基于模型预测控制的双机组混合动力船舶能量管理研究OA北大核心CSTPCD

[目的]船舶柴电混合动力系统合理分配柴油机和电机输出功率,可大幅降低油耗和排放。针对传统混合动力能量管理策略的性能最优与运算实时的矛盾,提出采用模型预测控制(MPC)进行能量管理瞬时优化。[方法]首先,利用反向建模法搭建由双柴油发电机组、储能系统、岸电组成的客渡船混合动力系统能量流模型;然后,提出以油耗和电能消耗的总温室气体(GHG)排放为目标函数,在系统约束条件下可在线滚动优化求解的MPC能量管理算法,最终进一步进行了不同预测时域长度的灵敏度分析。[结果]仿真结果表明,MPC较传统规则控制方法可分别降低4.85%的燃油消耗量和3.54%的温室气体总排放。[结论]相比于传统的规则控制策略,MPC油耗低,温室气体排放少,且计算负荷较小,具有良好的实船应用潜力。