[发明专利]基于SPSO与QPSO混合优化的船舶能量管理方法

摘要

本发明公开了一种基于SPSO与QPSO混合优化的船舶能量管理方法，首先建立船舶能量管理优化问题的数学模型，然后应用SPSO算法，确定船舶航行过程中所有时间段电力系统储能系统的充放电功率；应用QPSO算法，确定船舶航行过程中所有时间段发电机组的启停状态与输出功率，并计算船舶在给定航线的同一航行工况下电力系统运营成本指标函数值，最后用SPSO和QPSO算法对能量管理优化问题进行混合优化。本发明在给定航线的同一航行工况下，合理调度船舶整个航行过程中每个时间段电力系统各发电机组启停、输出功率以及储能系统的充放电功率，最大限度地优化船舶电力系统运营成本，同时使船舶在航行过程中各发电机组的启动成本尽可能下降。

主权项

1.一种基于SPSO与QPSO混合优化的船舶能量管理方法，其特征在于：包括以下步骤：/nA、建立能量管理优化问题的数学模型/n船舶能量管理优化问题的数学模型表达如下：/n /n受到如下约束：/n各发电机组输出功率约束：/n各发电机组最小启停机时间约束：/n /n储能系统的充放电功率约束：/n储能系统的电力容量约束：B_min≤B_j≤B_max (6)/n船舶电力系统能量平衡约束：/n船舶电力系统旋转备用约束：/n船舶电力系统温室气体排放约束：F_e≤F_IMO-e (9)/n式中，COST为船舶电力系统运营成本指标函数，N为电力系统所拥有的发电机组数量，M为将船舶航行时间按小时划分的总时间段数；/nU表示船舶航行过程中所有时间段电力系统所有发电机组的启停状态，如下式所示：/n /n其中，i＝1,2,...,N，j＝1,2,...,M，为电力系统第i组发电机组在第j个时间段的启停状态，表示第i组发电机组在第j个时间段停机，表示第i组发电机组在第j个时间段启动；/nPa表示船舶航行过程中所有时间段电力系统所有发电机组的输出功率，如下式所示：/n /n其中，i＝1,2,...,N，j＝1,2,...,M，为电力系统第i组发电机组在第j个时间段的输出功率；/nS_i为电力系统第i组发电机组的启动成本，为电力系统第i组发电机组在第j个时间段的发电成本指标函数，与的关系如下：/n /n式中，a_i＞0、b_i＞0、c_i＞0为第i组发电机组的发电成本指标函数的参数；/n 分别表示船舶电力系统第i组发电机组的最小和最大输出功率；/n 表示电力系统第i组发电机组在第j个时间段已经连续运行的时间，T_i^on表示电力系统第i组发电机组的最小连续运行时间；/n 表示电力系统第i组发电机组在第j个时间段已经连续停止运行的时间，T_i^on表示电力系统第i组发电机组的最小连续停止运行时间；/n 表示电力系统储能系统在第j个时间段的充放电功率，表示电力系统储能系统的最大充放电功率，表示电力系统储能系统在第j个时间段放电，表示电力系统储能系统在第j个时间段充电，表示电力系统储能系统在第j个时间段既不放电也不充电；/nB_j表示电力系统储能系统在第j个时间段的电力容量，B_min和B_max分别表示电力系统储能系统的最小电力容量和最大电力容量；电力系统储能系统充放电量与储能系统的电力容量之间的关系如下：/n /nB₀表示电力系统储能系统初始的电力容量，Δj表示第j个时间段的时间长度；/n 表示船舶用电设备在第j个时间段的电力负荷，表示船舶航行过程中在第j个时间段电力系统中所有发电机组需要提供的输出功率；与之间的关系如下：/n /nR^j表示船舶电力系统在第j个时间段发电量的旋转备用量；/nF_e表示船舶在航行过程中的温室气体排放量，F_IMO-e表示IMO规定的温室气体排放限定值；F_e与的关系如下：/n /n式中，α_i、β_i、γ_i为船舶电力系统第i组发电机组的温室气体排放特性参数；/nB、设定混合优化算法参数/n设定SPSO种群的粒子个数N_S与QPSO种群的量子粒子个数N_Q，混合优化算法最大迭代次数/nC、初始化SPSO种群信息/n随机初始化SPSO粒子种群中第ns个粒子的位置，即船舶航行过程中所有时间段电力系统储能系统的初始充放电功率：/n /n同时随机初始化第ns个粒子的速度：/n /n即SPSO算法的寻优步长；/nD、判断由步骤C获得的粒子所包含的船舶航行过程中所有时间段电力系统储能系统的充放电功率k为迭代次数，是否满足式(5)所示的储能系统的充放电功率约束和式(6)所示的电力容量约束，若满足约束，转步骤E；/n对不满足约束的粒子所包含的船舶航行过程中所有时间段电力系统储能系统的充放电功率进行修复，使其满足式(5)和(6)；/nE、由步骤A获得的船舶用电设备在所有时间段的电力负荷P_d∈R^M减去由步骤D获得的船舶航行过程中所有时间段电力系统储能系统的充放电功率得到船舶航行过程中所有时间段电力系统中所有发电机组需要提供的输出功率：/n /n即/nF、初始化QPSO种群信息/n随机初始化QPSO量子粒子种群中第nq个量子粒子的量子比特位，然后将每个量子比特位翻译成0或1，表示发电机组的启停状态，则第nq个量子粒子的量子比特位为随机的船舶航行过程中所有时间段电力系统所有发电机组的初始启停状态：/n /n同时随机初始化第nq个量子粒子的量子角：/n /n即QPSO算法的寻优步长；/nG、判断由步骤F获得的量子粒子所包含的船舶航行过程中所有时间段电力系统所有发电机组的启停状态U^nq(k)是否满足式(8)所示的旋转备用约束和式(3)-(4)所示的各发电机组最小启停时间约束，若满足约束，转步骤H；对不满足约束的量子粒子所包含的船舶航行过程中所有时间段电力系统所有发电机组的启停状态U^nq(k)进行修复使其满足式(3)、(4)、(8)；/nH、采用二次规划算法，求出船舶航行过程中所有时间段电力系统所有发电机组的输出功率nq＝1,2,...,N_Q，然后由式(1)对应求得电力系统运营成本指标函数值COST^nq(k)；/nI、采用式(13)计算得到船舶航行过程中电力系统的温室气体排放量F_e；/nJ、判断船舶航行过程中电力系统的温室气体排放量F_e是否满足IMO提出的式(9)所示的船舶航行温室气体排放约束，若满足该约束，转步骤K；若不满足，转步骤L；/nK、比较当前所有的船舶电力系统的运营成本指标函数值记录船舶电力系统当前最优运营成本指标函数值COST^*(k)，作为SPSO和QPSO混合优化算法第k次迭代的最优解，以及记录其对应的船舶航行过程中所有时间段电力系统所有发电机组的启停状态U^*(k)与输出功率储能系统的充放电功率转步骤M；/nL、剔除该量子粒子的量子比特位并随机生成新的量子比特位，转步骤G；/nM、设置终止条件为SPSO和QPSO混合优化算法当前迭代次数k等于最大迭代次数判断当前混合优化迭代次数是否满足终止条件，若不满足终止条件，即则令k＝k+1，转步骤N；若满足终止条件，即转步骤Q；/nN、判断当前种群是否为SPSO种群，若是SPSO种群，则转步骤O，若不是SPSO种群则转步骤P；/nO、设定SPSO种群中粒子位置与速度的更新公式，根据这个更新公式更新SPSO种群中粒子的位置与速度，转步骤D参与SPSO算法下一次迭代；/nP、设定QPSO种群中量子粒子的量子比特位和量子角的更新公式，根据这个更新公式更新QPSO种群中量子粒子的量子比特位和量子角，更新量子比特位和量子角的量子粒子与由步骤L获得的量子粒子组成完整的QPSO种群一起参与QPSO算法下一次迭代，转步骤G；/nQ、记录并输出船舶在航行过程中电力系统最优运营成本指标函数值COST^*，以及其对应的所有时间段电力系统所有发电机组的启停状态U^*与输出功率储能系统的充放电功率/n