王壯, 王凱, 黃連忠, 陳峻, 陳偉南
(1.上海交通大學(xué) 海洋工程國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 上海 200240;2.大連海事大學(xué) 輪機(jī)工程學(xué)院,遼寧 大連 116026;3.上海中遠(yuǎn)海運(yùn)液化天然氣投資有限公司, 上海 200080)
全球能源消耗的日益增加對(duì)交通運(yùn)輸行業(yè)節(jié)能減排提出了新的挑戰(zhàn),航運(yùn)不但消耗了大量的燃油,而且排放的溫室氣體占全球排放總量的2.6%[1]。為提高船舶能效,國(guó)際海事組織[2]先后頒布了相關(guān)法規(guī)。例如,船舶能效設(shè)計(jì)指數(shù)、船舶能效管理計(jì)劃、船舶能效營(yíng)運(yùn)指數(shù)。一般來(lái)講,提高船舶能效水平可從單船、船隊(duì)和船舶設(shè)計(jì)建造3個(gè)角度去考慮。對(duì)于營(yíng)運(yùn)中的單船來(lái)講,航速是影響船舶能效的主要因素之一[3-4]。優(yōu)化船舶航速,使主機(jī)運(yùn)行在高效區(qū),是實(shí)現(xiàn)航運(yùn)業(yè)節(jié)能減排的有效手段。為選擇合適的航速,研究人員提出了多種優(yōu)化方法。NORSTAD 等[5]提出以航速為決策變量的不定期船舶航速優(yōu)化調(diào)度方法;CORBETT等[6]應(yīng)用利潤(rùn)最大化方程求取目標(biāo)航線(xiàn)上最佳經(jīng)濟(jì)航速;LINDSTAD等[7]研究了降速航行對(duì)CO2排放量和海上運(yùn)輸成本的影響。海況的變化可使船舶受到的阻力和螺旋槳產(chǎn)生的推進(jìn)力變化,從而影響船舶航速和主機(jī)燃油消耗[8-9]。文獻(xiàn)[10-11]針對(duì)多變的內(nèi)河通航環(huán)境對(duì)內(nèi)河船舶航速進(jìn)行動(dòng)態(tài)優(yōu)化。相比內(nèi)河運(yùn)輸,遠(yuǎn)洋運(yùn)輸具有航程長(zhǎng)、海況變化劇烈的特點(diǎn)。海況對(duì)船舶能效的影響更加明顯。LI 等[12]考慮海況對(duì)船舶失速的影響,建立航速優(yōu)化方法,此方法可為航速的決策提供參考;SUN等[13]為降低船舶能效營(yíng)運(yùn)指數(shù),建立了以海況、主機(jī)轉(zhuǎn)速為輸入,油耗率和航速為輸出的動(dòng)態(tài)優(yōu)化方法,但僅僅考慮4組海況,不能實(shí)現(xiàn)考慮海況的整條航線(xiàn)上的航速優(yōu)化,具有一定的局限性;YANG等[14]考慮洋流的影響,區(qū)分船舶對(duì)水航速和對(duì)地航速,提出了一種固定船舶航速的優(yōu)化方法。
本文提出通過(guò)識(shí)別航線(xiàn)上的海況類(lèi)別,優(yōu)化船舶航速提高船舶的能效水平。以實(shí)船歷史數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),采用K-means聚類(lèi)算法建立海況類(lèi)別知識(shí)庫(kù),通過(guò)K-近鄰分類(lèi)算法實(shí)現(xiàn)了對(duì)海況的識(shí)別,基于海況的識(shí)別結(jié)果動(dòng)態(tài)優(yōu)化船舶航速。
船舶在開(kāi)航前,將船舶的海況預(yù)報(bào)信息、物理轉(zhuǎn)向點(diǎn)信息、航線(xiàn)信息輸入到航線(xiàn)分段模型當(dāng)中,通過(guò)海況的識(shí)別可將目標(biāo)優(yōu)化航線(xiàn)分成航向單一、海況類(lèi)似的航段。將劃分好的航段輸入到船舶航速動(dòng)態(tài)優(yōu)化方法中,然后輸入船舶參數(shù)、裝載、航程、航行時(shí)間和主機(jī)轉(zhuǎn)速約束信息實(shí)現(xiàn)船舶航速優(yōu)化。此外,海況信息定期更新,將更新的數(shù)據(jù)再次輸入到此流程中,便可實(shí)現(xiàn)航速動(dòng)態(tài)優(yōu)化。船舶航速動(dòng)態(tài)優(yōu)化流程如圖1所示。
圖1 船舶航速動(dòng)態(tài)優(yōu)化流程
根據(jù)海況預(yù)報(bào)信息將航線(xiàn)分成海況類(lèi)似的航段是進(jìn)行航速動(dòng)態(tài)優(yōu)化的基礎(chǔ)和前提。所以需要建立航線(xiàn)分段模型。
建立海況類(lèi)別知識(shí)庫(kù)需要大量的海況數(shù)據(jù)。本文選取中國(guó)到巴西的定航線(xiàn)30萬(wàn)噸級(jí)散貨船“宇中?!碧?hào)作為研究對(duì)象,提取相關(guān)數(shù)據(jù)。目標(biāo)船船長(zhǎng)327 m,型寬55 m,設(shè)計(jì)吃水21.4 m,推進(jìn)系統(tǒng)為單機(jī)單槳直接傳動(dòng)推進(jìn)型式。
提取2017-2019年間目標(biāo)船在定航線(xiàn)上14個(gè)滿(mǎn)載航次的數(shù)據(jù)。其中定航線(xiàn)上海況特征屬性中的風(fēng)速、風(fēng)向、特征波高數(shù)據(jù)通過(guò)歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心下載得到。流速、流向數(shù)據(jù)通過(guò)目標(biāo)船上計(jì)程儀對(duì)水航速和GPS采集的船舶對(duì)地航速和航向矢量疊加得到。將提取的海況數(shù)據(jù)按照時(shí)間序列整理形成海況數(shù)據(jù)庫(kù)。數(shù)據(jù)的總量為85 000條,時(shí)間間隔為10 min。風(fēng)向?yàn)?6°,流速0.02 m/s及流向264°情況下海況數(shù)據(jù)庫(kù)部分?jǐn)?shù)據(jù)如表1所示。
表1 海況數(shù)據(jù)庫(kù)部分?jǐn)?shù)據(jù)
為準(zhǔn)確把握目標(biāo)優(yōu)化航線(xiàn)上的海況類(lèi)別,需要建立準(zhǔn)確的海況類(lèi)別知識(shí)庫(kù)。海況類(lèi)別知識(shí)庫(kù)作為海況識(shí)別的訓(xùn)練樣本。根據(jù)所建立的海況數(shù)據(jù)庫(kù),用K-means聚類(lèi)算法建立海況類(lèi)別知識(shí)庫(kù)。該算法的優(yōu)點(diǎn)是應(yīng)用廣泛、速度快、魯棒性強(qiáng)[15]。其步驟為:
1)隨機(jī)選取K個(gè)海況數(shù)據(jù)作為聚類(lèi)中心(c1,c2,…,ck);
2)計(jì)算樣本xi和聚類(lèi)中心的距離,找出距離聚類(lèi)中心最近的海況數(shù)據(jù)cv,那么xi和cv屬于同一類(lèi):
(1)
式中l(wèi)代表樣本xi的特征屬性;
3)計(jì)算當(dāng)前類(lèi)別所有樣本的中心點(diǎn)作為新的聚類(lèi)中心:
(2)
4)計(jì)算收斂函數(shù),直到聚類(lèi)中心和E值不發(fā)生變化。否則轉(zhuǎn)到第2步迭代:
(3)
根據(jù)上述K-means聚類(lèi)算法步驟,利用手肘法選取最佳的K值為16,建立了海況類(lèi)別知識(shí)庫(kù)。表2是海況類(lèi)別知識(shí)庫(kù)的聚類(lèi)中心數(shù)據(jù)。
表2 海況類(lèi)別知識(shí)庫(kù)聚類(lèi)中心數(shù)據(jù)
識(shí)別目標(biāo)優(yōu)化航線(xiàn)上的海況可將目標(biāo)優(yōu)化航線(xiàn)分成海況類(lèi)似的航段,船舶在此航段內(nèi)航行,航向、航速不變。根據(jù)已知的目標(biāo)優(yōu)化航線(xiàn)信息和物理轉(zhuǎn)向點(diǎn)信息可將目標(biāo)優(yōu)化航線(xiàn)分成航向單一的航段。為實(shí)現(xiàn)將航向單一航段分成海況類(lèi)似的航段,采用K-近鄰分類(lèi)算法[16]對(duì)海況識(shí)別并通過(guò)訓(xùn)練樣本驗(yàn)證識(shí)別的準(zhǔn)確率。K-近鄰分類(lèi)算法步驟為:
1)選取訓(xùn)練樣本集合X;
2)初始化K值;
3)計(jì)算K個(gè)訓(xùn)練樣本xk和待分類(lèi)樣本xq的距離:
(4)
式中l(wèi)為xq與xk的特征屬性。
4)給定一個(gè)待分類(lèi)樣本xq。x1,x2,…,xk表示與xq最近的K個(gè)訓(xùn)練樣本。設(shè)分類(lèi)問(wèn)題的目標(biāo)函數(shù)為f,vi是第i個(gè)類(lèi)別的標(biāo)簽,那么標(biāo)簽集合可定義為V={v1,v2,…,vi}。估算f(xi)相應(yīng)為:
(5)
K-近鄰分類(lèi)算法準(zhǔn)確率驗(yàn)證。隨機(jī)抽取3份已經(jīng)分好類(lèi)的海況數(shù)據(jù)作為測(cè)試樣本。每份數(shù)據(jù)為1 000組,驗(yàn)證K-近鄰分類(lèi)算法對(duì)海況類(lèi)別識(shí)別的準(zhǔn)確率。K取96,每組測(cè)試結(jié)果如表3所示。通過(guò)表3可知該算法的識(shí)別準(zhǔn)確率約為99%,識(shí)別準(zhǔn)確率較高。
表3 K-近鄰識(shí)別準(zhǔn)確率測(cè)試結(jié)果
為展示海況識(shí)別后的航線(xiàn)分段效果,選取目標(biāo)船從好望角到巽他海峽的一段作為目標(biāo)識(shí)別航線(xiàn),途徑印度洋,航線(xiàn)上的海況已知。用所建立的海況類(lèi)別知識(shí)庫(kù)作為訓(xùn)練樣本對(duì)目標(biāo)識(shí)別航線(xiàn)的海況進(jìn)行識(shí)別,如圖2所示。此方法能夠?qū)⒛繕?biāo)識(shí)別航線(xiàn)分成海況類(lèi)似的航段。
圖2 海況識(shí)別結(jié)果
針對(duì)目標(biāo)船單機(jī)單槳直接傳動(dòng)推進(jìn)型式,通過(guò)船、機(jī)、槳的能量傳遞關(guān)系搭建船舶動(dòng)力系統(tǒng)模型。此模型可根據(jù)船舶的航速、船舶參數(shù)、裝載情況、識(shí)別后的海況信息計(jì)算得到目標(biāo)船主機(jī)的燃油消耗量。
1)船舶阻力模型。
船舶在海洋中航行受到靜水阻力R0、空氣阻力Ra、波浪增阻Raw、流阻ΔRD。所以船舶總阻力R為:
R=R0+Ra+Raw+ΔRD
(6)
其中靜水阻力為:
(7)
式中:Cap、Cf、Cr、ΔCf分別代表船舶的附體阻力系數(shù)、摩擦阻力系數(shù)、剩余阻力系數(shù)、粗糙度補(bǔ)償系數(shù);v為船舶航速,kn;SS為濕表面積,m2;ρ為海水密度,kg/m3。
空氣阻力為:
(8)
式中:Ca為空氣阻力系數(shù)、ρa(bǔ)為空氣密度,kg/m3;At為船體水面以上部分在中橫剖面上的投影,m2;Va為相對(duì)風(fēng)速,m/s。
波浪增阻為:
Raw=0.64ζA2B2Cbρg/L
(9)
式中:ζA、B、Cb、ρ、L分別代表特征波高、型寬、方形系數(shù)、海水密度、船長(zhǎng)。
海流對(duì)舵的阻力增額估算為:
(10)
式中:Ar為舵面積,m2;A0為展弦比;δ為舵角,(°);v為航速,kn;ω為伴流系數(shù);s為滑失比。
2)螺旋槳模型。
船舶在海上某一工況下穩(wěn)定航行時(shí),存在一個(gè)確定的螺旋槳進(jìn)程系數(shù)J對(duì)應(yīng)一個(gè)確定的推力系數(shù)KT和轉(zhuǎn)矩系數(shù)KQ[17]。根據(jù)船舶航速計(jì)算螺旋槳進(jìn)程系數(shù)J為:
(11)
式中:v、ω分別代表船舶航速、伴流分?jǐn)?shù);np為螺旋槳轉(zhuǎn)速,r/min。
船舶在定航向、航速航行過(guò)程中,可認(rèn)為船舶處于一個(gè)準(zhǔn)靜態(tài)的平衡狀態(tài)。即螺旋槳的有效推力和船舶的總阻力相等。根據(jù)螺旋槳有效推力的計(jì)算式可求解螺旋槳轉(zhuǎn)速為:
(12)
式中:t、KT分別代表螺旋槳推力減額分?jǐn)?shù)、推力系數(shù);D為螺旋槳直徑,m。
螺旋槳扭矩Qp為:
Qp=KQρnp2D5
(13)
螺旋槳吸收的功率Pp為:
(14)
3)主機(jī)模型。
主機(jī)轉(zhuǎn)速的計(jì)算式為:
(15)
式中:i為減速箱傳動(dòng)比;ne為主機(jī)轉(zhuǎn)速,r/min。
根據(jù)軸系傳遞效率η計(jì)算主機(jī)功率Pe為:
(16)
4)燃油消耗量。
通過(guò)建立船舶主機(jī)燃油消耗率和主機(jī)轉(zhuǎn)速、功率的數(shù)據(jù)庫(kù)插值得到主機(jī)燃油消耗率ge。
主機(jī)燃油消耗量Q為:
Q=gePeT
(17)
式中:Pe為主機(jī)功率,kW;T為航行時(shí)間,h。
建立航速動(dòng)態(tài)優(yōu)化模型可實(shí)現(xiàn)對(duì)航速的動(dòng)態(tài)優(yōu)化,得到不同航段的最佳航速。航速動(dòng)態(tài)優(yōu)化模型需要確定優(yōu)化目標(biāo),優(yōu)化變量和優(yōu)化算法。為驗(yàn)證優(yōu)化模型的效果,采用實(shí)船案例進(jìn)行分析驗(yàn)證。
由于遺傳算法具有良好的全局搜索能力[18],所以本文選取遺傳算法作為優(yōu)化算法。該算法的計(jì)算流程如圖3所示。
圖3 遺傳算法計(jì)算流程
1)目標(biāo)函數(shù)。
船舶在不同的航段下的航速是優(yōu)化的自變量。對(duì)于各個(gè)航段來(lái)說(shuō),要建立各個(gè)航段燃油消耗量和航速的函數(shù)關(guān)系。本文基于所建立的航段主機(jī)動(dòng)態(tài)油耗模型,在不同的海況下遍歷7~15 kn、步長(zhǎng)0.1 kn下的航速,得到了各個(gè)海況下81組航速和主機(jī)油耗量數(shù)據(jù)。將2組數(shù)據(jù)通過(guò)Matlab中的ployfit函數(shù)進(jìn)行二次擬合得到不同海況下的主機(jī)燃油消耗量和航速的函數(shù)關(guān)系。整個(gè)航程的總油耗和各個(gè)航段航速的數(shù)學(xué)關(guān)系為目標(biāo)函數(shù)。計(jì)算整個(gè)航程的總油耗為:
QTotal=f(v1,v2,v3,…,vn)·10-6=
(18)
式中:QTotal為航程總油耗,t;v1、v2、v3、…、vn為各航段航速,kn;gew為主機(jī)燃油消耗率,g/(kw·h);Pew為主機(jī)功率,kw;Tw為航段航行時(shí)間,h。
2)約束條件。
航程約束,優(yōu)化后船舶航行的總航程L0和各航段的航程L總和一致。隨著船舶的航行,其航程約束也在動(dòng)態(tài)地變化為:
(19)
時(shí)間約束,航行總時(shí)間T0不能超過(guò)各個(gè)航段航行時(shí)間和。隨著船舶的航行,其時(shí)間約束也在動(dòng)態(tài)地變化為:
(20)
主機(jī)轉(zhuǎn)速約束,轉(zhuǎn)速值不能高于額定轉(zhuǎn)速同時(shí)也不能低于主機(jī)最小安全轉(zhuǎn)速:
nmin (21) 選取目標(biāo)船2017年滿(mǎn)載狀況下從巴西圣路易斯到非洲好望角的一段作為目標(biāo)優(yōu)化航線(xiàn),途徑大西洋。首先對(duì)目標(biāo)優(yōu)化航線(xiàn)基于海況識(shí)別進(jìn)行劃分航段,然后進(jìn)行航段主機(jī)動(dòng)態(tài)油耗模型可行性的驗(yàn)證,最后進(jìn)行航速優(yōu)化并和優(yōu)化前的主機(jī)燃油消耗量和排放量進(jìn)行對(duì)比。 1)航線(xiàn)分段。 將海況預(yù)報(bào)信息、航線(xiàn)信息和物理轉(zhuǎn)向點(diǎn)信息輸入到航線(xiàn)分段模型中,結(jié)果如圖4所示。圖中不同的顏色和數(shù)字對(duì)應(yīng)海況類(lèi)別知識(shí)庫(kù)中不同的海況,目標(biāo)船在不同海況中的航速分別為:v1、v2、…、v7。 圖4 航線(xiàn)分段結(jié)果 2)航段主機(jī)動(dòng)態(tài)油耗模型驗(yàn)證。 將航段上船舶的航速、船舶參數(shù)、裝載情況、識(shí)別后的海況信息輸入到船舶動(dòng)力系統(tǒng)模型中得到動(dòng)力系統(tǒng)動(dòng)態(tài)油耗計(jì)算模型。為了驗(yàn)證所建立的航段主機(jī)動(dòng)態(tài)油耗模型的準(zhǔn)確性,利用實(shí)船能效數(shù)據(jù)驗(yàn)證模型的誤差,實(shí)船參數(shù)值如表4。將目標(biāo)船在目標(biāo)優(yōu)化航段上的航速代入航段主機(jī)動(dòng)態(tài)油耗模型中,計(jì)算各個(gè)航段的燃油消耗量,然后和實(shí)際船舶在各個(gè)航段的燃油消耗量進(jìn)行比較,結(jié)果如圖5所示。 表4 實(shí)船參數(shù)表 由圖5可知,模型計(jì)算的燃油消耗量與各個(gè)航段的實(shí)際燃油消耗量基本相當(dāng),誤差均在4%以?xún)?nèi),說(shuō)明本文建立的動(dòng)力系統(tǒng)油耗模型合理。 圖5 航段主機(jī)動(dòng)態(tài)油耗模型驗(yàn)證結(jié)果 3)航速優(yōu)化。 將各個(gè)航段的航速v1、v2、…、v7代入到所建立的油耗模型中。遍歷航速,擬合各航段燃油消耗量和航速的二次函數(shù)關(guān)系,得到目標(biāo)函數(shù)的多項(xiàng)式為: (22) 式中:ai、bi、ci代表各航段主機(jī)燃油消耗量和航速的擬合參數(shù),具體如表5所示。 表5 各航段主機(jī)燃油消耗量與航速的擬合參數(shù) 根據(jù)本實(shí)例的具體參數(shù)得知,約束條件為:航程3 539.60 n mile,航行時(shí)間不超過(guò)341.68 h,主機(jī)轉(zhuǎn)速在35~73 r/min。此外航程和航行時(shí)間約束會(huì)隨著船舶位置的變化進(jìn)行調(diào)整。 4)優(yōu)化結(jié)果分析。 將目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)和約束條件代入到遺傳優(yōu)化算法中進(jìn)行優(yōu)化。優(yōu)化完成后的燃油消耗總量為802.93 t,相比優(yōu)化前的831.05 t節(jié)省燃油28.12 t。根據(jù)式(23)計(jì)算得到優(yōu)化后CO2排放總量為2 502.47 t,相比優(yōu)化前的2 590.11 t減少碳排放87.64 t。總體上節(jié)省了3.38%的燃油和排放量。 QCO2=11QTotalλ/3 (23) 式中:QCO2、λ分別代表CO2排放總量、船用燃油的含碳量。 取各個(gè)航段中間位置為采樣點(diǎn),總共7個(gè)點(diǎn),各航段采樣點(diǎn)航速優(yōu)化前后對(duì)比,如圖6所示。 圖6 各航段航速優(yōu)化前后對(duì)比 各航段航速優(yōu)化前后單位距離油耗和CO2排放量對(duì)比,分別如圖7、8所示。 圖7 單位距離油耗對(duì)比 圖8 單位距離CO2排放量對(duì)比 由圖6~8可知,通過(guò)優(yōu)化,各航段的主機(jī)單位距離油耗量和排放量均有所降低。特別在航段4,考慮全局海況采用降速航行策略,節(jié)省燃油最明顯。 1)本文以30萬(wàn)噸散貨船實(shí)船營(yíng)運(yùn)數(shù)據(jù)為案例,證明了所提出的航速動(dòng)態(tài)優(yōu)化模型在節(jié)能減排中的優(yōu)越性。本研究成果同時(shí)也可應(yīng)用于其他類(lèi)型船舶,實(shí)現(xiàn)不同海況下的航速優(yōu)化,為船舶能效水平的提升提供參考。 2)利用K-means聚類(lèi)算法和K-近鄰分類(lèi)算法可實(shí)現(xiàn)對(duì)海況的聚類(lèi)和分類(lèi)識(shí)別,識(shí)別準(zhǔn)確率較高。 本文只針對(duì)定航線(xiàn)船舶研究了海況識(shí)別,沒(méi)有考慮不定航線(xiàn)的船舶。航行區(qū)域和時(shí)間的變化會(huì)對(duì)海況識(shí)別的準(zhǔn)確率造成干擾,這需要在以后的工作中進(jìn)一步研究。3.2 案例分析
4 結(jié)論