[发明专利]多能源船舶能量管理控制装置及方法

说明书

本发明公开了一种多能源船舶能量管理控制装置，包括船舶电力参数采集模块、船舶负荷预测模块、能量管理分配模块和控制执行模块，所述船舶电力参数采集模块采集多能源船舶的电力参数，经所述船舶负荷预测模块预处理后，训练负荷预测模型，计算当前时刻的负荷预测数据值，所述能量管理分配模块获取船舶驾控信息，结合当前时刻的负荷预测数据值，利用Q‑learning算法对多能源功率分配目标进行求解，所述控制执行模块获取解，从而控制多能源船舶的各种能源分配。本发明还提供了相应的控制方法。本发明根据多能源动力系统特性和实时运行工况，将多种能源合理分配、协调控制，减少船舶电网的电压和频率波动，使船舶电网的电能质量和船舶运行的经济性能达到最佳。

技术领域

本发明涉及船舶能量控制领域，尤其涉及一种多能源船舶能量管理控制装置及方法。

背景技术

由于对船舶电站供电质量和船舶电网电能质量的要求越来越高，目前对它们的研究也成为了船舶电力系统研究的一个热门方向。同时为缓解能源问题与环境污染问题，融入新能源的具有高供电质量的船舶成为未来船舶的重要发展方向。然而新能源的偶然性与时差性的特点，就需要其与储能元件之间配合使用。同时，现代设备中的能量管理方式通常由人为设定，最简单的方式即手动控制船舶的柴油发电机组的启停以及储能元件的换流器工作方式。这种方式虽然简单，但是会增大船舶的运行成本，缩短船舶的储能元件的使用寿命，影响船舶的供电质量。

发明内容

发明目的：本发明提出一种简单的可保证高船舶供电质量的多能源船舶能量管理控制装置。本发明的另一目的在于提供了一种多能源船舶能量管理控制方法。

技术方案：本发明所述的多能源船舶能量管理控制装置，包括：

船舶电力参数采集模块，用于采集多能源船舶的电力参数；

船舶负荷预测模块，用于获取所述船舶电力参数采集模块采集的电力参数，得到船舶的历史负荷数据信息，对所述历史负荷数据信息进行预处理，生成负荷预测训练数据集，利用所述负荷预测训练数据集训练得到负荷预测模型，计算当前时刻的负荷预测数据值；

能量管理分配模块，用于利用Q-learning算法，获取船舶驾控信息，并根据所述当前时刻的负荷预测数据值对船舶进行功率分配；

控制执行模块，用于根据所述能量管理分配模块生成的功率分配的数值信息对多能源船舶的输出功率进行调整，控制船舶柴油发电机组的启停与船舶储能元件的充放电状态。

进一步地，所述船舶电力参数采集模块采集的电力参数包括：船舶的柴油发电机和储能元件的电压电流信息、储能元件的剩余电量信息。

进一步地，所述船舶负荷预测模块对历史负荷数据信息的预处理包括从历史负荷数据信息中剔除坏值，再采用基于粒子群优化参数的支持向量机对多能源船舶的负荷数据进行预测，得到t时刻船舶负荷预测值Y_t′，计算t时刻船舶实际负荷需求值为Y_t与负荷预测值Y_t′之间的差值，计算其相对误差百分比，针所述对各时间段的相对误差百分比，拟合出实际值与负荷值之间的相对误差趋势S(t)，则当前t时刻的负荷预测数据值为：

Y(t)＝(1+S(t))×Y_t′

进一步地，所述历史负荷数据信息为历史各时段的船舶的功率实际需求值，从中剔除坏值后得到船舶负荷预测的训练数据集S＝{(x₁,y₁),…,(x_l,y_l)}∈Rⁿ×R，x_i∈Rⁿ表示船舶电力负荷训练样本的输入，y_i∈R表示相应的输出，l为总的训练样本个数；

建立输入空间Rⁿ到输出R上的映射集f：Rⁿ→R，满足f(x)＝y，则回归函数：