基于性价比决策的船舶储能容量多目标优化方法.pdf
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1、第 卷第 期计算机应用与软件 年 月 基于性价比决策的船舶储能容量多目标优化方法吴昌脉张均东苏辉锋王贤涛(大连海事大学轮机工程学院辽宁 大连 )收稿日期:。吴昌脉,硕士生,主研领域:轮机自动化与智能化。张均东,教授。苏辉锋,硕士生。王贤涛,硕士生。摘要针对传统船舶搭配储能系统时容量配置上的多目标选择难题,设计一种基于性价比决策的多目标优化方法,使得储能系统在可靠性和经济性上占优。以某全电船舶为研究对象,阐明了船舶发电机和储能系统配合运行的机理,采用多目标樽海鞘群算法同时对储能成本、寿命损耗系数两个目标进行优化,最后根据性价比法对输出的非劣解做进一步决策。结果表明,性价比法能够缩小决策范围,计算
2、得到的储能容量配置能够可靠满足船舶电网的需求,大幅提升船舶发电机的效率。关键词船舶储能系统樽海鞘群算法多目标决策性价比法中图分类号 文献标志码 :(,),引言随着智能船舶的推行,依靠电力驱动和控制的用电设备比例不断提高 ,高响应和大功率成为了现代船舶电网的设计目标。传统的船舶发电机在应对频繁变化的电力负载时常常无法及时响应,容易导致负荷偏移过大,能效性降低,而搭载储能系统的柔性电网则很好地解决了这个问题。在船舶储能系统的应用中,储能容量的配置是关键性的一步,过小的储能容量既无法满足船舶功率需求,也会加速其寿命损耗;过大的容量不仅成本昂贵,且会大大降低其利用率。因此,船舶储能容量的配置需要科学合
3、理的计算方法才能使安全性和经济性达到最佳。等 对船舶中压直流电网的电池 超级电容器尺寸通过一种基于深度强化学习的方法联合优化,在满足操作约束的情况下,使储能容量和损耗最小化。杨祥国等 以某耙吸式电力推进挖泥船为对象,对储能成本、功率波动平抑和功率供求平衡三个目标进行寻优,使用适应度值离差排序法确定各目标权重,最后按线性加权整合为一个目标函数求得最优解。等 为平衡船舶设备重量和短时高功率需求 计算机应用与软件 年的关系,采用 算法在备选的铅酸、锂离子电池和超级电容中选择最优的储能配置,使总线电压波动和储能系统重量达到最小。庞水等 设计了基于分解的多目标差分进化算法和多属性决策相结合的方法,在消除
4、船舶负荷起伏的前提下,得到了不同权重的船舶微电网储能容量配置方案。等 在原型船上加入锂电池储能构成混合电力系统,建立多周期混合整数线性规划模型,实现了电池安装成本的最小化。王凯等 针对多清洁能源形式的混合动力船舶,结合小波变换,使用遗传算法求解各电源设备的容量大小。等 为了缓解可再生能源发电的间歇性,以铅酸蓄电池为辅助动力源,采用多目标粒子群及 算法对蓄电池的尺寸组合优化,使系统的成本和 排放达到最小。在以往对船舶储能容量多目标优化的研究中,研究重点聚焦于优化目标的设计以及算法性能的优化上,最终得出的结果常常是多种方案,在船舶储能容量的多目标决策问题上还鲜有研究。本文在多目标优化算法上使用了一
5、种性价比法进行决策,在对 前沿的分布进行更深入的探究,为决策者在选择上提供了更多有用的信息,在船舶储能容量多目标优化上提供新思路。船舶储能容量优化配置模型船舶发电机的功率输出直接取决于原动机的做功。当电力负荷需求变化较大时,为满足电力需求,发电机输出的功率也要随之发生变化,进而导致燃料消耗增加,效率降低。如图 所示,船舶发电机根据其型号不同往往都存在一个高效工作区,而海上多变的环境又常常使其电力负荷变化剧烈。当某个时刻船舶电力需求降低时,发电机输出功率 有向左偏离高效区的趋势,此时储能系统通过主动吸收电网中多余的功率,从而避免发电机自身的降负荷,使其依然保持在原先的高效区。同样,当船舶电力需求
6、增加,发电机输出功率向右偏离高效区时,储能系统可以释放之前储存起来的电能,补偿电网缺失的功率,以此尽量稳定在高效区,提升能效。图 船舶发电机运行区间考虑到储能系统需具有高响应和长久续航能力,采用锂电池和超级电容组合的混合储能系统。文章将根据储能系统与全电船的负荷特点,进行储能容量的优化配置。目标函数)储能成本消耗。若锂电池额定功率和额定容量为、,超级电容额定功率和额定容量为、。为减少船舶运营成本,构建式()的所示的成本目标函数。()式中:和 分别表示锂电池单位功率成本和单位容量成本,和 分别表示超级电容的单位功率成本和单位容量成本。)储能寿命衰减。储能系统中,完整的充放电过程称为一次循环,循环
7、寿命是评价其性能的一个重要指标。其中超级电容可循环 次,寿命更可达 年 ,相较于船舶 年左右的使用年限,可完全忽略它的寿命损耗,因此只计算锂电池的寿命。锂电池使用寿命可用标准充放电状态下吞吐的总电量来表征,即 深度充放电循环到达寿命极限时的总电量 。以寿命衰减系数,即使用期间电池的总吞吐量 与全寿命周期的吞吐量 之比用于评价锂电池的寿命损耗:()文献 对锂电池不同充放电深度 下对应的额定循环次数 进行了函数拟合,根据其拟合的方程可计算得到锂电池 充放电深度下对应的额定循环次数 ,则总电量 可表示为:()锂电池在 个周期的实际充放电量等于各个充放电周期的吞吐量之和:()式中:为第 个周期的充放电
8、量,根据充放电状态的不同,可表示为:,()式中:,大等于 时表示锂电池输出功率,反之为输入功率;表示连续充放电周期大小;表示锂电池的充放电时的能量转换效率。第 期吴昌脉,等:基于性价比决策的船舶储能容量多目标优化方法 约束条件)全船功率平衡。为维持船舶电网稳定,每个时间段的全船需求功率 ,要与发电机功率 ,锂电池功率 ,和超级电容功率 ,保持平衡。,()储能系统限制。锂电池在过充过放时,可能导致电池内部温度升高、短路等危险,安全性大大降低 ,因此必须对其充放电范围进行限制。若锂电池和超级电容每个时间段的荷电状态分别为 ,和 ,用于表征当前电量占总容量之比,那么有:,(),(),(),()式中:
9、和 分别表示锂电池荷电状态的上下限,和 分别表示超级电容荷电状态的上下限。数学模型通过以上对储能系统及船舶电力系统的分析可得到基于成本和寿命衰减系数的双目标储能容量优化配置数学模型,构建的目标函数 及约束条件如下:(),()方法设计 多目标樽海鞘群算法多目标樽海鞘群算法(,)是 年 等 通过研究樽海鞘群体搜寻食物的独特方式所提出的一种新型有效的元启发式算法。作者将其与 和 等常用多目标算法进行对比测试,当目标个数小于 时,的收敛性和覆盖性优势明显,且 控制参数少,适合工程量较大的优化问题,已经在机器学习、工程设计、无线网络、图像处理和电力能源等领域中发挥了显著作用 ,对本文的船舶大容量储能优化
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