侯慧，甘銘，吳細(xì)秀*，謝坤，范則陽2,

1 武漢理工大學(xué) 自動(dòng)化學(xué)院，湖北 武漢 430070

2 上海交通大學(xué) 海洋智能裝備與系統(tǒng)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，上海 200240

3 中國艦船研究設(shè)計(jì)中心，湖北 武漢 430064

0 引 言

混合動(dòng)力船舶是指由不同類型的發(fā)動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)或者具有一種以上電力來源的電動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)的船舶，它通過不同能源之間的協(xié)調(diào)互補(bǔ)來提高船舶整體能效，實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排。相較于混合動(dòng)力汽車，混合動(dòng)力船舶的相關(guān)研究起步較晚，涉及的內(nèi)容也較少。隨著全球石油資源日趨緊張和各國對(duì)船舶節(jié)能減排的愈加重視，以及國際海事組織（IMO）海上環(huán)境保護(hù)委員會(huì)（MEPC）第62 次會(huì)議之后開始將船舶能效設(shè)計(jì)指數(shù)（energy efficiency design indicator, EEDI）作為船舶驗(yàn)收的重要指標(biāo)[1-2]，混合動(dòng)力船舶的推廣及應(yīng)用成為了業(yè)界研究的熱點(diǎn)。

混合動(dòng)力船舶包含了以電能為中心的多種能量來源，其多樣性賦予了船舶運(yùn)行靈活、經(jīng)濟(jì)的優(yōu)點(diǎn)，而不同能量來源只有通過管理，充分利用各自的特性、協(xié)調(diào)控制它們之間的流動(dòng)，才能在保證船舶的功能性、安全性的同時(shí)，有效降低能耗、減少排放?；旌蟿?dòng)力船舶過去通常指的是柴?電混合動(dòng)力船舶，但隨著船舶新能源技術(shù)逐步得到推廣，以太陽能[3]、燃料電池[4]為代表的新能源技術(shù)開始在船舶上應(yīng)用，國內(nèi)外學(xué)者為此開展了一定的研究。然而，結(jié)合近年來針對(duì)蓄電池?超級(jí)電容混合儲(chǔ)能結(jié)構(gòu)[5]、直流組網(wǎng)技術(shù)[6]等船舶結(jié)構(gòu)的改進(jìn)研究來看，混合動(dòng)力船舶較之以往出現(xiàn)了新的特點(diǎn)，對(duì)研究涉及的能量管理的最新成果予以綜述有其必要性。

現(xiàn)有文獻(xiàn)關(guān)于混合動(dòng)力船舶能量管理的研究綜述大多針對(duì)的是能量管理策略，而忽視了能量管理優(yōu)化目標(biāo)的分類及其對(duì)比分析。不僅如此，對(duì)于能量管理策略的優(yōu)缺點(diǎn)、應(yīng)用場景及其解決方法等問題的論述也不夠深入和全面。因此，本文將從能量管理目標(biāo)、能量管理策略這2 個(gè)方面，闡述混合動(dòng)力船舶能量管理的最新研究進(jìn)展及研究現(xiàn)狀，深入分析已有相關(guān)研究存在的優(yōu)缺點(diǎn)及其應(yīng)用條件，在此基礎(chǔ)上，展望混合動(dòng)力船舶能量管理的未來研究方向。

1 能量管理目標(biāo)

混合動(dòng)力船舶能量管理是一個(gè)綜合且復(fù)雜的問題，涵蓋了電能、化學(xué)能及機(jī)械能等多種形式的能量變換與控制。因此，提高混合動(dòng)力船舶在安全、穩(wěn)定運(yùn)行方面的可靠性，并基于此探索更優(yōu)的經(jīng)濟(jì)性、環(huán)保性目標(biāo)，成為了現(xiàn)有混合動(dòng)力船舶能量管理的研究重點(diǎn)。運(yùn)行可靠性目標(biāo)（例如電能質(zhì)量、故障恢復(fù)等）、經(jīng)濟(jì)性目標(biāo)（例如能耗、電池荷電狀態(tài)（state of charge，SOC）、系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)成本等）、環(huán)保性目標(biāo)（例如排放）在被納入到現(xiàn)有能量管理目標(biāo)之中后，將面臨多目標(biāo)能量管理的綜合優(yōu)化問題，故有必要對(duì)不同能量管理目標(biāo)的研究現(xiàn)狀及其進(jìn)展進(jìn)行歸納總結(jié)。

1.1 以考慮電能質(zhì)量為主的能量管理目標(biāo)

隨著船舶電力電子設(shè)備的增多，非線性電力負(fù)荷對(duì)混合動(dòng)力船舶的電能質(zhì)量造成了嚴(yán)重影響，尤其是高能武器、雷達(dá)等脈沖負(fù)荷，呈現(xiàn)出了明顯的周期脈沖性瞬態(tài)特性，若不能快速充電，這些脈沖負(fù)荷啟動(dòng)時(shí)會(huì)在幾個(gè)周期內(nèi)對(duì)母線電壓帶來劇烈沖擊[7]?？梢姡涮厥獾哪芰啃枨蠛瓦\(yùn)行特性將給船舶電力系統(tǒng)的安全、穩(wěn)定運(yùn)行構(gòu)成新的挑戰(zhàn)。為了消除脈沖負(fù)荷對(duì)船舶電力系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行的沖擊，現(xiàn)有研究多通過結(jié)合運(yùn)用諸如蓄電池、超級(jí)電容、飛輪等儲(chǔ)能設(shè)備，以能量管理的方式來消除脈沖負(fù)荷帶來的有功和無功功率沖擊。

例如，為確保船舶電力系統(tǒng)在脈沖負(fù)荷沖擊下可靠工作，Stone 等[8]對(duì)含有蓄電池的船舶混合動(dòng)力系統(tǒng)進(jìn)行能量管理，實(shí)現(xiàn)了船舶各動(dòng)力源與負(fù)荷之間的協(xié)調(diào)控制，仿真結(jié)果表明，所提能量管理策略在脈沖負(fù)荷下能夠使動(dòng)力系統(tǒng)的輸出保持穩(wěn)定，減少主機(jī)輸出功率的高頻波動(dòng)，縮小動(dòng)力系統(tǒng)提供的推進(jìn)功率與參考值的偏離。有別于文獻(xiàn)[8]，Lashway 等[9]將高功率密度的超級(jí)電容與高能量密度的蓄電池混合運(yùn)用，以用于多脈沖負(fù)荷儲(chǔ)能，解決了以往只能實(shí)現(xiàn)單脈沖儲(chǔ)能的限制，使之滿足負(fù)荷的瞬時(shí)脈動(dòng)性能。不僅如此，Kuznetsov[10]將飛輪儲(chǔ)能與蓄電池儲(chǔ)能相結(jié)合，以保證600 kW～30 MW 脈沖負(fù)荷的可靠運(yùn)行，并通過艦載機(jī)起飛脈沖負(fù)荷的仿真算例，驗(yàn)證了所提能量管理策略的可行性及有效性。

對(duì)于混合動(dòng)力船舶而言，不僅以脈沖負(fù)荷為代表的非線性負(fù)荷會(huì)影響到電能質(zhì)量，而且以光伏和燃料電池為代表的新能源發(fā)電裝置所具有的間歇性及隨機(jī)性也會(huì)直接影響到船舶整體的電能質(zhì)量[11]。其原因在于，首先，太陽能通過光伏逆變器等電力電子器件可以實(shí)現(xiàn)能量的快速轉(zhuǎn)換與利用，但受天氣影響，其轉(zhuǎn)換輸出的電能具有明顯的間歇性、波動(dòng)性和不確定性；其次，燃料電池雖然具有清潔能源、轉(zhuǎn)換效率高和電能輸出穩(wěn)定等優(yōu)點(diǎn)，但仍存在啟動(dòng)過程緩慢和輸出特性偏軟等缺點(diǎn)。

為此，張澤輝等[12]采用蓄電池?超級(jí)電容混合儲(chǔ)能系統(tǒng)，通過燃料電池承擔(dān)需求功率的穩(wěn)定部分，超級(jí)電容承擔(dān)需求功率波動(dòng)的高頻部分，而蓄電池承擔(dān)需求功率波動(dòng)的低頻部分，以此來提高船舶電能質(zhì)量。

綜上所述，為提高船舶電能質(zhì)量，應(yīng)對(duì)以脈沖負(fù)荷為代表的非線性負(fù)荷、新能源裝置接入帶來的隨機(jī)性干擾，依靠能量型、功率型2 種類型儲(chǔ)能裝置的互補(bǔ)特性構(gòu)成的混合儲(chǔ)能系統(tǒng)進(jìn)行能量管理，這樣，可以針對(duì)脈沖負(fù)荷進(jìn)行有效的高功率、短時(shí)間尺度跟隨控制，并協(xié)調(diào)脈沖負(fù)荷連續(xù)發(fā)射、電力推進(jìn)負(fù)荷調(diào)整等低功率、長時(shí)間尺度的能量需求，實(shí)現(xiàn)混合動(dòng)力船舶電力系統(tǒng)的安全、穩(wěn)定和可靠運(yùn)行。

1.2 以考慮故障恢復(fù)為主的能量管理目標(biāo)

隨著精確制導(dǎo)武器的大量應(yīng)用，艦船遭受攻擊而受損的概率急劇增加。其所帶來的后果是：輕則船體受損，導(dǎo)致推進(jìn)系統(tǒng)、電力系統(tǒng)、武器系統(tǒng)、電子系統(tǒng)等受到損害；重則使艦船完全喪失戰(zhàn)斗力甚至傾覆、沉沒。一旦船舶電力系統(tǒng)的某個(gè)電力設(shè)備出現(xiàn)故障，尤其是電磁炮、電磁彈射裝置等大容量脈沖功率武器和設(shè)備受到影響，勢必會(huì)對(duì)全艦電力系統(tǒng)構(gòu)成極大的挑戰(zhàn)[13]。為保證混合動(dòng)力船舶電力系統(tǒng)在發(fā)生故障時(shí)能夠快速恢復(fù)，確保重要負(fù)載的供電連續(xù)性，提高受損情況下艦船的生命力與戰(zhàn)斗力，現(xiàn)有研究通常采用網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)方法重新分配能量流動(dòng)，并采用備用能量管理策略來快速恢復(fù)能量供應(yīng)[14]。

例如，Davey 等[15]指出網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)的首要任務(wù)是快速完成潮流的重新分配，并且不會(huì)損害船舶電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性及對(duì)重要負(fù)載供電的可靠性。為此，建立了以滿足關(guān)鍵負(fù)載的功率需求和最小化網(wǎng)絡(luò)損耗為目標(biāo)的能量管理方案，其中，采用權(quán)重方式對(duì)不同負(fù)載供電的重要程度進(jìn)行衡量。Srivastava 等[16]采用基于專家系統(tǒng)的自動(dòng)重構(gòu)方法，分析艦船電力系統(tǒng)受創(chuàng)后的恢復(fù)問題，并結(jié)合電力系統(tǒng)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和拓?fù)湫畔?duì)受損后的電力系統(tǒng)能量進(jìn)行合理分配，以保證關(guān)鍵負(fù)載的工作。值得指出的是，不同于陸地微電網(wǎng)，船舶微電網(wǎng)發(fā)生故障時(shí)沒有外部電力支撐，若采取集中式電力恢復(fù)策略會(huì)導(dǎo)致單點(diǎn)故障，而基于多主體法的分布式能量管理策略對(duì)系統(tǒng)中的壞點(diǎn)進(jìn)行隔離并重構(gòu)系統(tǒng)，能夠有效保證電力系統(tǒng)受損后電力供應(yīng)的自動(dòng)快速恢復(fù)[17]。

1.3 以考慮能耗為主的能量管理目標(biāo)

由于化石燃料的廣泛使用，混合動(dòng)力船舶的柴油發(fā)電機(jī)能耗一直是主要關(guān)注的問題之一，柴油發(fā)電機(jī)能耗通常包括穩(wěn)態(tài)發(fā)電能耗和發(fā)電機(jī)啟停能耗這2 個(gè)部分。穩(wěn)態(tài)發(fā)電能耗與發(fā)電機(jī)的工作時(shí)間、發(fā)電功率以及燃料消耗率有關(guān)，其中燃料消耗率是發(fā)電功率和發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速的函數(shù)。而啟停能耗一般視為常數(shù)，其值取決于發(fā)電機(jī)的啟停狀態(tài)，但只有部分研究考慮到了啟停能耗[18]。無論是串聯(lián)、并聯(lián)或者是混聯(lián)的混合動(dòng)力結(jié)構(gòu)，都是通過使柴油發(fā)電機(jī)工作在最優(yōu)點(diǎn)來降低柴油發(fā)電機(jī)的能耗，即通過超級(jí)電容、蓄電池等儲(chǔ)能裝置改變發(fā)電功率，或者借助直流并網(wǎng)技術(shù)[6]使發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速可調(diào)，來提高柴油發(fā)電機(jī)效率。此外，風(fēng)機(jī)、光伏等新能源發(fā)電裝置的接入，為降低混合動(dòng)力船舶能耗提供了新的途徑。值得指出的是，風(fēng)能、太陽能幾乎零運(yùn)行成本的特點(diǎn)雖然可以有效降低船舶能耗，但現(xiàn)有研究多側(cè)重于其所帶來的能耗、排放的降低[3,19-25]，而較少考慮到風(fēng)機(jī)、光伏發(fā)電裝置安裝帶來船舶重量、阻力的增加[26-27]，進(jìn)而導(dǎo)致能耗的提升。在以考慮能耗為主的能量管理目標(biāo)處理方面，目前，有一部分研究，為了使能耗全局最小，只將柴油發(fā)電機(jī)能耗作為優(yōu)化目標(biāo)，使其最小化以獲得相應(yīng)的柴油發(fā)電機(jī)和蓄電池的全局最優(yōu)輸出功率序列[28-30]，但該能量管理問題在求解時(shí)需遍歷整個(gè)變量空間，難以實(shí)時(shí)應(yīng)用。而另一部分研究，為了使后續(xù)求解過程更加快速，通過引入等效油耗，將考慮能耗的能量管理問題表述為柴油發(fā)電機(jī)的油耗與船舶蓄電池等效油耗之和，在需求功率給定的情況下，使等效油耗最小，以獲得柴油發(fā)電機(jī)和蓄電池的瞬時(shí)最優(yōu)輸出功率序列[31-33]，但瞬時(shí)最優(yōu)并不等同于全局最優(yōu)，其優(yōu)化性能仍然有很大的提升空間。

1.4 以考慮排放為主的能量管理目標(biāo)

隨著船舶能效設(shè)計(jì)指數(shù)（EEDI）和船舶能效運(yùn)營指數(shù)（energy efficiency operational indicator,EEOI）的推廣與應(yīng)用，船舶減排問題逐漸受到重視。尤其是針對(duì)NOx，SO2，CO2等污染氣體的減排，一般以溫室氣體（greenhouse gas，GHG）的排放指數(shù)來衡量[34]，所以可將其納入能量管理目標(biāo)來考慮排放的影響。IMO 規(guī)定EEDI 和EEOI 是用于定義船舶壽命期內(nèi)GHG 排放的2 個(gè)關(guān)鍵指數(shù)，但EEDI 的缺點(diǎn)是只考慮了船舶設(shè)計(jì)時(shí)的GHG排放，造成其無法準(zhǔn)確計(jì)算船舶全壽期內(nèi)的GHG排放量，使得EEOI 在混合動(dòng)力船舶能量管理中的應(yīng)用更加廣泛。EEOI 為單位貨物周轉(zhuǎn)量所產(chǎn)生的GHG 排放量，其與燃料類型、消耗燃料質(zhì)量、燃料與排放轉(zhuǎn)換系數(shù)、貨物噸數(shù)以及航行距離有關(guān)[35]。由于涓滴效應(yīng)，在減少能耗的同時(shí)，相應(yīng)的排放也會(huì)減少，二者呈一定的比例關(guān)系，其換算關(guān)系可見IMO 的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)[35]，因此在船舶領(lǐng)域，將排放作為一項(xiàng)優(yōu)化目標(biāo)來直接考慮的文獻(xiàn)較少[29-30]，多是通過減少能耗來間接減少排放[36-38]。但是，將能耗和排放同時(shí)納入能量管理問題來綜合考慮二者的影響，相較于只考慮能耗進(jìn)而間接減少排放而言，可獲得較為折衷的結(jié)果，甚至可以在犧牲部分節(jié)能的基礎(chǔ)上，獲得減排的巨大提升[30]。此外，由于部分國家和地區(qū)對(duì)途經(jīng)或者?？康拇芭欧乓筝^為嚴(yán)格，甚至要求零排放。因此，混合動(dòng)力船舶應(yīng)以零排放為能量管理目標(biāo)，這也表明了混合動(dòng)力船舶在航行時(shí)需要根據(jù)途經(jīng)區(qū)域排放要求實(shí)時(shí)調(diào)整排放目標(biāo)，而太陽能、燃料電池等清潔能源的應(yīng)用，同時(shí)為混合動(dòng)力船舶降低排放、應(yīng)對(duì)實(shí)時(shí)變化的排放要求提供了新的途徑。

1.5 以考慮SOC 為主的能量管理目標(biāo)

蓄電池、超級(jí)電容等設(shè)備作為重要的儲(chǔ)能裝置，在混合動(dòng)力船舶中起到了調(diào)節(jié)發(fā)電機(jī)運(yùn)行工作點(diǎn)、改善燃料電池輸出特性、為脈沖負(fù)荷供能等的作用，其SOC 是用于衡量儲(chǔ)能裝置狀態(tài)的重要狀態(tài)變量，通常作為能量管理目標(biāo)，以提高儲(chǔ)能裝置的性能。

例如，蘭熙等[32]通過建立SOC 補(bǔ)償函數(shù)來考慮動(dòng)力電池的SOC，將補(bǔ)償函數(shù)納入優(yōu)化目標(biāo)中，轉(zhuǎn)化為成本函數(shù)的加權(quán)項(xiàng)，使動(dòng)力電池的SOC始終維持在參考值附近。但是，函數(shù)加權(quán)項(xiàng)的大小不僅會(huì)影響SOC 的變化幅度和頻率，甚至還會(huì)影響能量管理的優(yōu)化效果，為此，有必要對(duì)取值作進(jìn)一步的研究。而為了防止電池因過充和過放導(dǎo)致容量及壽命的急劇衰減，還有必要建立電池SOC 的不等式約束，并在約束基礎(chǔ)上定義可行狀態(tài)，以削減變量空間，加快能量管理問題的求解速度。對(duì)于初始SOC 與最終SOC 存在差值的情況，劉樂等[39]通過將蓄電池SOC 差值折算成能耗，消除了蓄電池SOC 差值的影響。通過電池SOC 補(bǔ)償函數(shù)[32]可有效抑制SOC 的波動(dòng)，一定程度上可延長蓄電池的使用壽命。與此不同的是，Zhang 等[33]專門采用燃料電池的壽命衰減模型，將燃料電池壽命作為優(yōu)化目標(biāo)之一，通過減小其輸出功率波動(dòng)，極大地延長了其使用壽命。

1.6 以考慮系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)成本為主的能量管理目標(biāo)

通過考慮混合動(dòng)力船舶系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)成本來確定設(shè)備選型及容量配置，有助于降低包括運(yùn)營成本和投資成本在內(nèi)的成本。其中，運(yùn)營成本主要由設(shè)備運(yùn)行成本及其它運(yùn)行成本（例如燃料、維護(hù)、啟停等）組成，其一般是根據(jù)產(chǎn)生的功率、運(yùn)行時(shí)間、運(yùn)行設(shè)備數(shù)量和容量來估算；而投資成本則由混合動(dòng)力系統(tǒng)的儲(chǔ)能裝置、發(fā)電機(jī)組等設(shè)備的安裝成本、安裝尺寸、容量和壽命所決定。但是，目前的大多數(shù)研究方法都是簡單地采用運(yùn)營和投資成本的總和來進(jìn)行評(píng)估，雖然可有效地評(píng)估混合動(dòng)力船舶的經(jīng)濟(jì)成本，但是考慮到不同類型儲(chǔ)能設(shè)備在存儲(chǔ)期內(nèi)單位能量成本不盡相同[40]，在長時(shí)間尺度范圍內(nèi)，還需要考慮表示設(shè)備使用壽命期間所有一次性和經(jīng)常性成本總和的生命周期成本[41]。

值得指出的是，系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)成本還受船舶混合動(dòng)力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的影響，其結(jié)構(gòu)主要分為3 種：第1 種是串聯(lián)式，即發(fā)動(dòng)機(jī)與螺旋槳軸之間未使用機(jī)械連接，發(fā)電機(jī)和電池組可分別向電動(dòng)機(jī)供電；第2 種是并聯(lián)式，即保留發(fā)動(dòng)機(jī)與螺旋槳軸之間的機(jī)械連接，發(fā)動(dòng)機(jī)和電動(dòng)機(jī)均可提供動(dòng)力；第3 種是混聯(lián)式，即融合了串聯(lián)和并聯(lián)的特點(diǎn)，具備發(fā)動(dòng)機(jī)推進(jìn)和電動(dòng)機(jī)推進(jìn)模式，電網(wǎng)由專門的發(fā)電機(jī)組為其供電[42]。上述3 種船舶混合動(dòng)力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)中，串聯(lián)式和并聯(lián)式結(jié)構(gòu)較簡單、成本較低。其中，并聯(lián)式混合動(dòng)力系統(tǒng)既可在新船建造時(shí)安裝，也可由船舶傳統(tǒng)動(dòng)力系統(tǒng)改裝而成，以此來降低投資成本，而混聯(lián)式混合動(dòng)力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、成本較高。

綜上所述，混合動(dòng)力船舶能量管理是一個(gè)涵蓋了運(yùn)行可靠性（電能質(zhì)量、故障恢復(fù)）以及經(jīng)濟(jì)性（能耗、電池SOC、系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)成本）、環(huán)保性（排放）目標(biāo)的多目標(biāo)問題，選擇什么樣的管理目標(biāo)與所適用的場景需求有關(guān)。因此，未來在混合動(dòng)力船舶能量管理目標(biāo)方面應(yīng)重點(diǎn)研究：

1） 能量管理目標(biāo)選取。盡管現(xiàn)有能量管理目標(biāo)已經(jīng)覆蓋了運(yùn)行可靠性、經(jīng)濟(jì)性和環(huán)保性目標(biāo)，但仍不夠全面。例如，針對(duì)船舶航速或者船用光伏系統(tǒng)開展能量管理時(shí)其所帶來能耗、電能質(zhì)量、排放等目標(biāo)性能的改變，現(xiàn)有研究很少考慮到多個(gè)目標(biāo)性能改變對(duì)用戶滿意度的影響，因此未來還應(yīng)繼續(xù)探索更多適應(yīng)場景需求的能量管理目標(biāo)。

2） 能量管理多目標(biāo)權(quán)重處理。首先，混合動(dòng)力船舶能量管理需要配合船舶任務(wù)需求進(jìn)行多目標(biāo)實(shí)時(shí)權(quán)重的調(diào)整，不同于陸地微電網(wǎng)能量管理在單一時(shí)間斷面上的多目標(biāo)尋優(yōu)，混合動(dòng)力船舶的多目標(biāo)能量管理應(yīng)能夠不斷變換目標(biāo)權(quán)重，實(shí)現(xiàn)各種運(yùn)行模式的切換，保證在頻繁切換運(yùn)行模式下系統(tǒng)的運(yùn)行穩(wěn)定。其次，多目標(biāo)能量管理問題通過加權(quán)轉(zhuǎn)換為單一目標(biāo)能量管理問題來處理時(shí)，有一種可靠方案是通過層次分析法、熵權(quán)法等賦權(quán)方法進(jìn)一步研究權(quán)重的選擇，或者通過多目標(biāo)算法處理，以得到非劣解集，然后再采用模糊隸屬度函數(shù)、逼近理想解等擇優(yōu)方法選取適當(dāng)?shù)淖罱K方案。

2 能量管理策略

在有針對(duì)性地提出了考慮能耗、排放等單一目標(biāo)或者多目標(biāo)的能量管理問題后，關(guān)鍵是采用合適的能量管理策略對(duì)其進(jìn)行求解，以滿足快速性和優(yōu)化性要求。圖1 所示為混合動(dòng)力船舶能量管理策略的2 個(gè)分類，包括基于工程或者實(shí)際經(jīng)驗(yàn)的規(guī)則型和基于不同優(yōu)化目標(biāo)的優(yōu)化型。

圖1 混合動(dòng)力船舶能量管理策略Fig. 1 Energy management strategy of hybrid ships

2.1 規(guī)則型能量管理策略

規(guī)則型能量管理策略是根據(jù)需求功率、轉(zhuǎn)矩和電池SOC 及其工作效率Map 圖對(duì)柴油發(fā)電機(jī)的工作狀態(tài)進(jìn)行模式分類，基于制定的相應(yīng)規(guī)則進(jìn)行切換。此能量管理策略易實(shí)現(xiàn)，實(shí)時(shí)應(yīng)用性好，是最先用于混合動(dòng)力船舶能量管理的策略。該管理策略又可分為基于確定規(guī)則和基于模糊規(guī)則的能量管理策略。

2.1.1 基于確定規(guī)則的能量管理策略

基于確定規(guī)則的能量管理策略是根據(jù)船舶的需求功率、電池SOC 或者其效率Map 圖，以及結(jié)合工程經(jīng)驗(yàn)或者離線優(yōu)化策略，來劃分推進(jìn)電機(jī)、柴油發(fā)電機(jī)的工作狀態(tài)，并制定規(guī)則予以控制。

在上述研究方面，高迪駒等[36]提出了一種基于確定規(guī)則的AC/DC 變換器和雙向DC/DC 變換器的協(xié)同控制方法，并成功應(yīng)用于混合動(dòng)力船舶的能量管理。應(yīng)用后，每年可節(jié)省約29.2%的油耗、6 萬多元的費(fèi)用、約29.5% 的排放。與只有柴油發(fā)電機(jī)作為動(dòng)力源的船舶相比，加裝動(dòng)力電池的混合動(dòng)力船舶應(yīng)用上述能量管理策略后，可在5 年左右收回加裝動(dòng)力電池所增加的成本。

此外，袁裕鵬等[37]針對(duì)柴油發(fā)電機(jī)單獨(dú)為船舶供電時(shí)效率不高的缺點(diǎn)，采用柴油發(fā)電機(jī)與燃料電池組成的混合動(dòng)力系統(tǒng)，由柴油發(fā)電機(jī)負(fù)責(zé)船舶的基本負(fù)載需求，通過設(shè)計(jì)的邏輯門限控制策略，使柴油機(jī)發(fā)電機(jī)長時(shí)間運(yùn)行在額定工況，達(dá)到優(yōu)化發(fā)動(dòng)機(jī)的性能和實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排的目的。不僅如此，其設(shè)計(jì)的PID 控制器還能夠使電網(wǎng)的輸出功率很好地跟蹤船舶的電力需求變化。然而，上述策略也有不足之處，即燃料電池的動(dòng)態(tài)響應(yīng)速度慢，且不能很好地跟蹤負(fù)荷波動(dòng)，使得負(fù)荷需求波動(dòng)很大時(shí)會(huì)損害燃料電池，降低燃料電池的使用壽命。而采用能量存儲(chǔ)系統(tǒng)可有效緩沖功率波動(dòng)，提高整體系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能。為此，張澤輝等[12]采用蓄電池?超級(jí)電容的混合儲(chǔ)能系統(tǒng)，通過實(shí)時(shí)小波變換來對(duì)需求功率進(jìn)行分頻處理，讓燃料電池承擔(dān)需求功率的穩(wěn)定部分，超級(jí)電容承擔(dān)需求功率波動(dòng)的高頻部分，而蓄電池承擔(dān)需求功率波動(dòng)的低頻部分，運(yùn)用上述方法可有效延長混合動(dòng)力船舶的燃料電池使用壽命。

綜上所述，基于確定規(guī)則的能量管理策略都是依靠工程經(jīng)驗(yàn)來建立確定規(guī)則，其特點(diǎn)是主觀性強(qiáng)、優(yōu)化性能較差。雖然利用全局優(yōu)化結(jié)果并通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)等人工智能方法離線提取規(guī)則可有效提高優(yōu)化性能[43]，但通常計(jì)算量巨大，實(shí)時(shí)性能不佳。鑒于此策略作為最基本的能量管理策略，其邏輯簡單、計(jì)算量小，在早期的混合動(dòng)力船舶能量管理研究及實(shí)際應(yīng)用中得到了廣泛推廣，且適合應(yīng)用于低電氣化、低智能化的船舶。另外，該策略還在后續(xù)能量管理策略研究中被廣泛作為對(duì)比能量管理策略[32,44-45]，提供了優(yōu)化評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。然而，此能量管理策略雖然簡單有效，計(jì)算量小，但確定規(guī)則難以適應(yīng)實(shí)際的混合動(dòng)力船舶系統(tǒng)所具有的多變量、非線性和時(shí)變的特點(diǎn)。因此，相比于確定規(guī)則，模糊規(guī)則顯得更具有優(yōu)勢。

2.1.2 基于模糊規(guī)則的能量管理策略

基于模糊規(guī)則的能量管理策略是根據(jù)工程經(jīng)驗(yàn)來制定模糊規(guī)則，通過建立狀態(tài)變量的隸屬度函數(shù)和制定模糊控制規(guī)則來分配能量。評(píng)價(jià)混合動(dòng)力船舶能量管理策略的優(yōu)劣，其所涉及的是一個(gè)包括能耗、排放、電池使用壽命等多個(gè)指標(biāo)的綜合系統(tǒng)，不僅復(fù)雜，且難以定量描述。

為此，Be?ik?i 等[46]提出基于模糊規(guī)則的層次分析法，根據(jù)20 名船舶領(lǐng)域?qū)＜业膯柧碚{(diào)查結(jié)果，提出了包括航行性能、動(dòng)力維持性能、燃料管理能力、船舶系統(tǒng)管理在內(nèi)的6 大指標(biāo)和9 個(gè)小指標(biāo)的模糊評(píng)價(jià)矩陣，并分析這些指標(biāo)之間的關(guān)系。結(jié)果表明，航行性能、動(dòng)力維持性能和船舶系統(tǒng)管理這3 大指標(biāo)的重要性最高，而9 個(gè)小指標(biāo)中最重要的是速度優(yōu)化指標(biāo)。此結(jié)果可以為后續(xù)混合動(dòng)力船舶能量管理的優(yōu)化方向提供指導(dǎo)。

Zhu 等[47]基于模糊規(guī)則，將燃料電池?超級(jí)電容?蓄電池混合動(dòng)力船舶作為研究對(duì)象，以蓄電池及超級(jí)電容的SOC 和推進(jìn)電機(jī)所需功率為輸入量，以及蓄電池所需功率和超級(jí)電容所需功率為輸出量，根據(jù)船舶在加速航行、勻速巡航、低速航行等不同工況下所需功率，參考蓄電池及超級(jí)電容的SOC 制定混合動(dòng)力船舶能量管理策略，并以德國Alster-Touristik 公司研發(fā)的Alsterwasser 號(hào)燃料電池驅(qū)動(dòng)游船的工況為仿真算例。仿真結(jié)果顯示，該能量管理策略能夠有效提高船舶的運(yùn)行效率和混合動(dòng)力系統(tǒng)的性能，且使儲(chǔ)能系統(tǒng)的SOC 維持在合理水平上。而肖能齊等[48]以某船舶四機(jī)雙槳混合動(dòng)力推進(jìn)系統(tǒng)為研究對(duì)象，提取船舶的4 種單機(jī)模式、6 種PTI（power-take-in）模式和2 種并車模式的運(yùn)行工況特點(diǎn)，以此為基礎(chǔ)，提出基于航行工況模糊模式識(shí)別模型的能量管理策略。通過算例驗(yàn)證了該能量管理策略能夠有效識(shí)別航行工況，通過切換離合器狀態(tài)指令，該策略可有效降低船舶能耗和排放。

綜上所述，基于模糊規(guī)則的能量管理策略只是在確定規(guī)則的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)，作為基本能量管理策略，其同樣適用于低電氣化、低智能化船舶，且還可作為其它能量管理策略的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)[31]。雖然基于模糊規(guī)則的能量管理策略無需建立精確的數(shù)學(xué)模型，魯棒性強(qiáng)，實(shí)時(shí)性好，廣泛應(yīng)用于復(fù)雜非線性控制系統(tǒng)，但其規(guī)則的制定依舊依賴于工程經(jīng)驗(yàn)，主觀性強(qiáng)，控制性能較差，因而有著極大的局限性。

2.2 優(yōu)化型能量管理策略

針對(duì)規(guī)則型能量管理策略在規(guī)則制定上的劣勢，為了獲得更佳優(yōu)化效果，目前相關(guān)研究更多地關(guān)注優(yōu)化型能量管理策略。該策略通過定義代價(jià)函數(shù)及其約束條件，使代價(jià)函數(shù)最小，以此獲得相應(yīng)的能量管理策略，并被分為兩種策略——全局優(yōu)化策略和實(shí)時(shí)優(yōu)化策略。相比于規(guī)則型能量管理策略，優(yōu)化型能量管理策略除了優(yōu)化效果更佳外，還可通過定義成本函數(shù)來綜合考慮多目標(biāo)優(yōu)化。目前，相關(guān)研究考慮了包括能耗、排放、SOC、容量配置、電池使用壽命等多個(gè)目標(biāo)。

2.2.1 全局優(yōu)化的能量管理策略

針對(duì)規(guī)則型能量管理策略優(yōu)化性能較差的缺點(diǎn)，全局優(yōu)化能量管理策略在已知?dú)v史工況（即需求功率序列已知）的情況下，將系統(tǒng)連續(xù)控制變量離散化為有限個(gè)狀態(tài)值，進(jìn)而將能量管理問題轉(zhuǎn)換為類似于圖論中的旅行商問題（travelling salesman problem, TSP），并于線下通過優(yōu)化算法求得全局最優(yōu)控制策略。目前的優(yōu)化算法主要有動(dòng)態(tài)規(guī)劃（dynamic programming，DP）、智能優(yōu)化算法等。

DP 算法作為一種多階段決策問題的經(jīng)典優(yōu)化方法，根據(jù)最優(yōu)決策的任何截?cái)嗳允亲顑?yōu)的最優(yōu)性原理，將多階段決策過程轉(zhuǎn)化為多個(gè)單一階段決策問題，并逐一求解得到最優(yōu)控制策略[32]。

例如，蘭熙等[32]將DP 算法與系統(tǒng)切換理論結(jié)合建立了船舶的5 種基本工作模式，根據(jù)貝爾曼最優(yōu)性原理求解得到了使船舶油耗最小的柴油發(fā)電機(jī)和動(dòng)力電池的最優(yōu)控制序列。不同于枚舉法列舉出所有可能的決策空間，DP 算法能夠系統(tǒng)地評(píng)估多步問題中可能的決策數(shù)量，并最大限度地降低計(jì)算成本，但DP 算法需要已知?dú)v史工況與計(jì)算復(fù)雜度高的特點(diǎn)決定了其無法得到實(shí)時(shí)應(yīng)用。為了使歷史工況得到充分利用的同時(shí)降低計(jì)算復(fù)雜度，Tjandra 等[49]將優(yōu)化問題分為3 個(gè)階段，并使用DP 算法處理前2 個(gè)階段。相比于常規(guī)DP 算法，隨機(jī)動(dòng)態(tài)規(guī)劃（stochastic dynamic programming，SDP）算法基于馬爾可夫鏈模型從歷史工況中提取狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣，建立基于期望最優(yōu)的能量管理問題并使用DP 算法進(jìn)行求解，從而極大地降低了計(jì)算復(fù)雜度。上述方法目前在混合動(dòng)力汽車和陸地微電網(wǎng)領(lǐng)域中的應(yīng)用較多[50-51]。值得指出的是，盡管DP 算法可以處理復(fù)雜的能量管理問題，但計(jì)算極為耗時(shí)，無法處理其中可能存在的耦合約束情況。

智能優(yōu)化算法與DP 算法相同，都是通過遍歷整個(gè)空間來獲得全局最優(yōu)解。后者所需的計(jì)算量大、存儲(chǔ)量大等特點(diǎn)限制了其的應(yīng)用，而前者由于擅長處理復(fù)雜非線性問題，逐漸引起了學(xué)者們更多的關(guān)注。目前，應(yīng)用于混合動(dòng)力船舶領(lǐng)域的智能優(yōu)化算法主要有遺傳算法（genetic algorithm，GA）、粒子群優(yōu)化（particle swarm optimization，PSO）算法等。

其中，GA 算法是一種基于自然選擇和自然遺傳學(xué)機(jī)制的搜索算法，與其它基于梯度的智能優(yōu)化算法相比，GA 算法在解決復(fù)雜的非線性優(yōu)化問題和多維空間尋優(yōu)方面具有優(yōu)勢[52]，因此在混合動(dòng)力船舶能量管理領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。為了解決混合動(dòng)力船舶多目標(biāo)能量管理問題，Zhang 等[30]以深水三用工作船（anchor handling towing supply vessel, AHTS）為研究對(duì)象，提出了一種基于非支配排序遺傳算法（non dominated sorting genetic algorithm，NSGA-Ⅱ）的混合動(dòng)力船舶能量管理策略。該策略首先將優(yōu)化問題解耦成優(yōu)化子問題，并求得相應(yīng)的有效運(yùn)行方案；然后，縮小搜索域，采用NSGA-Ⅱ算法求得以能耗、排放為目標(biāo)的帕累托邊界；最后，通過刪除重復(fù)解，采用模糊決策方法及根據(jù)船舶的4 種運(yùn)行狀態(tài)得到最終最優(yōu)解。NSGA-Ⅱ算法還在包含諸如儲(chǔ)能裝置容量、機(jī)械損失等其它目標(biāo)的混合動(dòng)力船舶多目標(biāo)能量管理問題中得到了應(yīng)用[49,53-54]。

為了提高NSGA-Ⅱ算法在保持種群多樣性方面的局部優(yōu)化性能，鄭夏等[55]采用了一種改進(jìn)的NSGA-Ⅱ算法，其針對(duì)常規(guī)NSGA-Ⅱ算法的個(gè)體分布不均、計(jì)算效率低等問題，利用具有自適應(yīng)參數(shù)的差分進(jìn)化思想，對(duì)群體、初始群體的多樣性分布進(jìn)行了改進(jìn)，并通過融入非線性優(yōu)化策略，提高了局部搜索能力。但是，GA 算法存在局部搜索能力差、未成熟收斂和隨機(jī)游走等現(xiàn)象，導(dǎo)致該算法收斂性能差，需要很長時(shí)間才能找到最優(yōu)解。因此，目前研究的重點(diǎn)是如何改善GA算法的搜索能力及提高算法收斂速度，使其更好地應(yīng)用于解決實(shí)際問題。

PSO 算法是基于群體的演化算法，其思想源于人工生命和演化計(jì)算理論，PSO 算法具有極強(qiáng)的隨機(jī)性和較低的計(jì)算復(fù)雜度[56]，而GA 算法收斂速度較為緩慢，在大多數(shù)案例中，PSO 算法與GA 算法相比可以實(shí)現(xiàn)更快的收斂。因此，PSO算法被廣泛應(yīng)用于解決混合動(dòng)力船舶的能量管理問題，而常規(guī)PSO 算法的參數(shù)不符合實(shí)際的混合動(dòng)力船舶能量管理動(dòng)態(tài)系統(tǒng)。鑒此，Tang 等[57]提出了一種自適應(yīng)多元協(xié)同進(jìn)化動(dòng)態(tài)粒子群優(yōu)化（adaptive multi-context cooperatively co-evolving particle swarm optimization，AM-CCPSO）算法，用于求解含光?柴?儲(chǔ)?岸電的混合動(dòng)力船舶最優(yōu)功率分配問題。該算法以船舶電力費(fèi)用最低為目標(biāo)，通過將約束轉(zhuǎn)換后納入懲罰函數(shù)，使帶約束的最優(yōu)功率分配問題轉(zhuǎn)換為不帶約束的最優(yōu)功率分配問題，使得該功率分配問題得到了有效求解。仿真結(jié)果顯示，無論船舶是處于航行狀態(tài)還是處于停泊狀態(tài)，該算法均能有效降低電力費(fèi)用且控制魯棒性強(qiáng)。此外，雖然PSO 算法的收斂速度快，但也存在精度較低、易發(fā)散等缺點(diǎn)。如果加速系數(shù)、最大速度等參數(shù)太大，粒子群可能錯(cuò)過最優(yōu)解，導(dǎo)致算法不收斂；而在收斂情況下，由于所有粒子都向最優(yōu)解方向飛去，使得后期收斂速度明顯變慢，當(dāng)算法收斂到一定精度時(shí)，則無法繼續(xù)優(yōu)化[56]。為此，Kanellos 等[58]提出用模糊控制器來動(dòng)態(tài)自適應(yīng)地改變PSO 算法的相應(yīng)參數(shù)，以提高計(jì)算效率，解決以能耗與排放為優(yōu)化目標(biāo)的能量管理問題。該方法不僅能夠滿足船舶技術(shù)和運(yùn)行約束，而且還可以顯著降低所需的計(jì)算量和計(jì)算空間。

常規(guī)PSO 算法一般采用固定學(xué)習(xí)系數(shù)或者采用從大到小的線性迭代系數(shù)，不能較好地平衡全局最優(yōu)和局部最優(yōu)，且迭代速度較慢；為了解決上述問題，印波等[59]采用非線性學(xué)習(xí)系數(shù)（即初始權(quán)值較大），隨著迭代次數(shù)的增加，其值將迅速減小，從而可提高算法的收斂性能和計(jì)算速度。

綜上所述，全局優(yōu)化的能量管理策略雖然可以獲得全局最優(yōu)的控制策略，能夠?yàn)榛旌蟿?dòng)力船舶的設(shè)計(jì)、規(guī)模確定、航行調(diào)度，以及在已知?dú)v史工況下進(jìn)行能量管理提供指導(dǎo)和評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，但是計(jì)算量大、需要已知?dú)v史工況等特點(diǎn)決定了其很難得到實(shí)時(shí)應(yīng)用。

2.2.2 實(shí)時(shí)優(yōu)化的能量管理策略

實(shí)時(shí)優(yōu)化的能量管理策略無需知道歷史工況，其根據(jù)柴油發(fā)電機(jī)等船舶部件的最佳工作曲線，在考慮最新工況信息的情況下對(duì)過程操作條件進(jìn)行連續(xù)評(píng)估和操作，通過優(yōu)化算法實(shí)時(shí)求得各部件當(dāng)前時(shí)刻的最優(yōu)工作點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)最小化期望成本。該策略的計(jì)算量小且易于實(shí)現(xiàn)，實(shí)時(shí)性好。目前，優(yōu)化算法主要有等效油耗最小化（equivalent consumption minimization strategy，ECMS）、模型預(yù)測控制（model predictive control，MPC）和龐特里亞金最小值原理（Pontryagin's minimum principle，PMP）等策略。

ECMS 是目前應(yīng)用較廣泛的混合動(dòng)力船舶實(shí)時(shí)優(yōu)化能量管理策略，其能夠?qū)崿F(xiàn)接近DP 算法的全局最優(yōu)解[60]，最早應(yīng)用于混合動(dòng)力汽車領(lǐng)域，后期逐步應(yīng)用到了混合動(dòng)力船舶領(lǐng)域。ECMS 基于蓄電池等儲(chǔ)能裝置的SOC 及柴油發(fā)電機(jī)工作狀態(tài)計(jì)算等效系數(shù)，將儲(chǔ)能裝置電功率換算為等效油耗，并使儲(chǔ)能裝置的等效油耗與柴油發(fā)電機(jī)實(shí)際油耗之和最小，從而獲得相應(yīng)的控制策略。在燃料電池混合動(dòng)力船舶中，等效油耗也被類比為等效氫耗。

雖然ECMS 已經(jīng)能夠取得較好的優(yōu)化性能，但仍然不是全局最優(yōu)解，在常規(guī)ECMS 的基礎(chǔ)上，研究人員從等效系數(shù)自適應(yīng)及結(jié)合其它算法實(shí)現(xiàn)復(fù)合控制這2 個(gè)方面進(jìn)行了探索。在早期研究中，儲(chǔ)能裝置充放電等效系數(shù)一般取為常數(shù)[61-62]，雖可簡化計(jì)算、減少計(jì)算復(fù)雜度且有利于實(shí)時(shí)應(yīng)用，但因不符合實(shí)際情況導(dǎo)致優(yōu)化性能不佳。為此，Zhu 等[63]提出了改進(jìn)的自適應(yīng)等效油耗最小化（modified adaptive equivalent consumption minimization strategy，MAECMS）策略，其在ECMS 的基礎(chǔ)上根據(jù)當(dāng)前或者預(yù)測信息在線識(shí)別參數(shù)來確定等效系數(shù)，通過延長優(yōu)化時(shí)間步長和建立約束消除不可行狀態(tài)來減少計(jì)算量。

為了使不同實(shí)時(shí)能量管理策略在應(yīng)對(duì)某個(gè)具體評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)時(shí)表現(xiàn)各有優(yōu)劣的情況下，得到使綜合效益最大的能量管理策略，Bassam 等[62]提出一種綜合能量管理策略，其考慮了4 種策略，即包括基于船舶運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的能量管理策略、基于ECMS的能量管理策略、基于比例積分的能量管理策略、基于電量消耗與電量維持的能量管理策略。該綜合能量管理策略根據(jù)船舶實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài)、評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)來選擇最優(yōu)的能量管理策略，并以Alsterwasser 號(hào)燃料電池驅(qū)動(dòng)的游船工況為對(duì)象進(jìn)行了仿真分析。仿真結(jié)果表明，該綜合策略相比于基礎(chǔ)能量管理策略，最多能分別降低8% 的能耗、16.70%的氫消耗。此外，在初始運(yùn)行成本幾乎相同的情況下，所提策略隨著氫燃料價(jià)格的上升，將會(huì)比基礎(chǔ)能量管理策略獲得更低的運(yùn)行成本，且切換策略不會(huì)使燃料電池和蓄電池系統(tǒng)承受更多的運(yùn)行壓力。

然而，無論是常規(guī)/自適應(yīng)ECMS，還是結(jié)合其它算法實(shí)現(xiàn)復(fù)合控制的ECMS，負(fù)荷預(yù)測精度提高將有利于優(yōu)化性能提高，而負(fù)荷預(yù)測精度提高又與實(shí)時(shí)應(yīng)用性沖突，如何平衡優(yōu)化性能和實(shí)時(shí)應(yīng)用性是未來ECMS 的研究重點(diǎn)。

ECMS 雖然實(shí)時(shí)應(yīng)用性好，但優(yōu)化性能有限和控制魯棒性弱的特點(diǎn)限制了其的應(yīng)用，而MPC彌補(bǔ)了該缺點(diǎn)，即通過模型預(yù)測、滾動(dòng)優(yōu)化和反饋校正進(jìn)行優(yōu)化，而優(yōu)化性能取決于模型質(zhì)量、采樣步長和預(yù)測范圍長度。在此方面，現(xiàn)有的研究主要從參數(shù)自適應(yīng)、求解子問題算法以及預(yù)測算法這3 個(gè)方面開展了研究。

為了消除MPC 中參數(shù)不確定性的影響，Hou 等[64]針對(duì)船舶混合儲(chǔ)能系統(tǒng)提出了自適應(yīng)模型預(yù)測控制（adaptive model predictive control，AMPC）策略。AMPC 策略是在MPC 的基礎(chǔ)上在線識(shí)別參數(shù)，與不采用在線識(shí)別參數(shù)的MPC 相比，其可以使混合儲(chǔ)能系統(tǒng)降低15% 的功率損失，有效降低船舶能耗，且具有更佳的動(dòng)態(tài)響應(yīng)。然而，為了解決MPC 中各個(gè)步驟的子問題，需要采取適當(dāng)?shù)姆椒▉韺?shí)現(xiàn)優(yōu)化結(jié)果的快速收斂和最優(yōu)性，目前采用的求解方法主要有DP[31]、PSO[65]及二次規(guī)劃（quadratic programming，QP）[66-68]等。值得指出的是，由于MPC 求解的大多數(shù)優(yōu)化問題都是以二次形式建立的，因此QP 是最常用的方法。而Park 等[68]提出的基于積分?jǐn)_動(dòng)分析結(jié)合基于梯度的序貫二次規(guī)劃（sequential quadratic programming，SQP）方法為每個(gè)MPC 方法的采樣時(shí)刻提供了最優(yōu)解。

除了傳統(tǒng)的MPC，與更先進(jìn)的預(yù)測算法結(jié)合的MPC 可以實(shí)現(xiàn)更加精確的負(fù)荷預(yù)測。例如，Zohrabi 等[69]為有效處理不確定的脈沖負(fù)荷，將滑動(dòng)平均模型（moving average, MA）應(yīng)用于不確定的脈沖負(fù)荷預(yù)測，極大改善了高功率脈沖負(fù)荷下的系統(tǒng)整體性能。相較于ECMS，MPC 通過模型預(yù)測、滾動(dòng)優(yōu)化和反饋校正等步驟很好地平衡了策略優(yōu)化性能與實(shí)時(shí)應(yīng)用性之間的關(guān)系，使之適用于高動(dòng)態(tài)船舶混合動(dòng)力系統(tǒng)，但如何在保持MPC 實(shí)時(shí)應(yīng)用性的同時(shí)提高優(yōu)化性能，這仍然是未來MPC 的研究重點(diǎn)。PMP 策略雖然在理論上可以將全局優(yōu)化問題轉(zhuǎn)換成實(shí)時(shí)局部優(yōu)化問題來得到實(shí)時(shí)應(yīng)用，但由于哈密頓函數(shù)中的控制變量需要遍歷變量空間，實(shí)際上很難實(shí)現(xiàn)上述應(yīng)用。目前，PMP 的相關(guān)研究大多數(shù)集中于混合動(dòng)力汽車，在船舶領(lǐng)域缺乏相關(guān)研究[42]。

綜上所述，現(xiàn)有的混合動(dòng)力船舶能量管理策略的優(yōu)缺點(diǎn)如表1 所示。規(guī)則型能量管理策略中，無論是基于確定規(guī)則策略，還是在處理多變量、非線性和時(shí)變的實(shí)際混合動(dòng)力船舶系統(tǒng)方面更優(yōu)的模糊規(guī)則策略，都存在優(yōu)化性能較差的缺點(diǎn)，但是，鑒于其控制邏輯簡單、計(jì)算量小及實(shí)時(shí)應(yīng)用性好等優(yōu)點(diǎn)，使其在早期混合動(dòng)力船舶能量管理研究和實(shí)際應(yīng)用中得到廣泛推廣（適用于低電氣化、低智能化混合動(dòng)力船舶），并在后續(xù)研究中普遍作為對(duì)比能量管理策略。為了解決規(guī)則型能量管理策略優(yōu)化性能較差的缺點(diǎn)，后續(xù)相關(guān)研究更加側(cè)重于優(yōu)化型能量管理策略。其中，全局優(yōu)化能量管理策略憑借其控制策略全局最優(yōu)性，在混合動(dòng)力船舶設(shè)計(jì)、規(guī)模確定、指導(dǎo)和評(píng)價(jià)其它能量管理策略的優(yōu)化性能等方面得到廣泛應(yīng)用，但計(jì)算量大、需要已知?dú)v史工況等特點(diǎn)決定了其很難得到實(shí)時(shí)應(yīng)用。而實(shí)時(shí)優(yōu)化能量管理策略可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)優(yōu)化，在實(shí)際應(yīng)用中得到廣泛推廣，但是其瞬時(shí)最優(yōu)并不等于全局最優(yōu)，如何在保證實(shí)時(shí)應(yīng)用性的同時(shí)，獲得比現(xiàn)有實(shí)時(shí)能量管理策略更佳的優(yōu)化性能是亟待解決的關(guān)鍵問題。

表1 混合動(dòng)力船舶能量管理策略的優(yōu)缺點(diǎn)Table 1 Advantages and disadvantages of energy management strategy for hybrid ships

3 能量管理發(fā)展展望

結(jié)合上述混合動(dòng)力船舶能量管理存在的問題與挑戰(zhàn)，考慮到今后的發(fā)展與努力方向，對(duì)未來混合動(dòng)力船舶能量管理發(fā)展進(jìn)行了展望。

3.1 標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一

研究混合動(dòng)力船舶能量管理時(shí)，首先需要確定船舶混合動(dòng)力系統(tǒng)研究對(duì)象的具體構(gòu)成，但目前國內(nèi)尚無針對(duì)此問題的專門規(guī)范，設(shè)計(jì)時(shí)主要參考柴油機(jī)機(jī)械推進(jìn)、電力推進(jìn)等相關(guān)規(guī)范要求[70]，導(dǎo)致缺乏統(tǒng)一的船舶混合動(dòng)力系統(tǒng)仿真模型，這種缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的情況還重點(diǎn)體現(xiàn)在仿真驗(yàn)證工況方面。在混合動(dòng)力汽車領(lǐng)域，研究人員廣泛采用諸如美國FTP75[71]、日本JC08[72]及歐洲EUDC[73]等標(biāo)準(zhǔn)工況來仿真驗(yàn)證所提出的能量管理策略。而在混合動(dòng)力船舶能量管理領(lǐng)域，除了Alsterwasser 號(hào)燃料電池驅(qū)動(dòng)游船的工況數(shù)據(jù)被廣泛用于驗(yàn)證以燃料電池混合動(dòng)力船舶為對(duì)象的能量管理策略以外[33,46,62,74-75]，對(duì)于其它混合動(dòng)力船舶，由于船舶用途各異，運(yùn)行工況完全不同，因此目前在混合動(dòng)力船舶能量管理領(lǐng)域仍無類似于汽車領(lǐng)域的標(biāo)準(zhǔn)工況。鑒此，現(xiàn)有文獻(xiàn)傾向于使用通過函數(shù)生成的工況數(shù)據(jù)和混合動(dòng)力船舶的實(shí)測或者模擬工況數(shù)據(jù)。

例如，文獻(xiàn)[36]采用函數(shù)生成的混合動(dòng)力船舶工況數(shù)據(jù)，其分為2 種類型：一是需求功率變化較大的工況數(shù)據(jù)；二是需求功率變化相對(duì)平穩(wěn)的工況數(shù)據(jù)。這2 種工況的需求功率曲線變化趨勢差異較大。相對(duì)于通過實(shí)測或者模擬產(chǎn)生的混合動(dòng)力船舶工況數(shù)據(jù)，通過函數(shù)生成的工況數(shù)據(jù)更具可控性，可以根據(jù)需要來生成相應(yīng)波形的需求功率曲線。而文獻(xiàn)[76-77]采用的是通過實(shí)測或者模擬產(chǎn)生的混合動(dòng)力船舶工況數(shù)據(jù)，它們所處的功率等級(jí)相近，功率變化趨勢相似，但并不相同，存在差異性。因此，若能夠統(tǒng)一工況數(shù)據(jù)，形成標(biāo)準(zhǔn)工況，不僅可以減少生成工況數(shù)據(jù)的工作量，還可以使結(jié)果更具有可比性。

鑒于混合動(dòng)力船舶能量管理研究缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的仿真模型和仿真驗(yàn)證工況，以及目前研究中簡化后的仿真模型和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)難以適用于實(shí)際復(fù)雜系統(tǒng)的問題[13]，未來有必要對(duì)獨(dú)立運(yùn)行的電力系統(tǒng)中發(fā)電機(jī)和電動(dòng)機(jī)負(fù)荷的精細(xì)建模問題進(jìn)行研究，采用更加貼近實(shí)際的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，并從混合動(dòng)力船舶能量管理文獻(xiàn)中篩選出典型工況作為后續(xù)相關(guān)研究的統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)工況。

3.2 結(jié)構(gòu)改善

1） 對(duì)于新能源在混合動(dòng)力船舶上的應(yīng)用，以集成應(yīng)用風(fēng)能、太陽能和燃料電池等新能源發(fā)電裝置的應(yīng)用案例最具有革新性和代表性[11]，并能有效進(jìn)行節(jié)能減排，提高船舶續(xù)航能力。其中，風(fēng)能在船舶上的應(yīng)用以風(fēng)帆助航的方式將風(fēng)能作為船舶動(dòng)力和推動(dòng)風(fēng)機(jī)發(fā)電這2 種形式為主，且是作為航行的主要?jiǎng)恿蛘咻o助動(dòng)力。而風(fēng)力發(fā)電技術(shù)由于噪聲大、風(fēng)向與風(fēng)力多變等裝船適配性問題，只是研究了少數(shù)船舶并得到了應(yīng)用[19-20,26-27]。相較于風(fēng)力發(fā)電技術(shù)，太陽能發(fā)電和燃料電池技術(shù)在混合動(dòng)力船舶中得到更為廣泛的研究與應(yīng)用[19-25,43-44]，但風(fēng)機(jī)、光伏等新能源發(fā)電裝置發(fā)電功率的不確定性也給混合動(dòng)力船舶能量管理帶來了極大的挑戰(zhàn)。同時(shí)，因燃料電池技術(shù)所限，目前的船舶燃料電池功率一般不超過300 kW[4]，風(fēng)能、太陽能等新能源都是低能量密度，單一的新能源作用有限，所以必須實(shí)現(xiàn)各種新能源的混合利用[78]。此外，還可以與柴油發(fā)電機(jī)共同供電，進(jìn)一步擴(kuò)大新能源比例和降低船舶能耗。在新能源應(yīng)用方面，今后有必要考慮新能源發(fā)電裝置裝船的適配性、新能源發(fā)電功率的不確定性、多種新能源的混合互補(bǔ)利用等混合動(dòng)力船舶能量管理問題。

2） 不同于混合動(dòng)力汽車在城市內(nèi)運(yùn)行時(shí)瞬時(shí)工況多、加速與制動(dòng)頻繁的情況，混合動(dòng)力船舶航行中制動(dòng)情況較少，但在靠岸階段需要頻繁加速與制動(dòng)來調(diào)整姿態(tài)，通過制動(dòng)電阻消耗全部制動(dòng)能量，從而造成能量浪費(fèi)[79]。同時(shí)，能量浪費(fèi)情況還存在于燃料電池、發(fā)電機(jī)組等產(chǎn)生的余熱中[80]。因此，未來有必要在能量管理研究中考慮再生制動(dòng)、余熱回收等能量回收系統(tǒng)，這將有利于提高混合動(dòng)力船舶的燃料經(jīng)濟(jì)性和排放性。

3） 混合動(dòng)力船舶能量管理的性能與船舶本身的動(dòng)力總成、參數(shù)匹配相關(guān)。根據(jù)不同能量管理目標(biāo)，未來有必要考慮對(duì)包括推進(jìn)電機(jī)、發(fā)電機(jī)組、儲(chǔ)能裝置等混合動(dòng)力船舶動(dòng)力總成的規(guī)格與參數(shù)進(jìn)行匹配與優(yōu)化，這樣可進(jìn)一步提升整體效率，優(yōu)化能量管理性能。

3.3 工況預(yù)測

基于混合動(dòng)力船舶能量管理策略的歸納分析，可知全局優(yōu)化能量管理策略依賴于歷史工況或者長期工況的預(yù)測精度，而實(shí)時(shí)優(yōu)化能量管理策略中，無論是ECMS 還是MPC，兩者的性能在很大程度上都取決于當(dāng)前瞬時(shí)工況或者短期工況的預(yù)測精度。上述兩種能量管理策略均對(duì)所使用的循環(huán)工況依賴性強(qiáng)，工況不同，能量管理策略的優(yōu)化性能也不同。同時(shí)，風(fēng)機(jī)、光伏等新能源發(fā)電裝置的接入為船舶電力系統(tǒng)帶來了極大的不確定性，不僅會(huì)隨著季節(jié)變換發(fā)生長時(shí)間尺度變化，還會(huì)發(fā)生短時(shí)間尺度的波動(dòng)，從而使得新能源裝置帶來的不確定性與負(fù)荷的不確定性一起構(gòu)成了工況的不確定性。因此，通過實(shí)時(shí)分析輸入數(shù)據(jù)并結(jié)合歷史工況數(shù)據(jù)，對(duì)長期/短期工況進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測可有效提高混合動(dòng)力船舶能量管理策略的性能。在工況預(yù)測方面，未來的研究重點(diǎn)如下：

1） 借助泛在電力物聯(lián)網(wǎng)思想[81]，利用智能化傳感量測、終端智能化及數(shù)值天氣預(yù)報(bào)等技術(shù)獲得船舶實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài)、通航環(huán)境數(shù)據(jù)，并借助機(jī)器學(xué)習(xí)[82]、大數(shù)據(jù)分析[83]等技術(shù)完成能量管理數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析，實(shí)現(xiàn)混合動(dòng)力船舶的歷史數(shù)據(jù)分析和工況的實(shí)時(shí)全面感知。

2） 風(fēng)機(jī)、光伏等新能源發(fā)電工況預(yù)測在混合動(dòng)力船舶能量管理中研究較少，而在陸地微電網(wǎng)能量管理研究中廣泛采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[84]、概率預(yù)測[85]、隨機(jī)森林[86]等方法進(jìn)行風(fēng)能、太陽能等新能源發(fā)電工況預(yù)測。在處理風(fēng)能、太陽能等新能源發(fā)電工況不確定性與系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)成本方面，陸地微電網(wǎng)能量管理領(lǐng)域廣泛采用概率最優(yōu)潮流[87]、場景分析[88]、機(jī)會(huì)約束[89]等方法來處理不確定性，但不同于陸地微電網(wǎng)，船舶不僅具有脈沖負(fù)荷，而且海洋環(huán)境及運(yùn)行條件多變，船舶微電網(wǎng)面臨著更加復(fù)雜的環(huán)境影響，工況預(yù)測較陸上更加困難。因此，在借鑒陸地微電網(wǎng)工況預(yù)測技術(shù)的同時(shí)，還應(yīng)根據(jù)混合動(dòng)力船舶具體情況展開研究。

3.4 策略改進(jìn)

1） 結(jié)合混合動(dòng)力船舶實(shí)際能量管理系統(tǒng)有限的計(jì)算力與實(shí)時(shí)能量管理的要求，綜合現(xiàn)有各種能量管理策略的優(yōu)勢，考慮全局最優(yōu)算法的全局最優(yōu)優(yōu)化性能、模糊邏輯算法的適應(yīng)性與魯棒性、實(shí)時(shí)優(yōu)化算法的實(shí)時(shí)應(yīng)用性等，探索不同算法的相互協(xié)同與融合，通過取長補(bǔ)短來實(shí)現(xiàn)優(yōu)化性能與實(shí)時(shí)應(yīng)用性之間的平衡。

2） 如何在保證實(shí)時(shí)應(yīng)用的同時(shí)，提高優(yōu)化性能是能量管理策略實(shí)時(shí)應(yīng)用的研究重點(diǎn)。目前的混合動(dòng)力船舶能量管理策略大多屬于集中式能量管理策略，而分布式能量管理策略通過多個(gè)分布式控制器協(xié)同優(yōu)化，可以顯著降低計(jì)算復(fù)雜度，且沒有單點(diǎn)故障的風(fēng)險(xiǎn)[17]。因此，分布式能量管理策略值得在混合動(dòng)力船舶能量管理方面得到進(jìn)一步的研究與應(yīng)用。

4 結(jié) 語

船舶混合動(dòng)力系統(tǒng)的應(yīng)用能夠有效提高船舶的動(dòng)力性能，降低燃料消耗，減少污染物排放，在EEDI 和EEOI 得到推廣的情況下具有良好的應(yīng)用前景。然而，現(xiàn)有的混合動(dòng)力船舶能量管理研究綜述缺乏對(duì)能量管理目標(biāo)的歸納總結(jié)，對(duì)能量管理存在的問題及其解決方法的論述也不夠全面和深入。為此，本文從能量管理目標(biāo)、能量管理策略的角度，綜述了混合動(dòng)力船舶能量管理的最新研究進(jìn)展及其研究現(xiàn)狀，全面、深入地分析了現(xiàn)有相關(guān)研究存在的優(yōu)缺點(diǎn)及應(yīng)用條件，從標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一、結(jié)構(gòu)改善、工況預(yù)測、策略改進(jìn)這4 個(gè)方面對(duì)未來研究的方向進(jìn)行了展望。