運航支援装置１０の構成例について説明する。

運航支援装置１０は、運航計画作成部１１と、モデル修正部１２を備える

運航計画作成部１１は、運航計画１、気象海象予測データ２、船位置情報３、船内イベント計画４、船性能データ５、及び運航実績データ６を用いて、電力需要予測を行い、燃費最適運航計画７を作成する。

モデル修正部１２は、エネルギー利用監視装置２０によるモニタリングの結果に基づいて、燃費最適運航計画７に対するモデルを修正する。

ここでは、モデル修正部１２は、船内電力モデル修正部１２１と、推進モデル修正部１２２と、発電モデル修正部１２３を備える。

船内電力モデル修正部１２１、推進モデル修正部１２２、及び発電モデル３３の各々は、比較的似たデータを用いて、多変数解析により補正係数を設定して適用する。具体的には、同一船、同一季節の類似航路の蓄積データを用いて、多変数解析により個別のパラメータとの相関関数を設定し、寄与度係数を用いてパラメータ毎の寄与を組み合わせる。

なお、多変数解析とは、複数の値からなるデータ（多変量データ）を基にして、データ間の相互関連を分析する統計学的手法である。主要な因子毎に、差を一次関数又は二次関数等で表現し、それらの主成分を選定して組み合わせていくものである。

［船内電力モデル修正部］
船内電力モデル修正部１２１は、船内電力モデルについて、気温（Ａ）、天候（Ｂ）、乗客数（Ｃ）、排熱利用量（Ｄ）、時刻（Ｅ）、等の個別のパラメータに対する相関関数Ｆ（ｘ）を基に、最小二乗法を用いて、船内電力（船内での使用電力）の予測値と実績値の差（Δ）を設定する。ここでは、船内電力の予測値と実績値の差（Δ）の標準偏差で精度を判定し、精度の良いものから順に相関関数を設定する。必要に応じて相関度下位の関数を設定後に上位の関数を見直しすることにより、精度を向上させる。このようにして、精度の高い数パラメータの相関関数を設定・選定し、それらのパラメータの相関関数を組み合わせて補正関数Δを求め、補正関数Δを基に船内電力モデルを補正して適用する。

Δ＝ｆａ（Ａ）＋ｆｂ（Ｂ）＋ｆｃ（Ｃ）＋ｆｄ（Ｄ）＋ｆｅ（Ｅ）＋・・・

［推進モデル修正部］
推進モデル修正部１２２は、船舶の推進モデル（推進速度と消費電力の関係を示すモデル）について、風向依存性、推進電力の順で補正する。

風向依存性については、風向の角度と推進電力の予測値と実績値の関係をグラフ化して、Ｎ次式に近似して補正する。ここでは、Ｎとして４〜６を適用する。

推進電力については、基本的には船速の３乗に比例するので、船速の３乗（Ａ）、船速の２乗（Ｂ）、船速の１乗（Ｃ）、相対風速（Ｄ）、相対潮流（Ｅ）、推進器出力（Ｆ）、喫水（Ｇ）、エンジン室温度（Ｈ）、水温（Ｉ）、堆積量（乗客数ほか）（Ｊ）、等の個別のパラメータに対する相関関数Ｆ（ｘ）を基に、最小二乗法を用いて、推進電力の予測値と実績値の差（Δ）を設定する。予測値と実績値の差（Δ）の標準偏差で精度を判定し、精度の良いものから順に相関関数を設定する。必要に応じて相関度下位の関数を設定後に上位の関数を見直しすることにより、精度を向上させる。このようにして、精度の高い数パラメータの相関関数を設定・選定し、それらのパラメータの相関関数を組み合わせて補正関数Δを求め、補正関数Δを基に推進モデルを補正して適用する。

［発電モデル修正部］
発電モデル修正部１２３は、発電モデルについて、発電出力毎の燃料消費量の予測値と実績値の関係を用いて、予測値に基づくモデルを、実績値に基づくモデルに補正する。

［実施結果］
ある客船の運航データベースから、ある航路の３回目のデータから作成したモデルで、４回目、５回目の航路の各時刻のエネルギー予測結果と実績を比較した結果は、燃料消費量の差が標準偏差で１０％であったが、６回のデータから作成したモデルで７回目を検証した結果は、差の標準偏差が６％に、１０回のデータから作成したモデルでは差の標準偏差が４％になり、精度向上を確認できた。

なお、上記の説明では、補正係数として予測値を補正したが、実際には、実績データが蓄積した段階で、モデル自体を見直すことが望ましい。そうすることで、予測値と実績値の差を小さくすることができ、差のばらつき（分布）も小さくなるので、本実施形態における補正係数の算出の精度も向上する。実際に、本実施形態における１０回のデータを基にモデル自体を見直すと、差の標準偏差が３％になった。

［本実施形態の作用・効果］
以上のように、実績のモニタリングデータを利用して、客船のエネルギー予測モデルを実際に合わせて修正することで、より精度の高いエネルギー予測、燃費最適運航計画の提示ができるようになる。

本発明に係る運航支援システムは、比較的似た状況（航路・季節等）で運用することを想定している。一般商船とは異なり、客船は１日〜１０日程度の比較的短い航路を季節に応じて繰り返し運航するため、似た状況のデータを蓄積可能であり、その場合の蓄積データを用いたモデル修正・補正を行う。

本発明に係る運航支援システムは、対象船舶に搭載しても良いし、衛星等に搭載し、その衛星等から地上（陸上局）や対象船舶と通信するようにしても良い。

なお、本発明に係る運航支援システムは、モニタリングの結果に基づいて、機器毎の経時変化を分析することにより、機器のメンテナンス時期の予測にも適用できる。

＜ハードウェアの例示＞
以下に、本発明に係る運航支援システムを実現するための具体的なハードウェアの例について説明する。

図示しないが、本発明に係る運航支援システムは、プログラムに基づいて駆動し所定の処理を実行するプロセッサと、当該プログラムや各種データを記憶するメモリと、ネットワークとの通信に用いられるインターフェースを備えた計算機等の電子機器によって実現される場合がある。

上記のプロセッサの例として、ＣＰＵ（ＣｅｎｔｒａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）、ネットワークプロセッサ（ＮＰ：ＮｅｔｗｏｒｋＰｒｏｃｅｓｓｏｒ）、マイクロプロセッサ（ｍｉｃｒｏｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、マイクロコントローラ（ｍｉｃｒｏｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）、或いは、専用の機能を有する半導体集積回路（ＬＳＩ：ＬａｒｇｅＳｃａｌｅＩｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）等が考えられる。

上記のメモリの例として、ＲＡＭ（ＲａｎｄｏｍＡｃｃｅｓｓＭｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（ＲｅａｄＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭ（ＥｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙＥｒａｓａｂｌｅａｎｄＰｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅＲｅａｄＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）やフラッシュメモリ等の半導体記憶装置、ＨＤＤ（ＨａｒｄＤｉｓｋＤｒｉｖｅ）やＳＳＤ（ＳｏｌｉｄＳｔａｔｅＤｒｉｖｅ）等の補助記憶装置、又は、ＤＶＤ（ＤｉｇｉｔａｌＶｅｒｓａｔｉｌｅＤｉｓｋ）等のリムーバブルディスクや、ＳＤメモリカード（ＳｅｃｕｒｅＤｉｇｉｔａｌｍｅｍｏｒｙｃａｒｄ）等の記憶媒体（メディア）等が考えられる。また、バッファ（ｂｕｆｆｅｒ）やレジスタ（ｒｅｇｉｓｔｅｒ）等でも良い。或いは、ＤＡＳ（ＤｉｒｅｃｔＡｔｔａｃｈｅｄＳｔｏｒａｇｅ）、ＦＣ−ＳＡＮ（ＦｉｂｒｅＣｈａｎｎｅｌ − ＳｔｏｒａｇｅＡｒｅａＮｅｔｗｏｒｋ）、ＮＡＳ（ＮｅｔｗｏｒｋＡｔｔａｃｈｅｄＳｔｏｒａｇｅ）、ＩＰ−ＳＡＮ（ＩＰ − ＳｔｏｒａｇｅＡｒｅａＮｅｔｗｏｒｋ）等を用いたストレージ装置でも良い。

なお、上記のプロセッサ及び上記のメモリは、一体化していても良い。例えば、近年では、マイコン等の１チップ化が進んでいる。従って、電子機器等に搭載される１チップマイコンが、上記のプロセッサ及び上記のメモリを備えている事例も考えられる。

上記のインターフェースの例として、ネットワーク通信に対応した基板（マザーボード、Ｉ／Ｏボード）やチップ等の半導体集積回路、ＮＩＣ（ＮｅｔｗｏｒｋＩｎｔｅｒｆａｃｅＣａｒｄ）等のネットワークアダプタや同様の拡張カード、アンテナ等の通信装置、接続口（コネクタ）等の通信ポート等が考えられる。

また、ネットワークの例として、インターネット、ＬＡＮ（ＬｏｃａｌＡｒｅａＮｅｔｗｏｒｋ）、無線ＬＡＮ（ＷｉｒｅｌｅｓｓＬＡＮ）、ＷＡＮ（ＷｉｄｅＡｒｅａＮｅｔｗｏｒｋ）、バックボーン（Ｂａｃｋｂｏｎｅ）、ケーブルテレビ（ＣＡＴＶ）回線、固定電話網、携帯電話網、ＷｉＭＡＸ（ＩＥＥＥ８０２．１６ａ）、３Ｇ（３ｒｄＧｅｎｅｒａｔｉｏｎ）、専用線（ｌｅａｓｅｌｉｎｅ）、ＩｒＤＡ（ＩｎｆｒａｒｅｄＤａｔａＡｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、シリアル通信回線、データバス等が考えられる。

なお、運航支援システムの内部の構成要素は、モジュール（ｍｏｄｕｌｅ）、コンポーネント（ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ）、或いは専用デバイス、又はこれらの起動（呼出）プログラムでも良い。

但し、実際には、これらの例に限定されない。

＜備考＞
以上、本発明の実施形態を詳述してきたが、実際には、上記の実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の変更があっても本発明に含まれる。

１０… 運航支援装置
１１… 運航計画作成部
１２… モデル修正部
１２１… 船内電力モデル修正部
１２２… 推進モデル修正部
１２３… 発電モデル修正部
１３… 機器状態管理部
２０… エネルギー利用監視装置
２１… センサー群

Claims

客船のエネルギー予測モデル、気象海象予測データ、及び航路案を用いて、電力需要予測を行い、燃料消費効率が最適な運航計画である燃費最適運航計画を提示する手段と、
前記燃費最適運航計画に基づいて、客船のエネルギー、気象海象、及び運航状態の実績をモニタリングする手段と、
モニタリング結果に基づいて、前記燃費最適運航計画に対するモデルを修正する手段と
を具備し、
前記モデルを修正する手段は、
同一船、同一季節の類似航路の蓄積データを用いて、多変数解析により個別のパラメータとの相関関数を設定し、寄与度係数を用いてパラメータ毎の寄与を組み合わせて、船内電力モデルを補正する手段と、
風向依存性、推進電力の順で、推進速度と消費電力の関係を示す船舶の推進モデルを補正する手段と
を具備し、
発電出力毎の燃料消費量の予測値と実績値の関係を用いて、予測値に基づくモデルから実績値に基づくモデルに、発電モデルを補正する手段を更に具備し、
前記船内電力モデルを補正する手段は、
前記個別のパラメータに対する相関関数を基に、最小二乗法を用いて、船内電力の予測値と実績値との差を設定する手段と、
前記船内電力の使用電力の予測値と実績値との差の標準偏差で精度を判定する手段と、
該精度の高い数パラメータの相関関数を設定し、該数パラメータの相関関数を組み合わせて補正関数を求め、該補正関数を基に船内電力モデルを補正して適用する手段と
を具備する
運航支援システム。
請求項１に記載の運航支援システムであって、
前記船舶の推進モデルを補正する手段は、
風向の角度と推進電力の予測値と実績値の関係をグラフ化して、Ｎ次式に近似して風向依存性を補正する手段と、
船速の３乗を含む個別のパラメータに対する相関関数を基に、最小二乗法を用いて、推進電力の予測値と実績値との差を設定する手段と、
前記推進電力の予測値と実績値との差の標準偏差で精度を判定する手段と、
該精度の高い数パラメータの相関関数を設定し、該数パラメータの相関関数を組み合わせて補正関数を求め、該補正関数を基に推進電力モデルを補正して適用する手段と
を具備する
運航支援システム。
電子機器により実施される運航支援方法であって、
客船のエネルギー予測モデル、気象海象予測データ、及び航路案を用いて、電力需要予測を行い、燃料消費効率が最適な運航計画である燃費最適運航計画を提示することと、
前記燃費最適運航計画に基づいて、客船のエネルギー、気象海象、及び運航状態の実績をモニタリングすることと、
モニタリング結果に基づいて、前記燃費最適運航計画に対するモデルを修正する際に、
同一船、同一季節の類似航路の蓄積データを用いて、多変数解析により個別のパラメータとの相関関数を設定し、寄与度係数を用いてパラメータ毎の寄与を組み合わせて、船内電力モデルを補正することと、
風向依存性、推進電力の順で、推進速度と消費電力の関係を示す船舶の推進モデルを補正することと
を含み、
発電出力毎の燃料消費量の予測値と実績値の関係を用いて、予測値に基づくモデルから実績値に基づくモデルに、発電モデルを補正する際に、
前記個別のパラメータに対する相関関数を基に、最小二乗法を用いて、船内電力の予測値と実績値との差を設定することと、
前記船内電力の使用電力の予測値と実績値との差の標準偏差で精度を判定することと、
該精度の高い数パラメータの相関関数を設定し、該数パラメータの相関関数を組み合わせて補正関数を求め、該補正関数を基に船内電力モデルを補正して適用することと
を更に含む
運航支援方法。
請求項３に記載の運航支援方法であって、
前記船舶の推進モデルを補正する際に、
風向の角度と推進電力の予測値と実績値の関係をグラフ化して、Ｎ次式に近似して風向依存性を補正することと、
船速の３乗を含む個別のパラメータに対する相関関数を基に、最小二乗法を用いて、推進電力の予測値と実績値との差を設定することと、
前記推進電力の予測値と実績値との差の標準偏差で精度を判定することと、
該精度の高い数パラメータの相関関数を設定し、該数パラメータの相関関数を組み合わせて補正関数を求め、該補正関数を基に推進電力モデルを補正して適用することと
を更に含む
運航支援方法。
客船のエネルギー予測モデル、気象海象予測データ、及び航路案を用いて、電力需要予測を行い、燃料消費効率が最適な運航計画である燃費最適運航計画を提示するステップと、
前記燃費最適運航計画に基づいて、客船のエネルギー、気象海象、及び運航状態の実績をモニタリングするステップと、
モニタリング結果に基づいて、前記燃費最適運航計画に対するモデルを修正する際に、
同一船、同一季節の類似航路の蓄積データを用いて、多変数解析により個別のパラメータとの相関関数を設定し、寄与度係数を用いてパラメータ毎の寄与を組み合わせて、船内電力モデルを補正するステップと、
風向依存性、推進電力の順で、推進速度と消費電力の関係を示す船舶の推進モデルを補正するステップと
を電子機器に実行させ、
発電出力毎の燃料消費量の予測値と実績値の関係を用いて、予測値に基づくモデルから実績値に基づくモデルに、発電モデルを補正する際に、
前記個別のパラメータに対する相関関数を基に、最小二乗法を用いて、船内電力の予測値と実績値との差を設定するステップと、
前記船内電力の使用電力の予測値と実績値との差の標準偏差で精度を判定するステップと、
該精度の高い数パラメータの相関関数を設定し、該数パラメータの相関関数を組み合わせて補正関数を求め、該補正関数を基に船内電力モデルを補正して適用するステップと
を電子機器に実行させるための
プログラム。
請求項５に記載のプログラムであって、
前記船舶の推進モデルを補正する際に、
風向の角度と推進電力の予測値と実績値の関係をグラフ化して、Ｎ次式に近似して風向依存性を補正するステップと、
船速の３乗を電子機器に実行させるための個別のパラメータに対する相関関数を基に、最小二乗法を用いて、推進電力の予測値と実績値との差を設定するステップと、
前記推進電力の予測値と実績値との差の標準偏差で精度を判定するステップと、
該精度の高い数パラメータの相関関数を設定し、該数パラメータの相関関数を組み合わせて補正関数を求め、該補正関数を基に推進電力モデルを補正して適用するステップと
を更に電子機器に実行させるための
プログラム。