[發(fā)明專利]一種船用柴油機(jī)混合能源系統(tǒng)配置的優(yōu)化方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910043762.2
• 申請(qǐng)日: 2019-01-17
• 公開（公告）號(hào): CN109742781A
• 公開（公告）日: 2019-05-10
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王榮杰;曾廣淼
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 集美大學(xué)
• 主分類號(hào): H02J3/32
• 分類號(hào): H02J3/32;H02J3/38
• 代理公司: 廈門市精誠(chéng)新創(chuàng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 35218
• 代理人: 何家富

1.一種船用柴油機(jī)混合能源系統(tǒng)配置的優(yōu)化方法，其特征在于，包括：

船用柴油機(jī)混合能源系統(tǒng)包括光伏發(fā)電模塊、風(fēng)力發(fā)電模塊、電池儲(chǔ)能模塊以及柴油機(jī)供電模塊，對(duì)包括所述光伏發(fā)電模塊中的太陽能電池板的總數(shù)、風(fēng)力發(fā)電模塊中的風(fēng)機(jī)的總數(shù)和電池儲(chǔ)能模塊中的蓄電池組的總數(shù)在內(nèi)的系統(tǒng)配置參數(shù)采用下述步驟進(jìn)行優(yōu)化：

S1，建立船用柴油機(jī)混合能源系統(tǒng)配置的多目標(biāo)優(yōu)化模型，包括：

S11，根據(jù)船用柴油機(jī)混合能源系統(tǒng)配置的使用成本情況以及穩(wěn)定運(yùn)行情況，分別建立所述船用柴油機(jī)混合能源系統(tǒng)配置的成本目標(biāo)函數(shù)C_T和可用性目標(biāo)函數(shù)T；

S12，確定所述成本目標(biāo)函數(shù)C_T和可用性目標(biāo)函數(shù)T的相關(guān)配置參數(shù)的約束條件；

S2，采用人工蜂群算法對(duì)所述多目標(biāo)優(yōu)化模型進(jìn)行優(yōu)化求解，得到滿足成本和可用性優(yōu)化目標(biāo)的最優(yōu)配置參數(shù)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的船用柴油機(jī)混合能源系統(tǒng)配置的優(yōu)化方法，其特征在于，所述S11包括：

所述成本目標(biāo)函數(shù)采用將所述船用柴油機(jī)混合能源系統(tǒng)配置的年投入費(fèi)用、年維護(hù)費(fèi)用和年燃料消耗成本之和進(jìn)行表示；所述可用性目標(biāo)函數(shù)其中DNM表示沒有滿足的需求量。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的船用柴油機(jī)混合能源系統(tǒng)配置的優(yōu)化方法，其特征在于：

DNM表示沒有滿足的需求量，由下式表示：

式中，u(t)是一個(gè)階躍函數(shù)，當(dāng)光伏發(fā)電模塊和風(fēng)機(jī)發(fā)電模塊產(chǎn)生的總功率大于或等于負(fù)載的需求時(shí)，u(t)＝1，否則u(t)＝0，一年中所取的樣本數(shù)為N_data，電池儲(chǔ)能模塊中，蓄電池所能儲(chǔ)存的最小電量e_{min_batt}，蓄電池當(dāng)前的電量E_batt(t)，系統(tǒng)的光伏發(fā)電模塊在t時(shí)刻產(chǎn)生的總功率P_pv(t)，系統(tǒng)的風(fēng)機(jī)發(fā)電模塊在t時(shí)刻產(chǎn)生的總功率P_wt(t)，負(fù)載對(duì)電能的需求量記作E_l(t)。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的船用柴油機(jī)混合能源系統(tǒng)配置的多目標(biāo)優(yōu)化配置方法，其特征在于，所述系統(tǒng)的光伏發(fā)電模塊在t時(shí)刻產(chǎn)生的總功率P_pv(t)通過下述步驟獲取：

不考慮船舶在海上航行的不規(guī)則搖擺的影響，此時(shí)的太陽入射角i的計(jì)算就可以簡(jiǎn)化并由式表示：

cosi＝sinh (8)

法相太陽輻射強(qiáng)度I_DN可以由式(9-10)得到，

I_DN＝I₀P^m (9)

式(9)中，I₀是太陽常數(shù)，P是大氣透明系數(shù)，m是光線透過的大氣質(zhì)量，由式(10)得到，

傾斜面上的總太陽輻射強(qiáng)度I_θ可以由式(11)-式(12)得到：

I_θ＝I_Dθ+I_dθ+I_Rθ (11)

式(11)-式(12)中，斜面傾角θ＝0，I_Dθ是傾斜面上的太陽直射輻射強(qiáng)度，I_dθ是傾斜面上的太陽散射輻射強(qiáng)度，I_Rθ是傾斜面上所獲得的地面反射輻射強(qiáng)度，由于斜面傾角θ＝0，式(12)可以簡(jiǎn)化成式(13)：

I_θ＝I_DN·(cosi+cosh) (13)

根據(jù)式(13)，可以計(jì)算在船舶航行中不同時(shí)刻、不同位置的太陽能輻射強(qiáng)度，所以I_t就可以由式(14)得到：

因此，單位時(shí)間內(nèi)太陽能電池板產(chǎn)生的功率p_pv(t)就可以由式(15)得到：

p_pv(t)＝I_t(t)×A×j_pv (15)

式(15)中，太陽能電池板的面積單位是m²，A表示太陽能電池板的面積，j_pv表示太陽能電池板的電能轉(zhuǎn)化率，系統(tǒng)的光伏發(fā)電模塊在t時(shí)刻產(chǎn)生的總功率P_pv(t)由式(16)可以得到：

P_pv(t)＝N_pv×p_pv(t) (16)

式(16)中，N_pv是系統(tǒng)中太陽能電池板的總數(shù)，其取值范圍如式(17)所示：

0≤N_pv≤N_{max_pv} (17)

其中N_{max_pv}表示N_pv的最大值。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的船用柴油機(jī)混合能源系統(tǒng)配置的多目標(biāo)優(yōu)化配置方法，其特征在于，所述S2包括：

人工蜂群算法分為四個(gè)階段，即初始化階段、EB優(yōu)化階段、OB優(yōu)化階段和SB優(yōu)化階段：

在初始化階段，程序需要隨機(jī)生成N_P個(gè)待優(yōu)化解的初始值，N_P表示種群的大小，N_P越大它能找到的食物源也越多，食物源的個(gè)數(shù)就是待優(yōu)化解x(l,d)的個(gè)數(shù)，x(l,d)的值可以由式(39)得到：

x(l,d)＝x_min(d)+rand×[x_max(d)-x_min(d)] (39)

式(39)中，x_max(d)和x_min(d)分別是其最大值和最小值，rand表示0～1內(nèi)的隨機(jī)數(shù)，d是維度，l是待優(yōu)化解的序號(hào)，

在EB優(yōu)化階段和OB優(yōu)化階段，更新解z(l,d)可以由式(40)得到：

z(l,d)＝x(l,d)+y_ld×[x(l,d)-x(r,d)] (40)

式(40)中y_ld表示-1～1的隨機(jī)數(shù)，r為1～N_P之間的一個(gè)隨機(jī)整數(shù)且不等于l，由于x(l,d)是有最大值和最小值的，所以z(l,d)計(jì)算出來可能會(huì)超出x(l,d)的取值范圍，如果發(fā)生這種情況，就需要放棄這個(gè)更新解，利用式(39)得到一個(gè)新解作為替代品，

OB優(yōu)化階段所使用的概率p_l如式(41)來計(jì)算：

式(41)中，F(xiàn)(l)是優(yōu)化解所對(duì)應(yīng)的成本和可用性優(yōu)化目標(biāo)的函數(shù)值，所述成本和可用性優(yōu)化目標(biāo)包括：

所述成本和可用性優(yōu)化目標(biāo)其中，λ₁和λ₂表示C_T和T在系統(tǒng)優(yōu)化中的重要性，為預(yù)設(shè)值，Max(C_T)和Min(C_T)分別表示成本的最大值和最小值，Max(T)和Min(T)分別表示可用性的最大值和最小值，

OB優(yōu)化階段的工作是對(duì)EB優(yōu)化階段得出的優(yōu)化解進(jìn)行評(píng)估，根據(jù)花蜜數(shù)量對(duì)應(yīng)的概率來選擇食物源，在SB優(yōu)化階段，當(dāng)其未更新的次數(shù)k_count大于閾值k_limit時(shí)，那么，就利用式(38)隨機(jī)得到一個(gè)新解來與之前的最優(yōu)值進(jìn)行比較，如果新解更好，便代替目前的最優(yōu)解，如果算法滿足了收斂條件，則輸出最優(yōu)解，否則就進(jìn)入下一次的迭代計(jì)算。