一种基于改进NSGA-II的混合动力船舶多目标能量优化方法

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1.一种基于改进NSGA-II的混合动力船舶多目标能量优化方法，其特征在于所述的基于改进NSGA-II的混合动力船舶多目标能量优化方法包括以下步骤：步骤一、建立柴油发电机组燃油消耗模型设混合动力船舶共有N组柴油机，那么N组柴油机在持续时间段[0，T]内的燃油消耗为其中W(k)为第i组柴油机在k时刻的燃油消耗率，Δt为恒定采样时间，由典型的柴油发电机燃料消耗曲线图可得柴油机的燃油消耗率具有二次型的输出功率，则ifW＝a(P)+bP+c (2)ifiiE2iiEi其中P是第i组柴油机的输出功率，a、b和c是常量，这些常量可以由柴油机的燃油消耗率曲线获得，由于c是常数，它在目标函数Q中可以被忽略，因此，在时间段[0，T]内的燃油消耗可以写成iEiiiiFuel为控制各组柴油机的启动时间和停止时间，每个柴油机组将都与一个整数变量n有关，即当n＝0，表示第i组柴油机没有运行；当n＝1，表示第i组柴油机运行，相应的，等式(3)中的柴油机功率P(k)被替换成n(k)P(k)，通过识别n(k)，可以确定每组柴油机的启动时间和停止时间；故燃油消耗部分的最终目标函数为iiiiEiiEi步骤二、建立柴油发电机组污染物排放模型将该排放性三个指标归纳为一个优化目标，最终建立排放物评价数学模型为其中，Q、Q和分别是HC、CO和NO的排放量，E(k)、E(k)和/>分别是第i组柴油机在k时刻的HC、CO和NO排放率，Δt是恒定采样时间；HCCOxHCCOx步骤三、建立船舶续航能力模型船舶最大续航能力模型为Q＝SOC(0)-SOC(T) (6)SOC其中，SOC(0)和SOC(T)表示电池组在初始和最终状态的电荷值，电池在瞬时时刻h的电荷值可以描述为其中，E(0)和E(h)分别是电池组的初始能量和在h时刻的能量值，E是电池组的总容量，P(k)是电池组在k时刻的实际输出功率，将(7)代入(6)，得到capS电池损耗可以描述为P＝P-P (9)SBloss其中，P是电池组的总输出功率，包含电池组的实际输出功率P和损耗功率P，损耗功率P由电池的总放电功率P、电池的能量值和温度共同决定；损耗功率在电池充放电两种模式下是相同的，并且是具有二次型的存储功率BSlosslossBP≈β(P) (10)lossB2其中，β为常数，可以从电池的静态充放电曲线获得，因此，结合式(8)、(9)和(10)，得到最终的船舶续航能力模型步骤四、建立目标函数及约束综合以上建立的柴油机燃油消耗模型、排放模型和船舶最大续航能力模型，得到混合动力船舶能量优化策略多目标优化数学模型如下约束条件如下：(1)柴油发电机组的输出功率限制：柴油发电机组输出功率范围为其中P与P分别是第i组柴油发电机的最小及最大输出功率；iE miniE max(2)电池组充放电功率及SOC限制：对电池充放电功率限制如下其中，P和P分别是电池组最大充电功率和最大放电功率；Ch maxDCh max电荷值限制如下其中，SOC和SOC分别为电池组的最小和最大电荷值；minmax(3)负荷需求响应条件：负荷需求功率响应的约束条件可以写成P(k)+P(k)≥P(k) (16)EBd其中，P(k)和P(k)分别是多柴电机组在k时刻的总输出功率和电池组在k时刻的输出功率，P(k)为船舶运行在k时刻的负荷需求功率；EBd步骤五、求解目标函数采用基于改进NSGA-II算法对混合动力船舶多目标能量优化问题进行求解，具体步骤如下：1)随机初始化种群，随机生成规模为N的初始种群P；02)对P进行交叉多项式变异，产生子种群Q；tt3)将种群P和Q合并成R；ttt4)对R进行快速非支配排序，得到第i前端F；对F中的个体计算拥挤距离，并按照降序排列；tii5)选择F的前N-P放入P中；如果F+P＜N，P＝P∪F，i＝i+1，返回执行4)中，对R进行快速非支配排序，得到第i前端F；否则，返回执行4)中，对F中的个体计算拥挤距离，并按照降序排列；it+1t+1it+1t+1t+1itii6)若t≥G，输出最优解集，结束；否则，t＝t+1，将P进行交叉、差分变异操作，生成种群Q，并循环执行3)，直至结束；maxtt通过对多目标优化数学模型进行求解，得到对船舶运行需求功率响应最佳的柴电机组和电池组的输出功率解集。