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船舶电力系统中混合光伏/柴油/电池的最优化方案
摘要：由于“海洋污染议定书”的严格限制和快速发展可再生能源，在船舶电力系统中使用太阳能发电和储能系统越来越受到关注。然而，混合发电和船舶电力系统配比的不合适将导致投资成本高，温室气体增加排放。本文提出了一种确定光伏（PV）在发电系统的最佳尺寸的方法，在以柴油发电机和储能系统构成的独立船舶动力使得船舶的投资成本，油耗，二氧化碳排放量达到最小化。发电从船上的光伏组件取决于日期、当地时间、时区、经度和纬度、导航路线，它不同于陆上电力系统的情况。因此，本文开发了一种将太阳辐射的季节和地理变化以及沿中国大连到也门的亚丁的太阳辐射和温度变化考虑在内的方法，用于校正光伏组件的产量。提出的方法考虑导航路线上的五个条件来模拟船舶总负荷。 详细研究了四种情况，以证明该算法的适用性。
- 简介
随着船舶系统生产的温室气体量的增加，“国际防止船舶造成损害公约”（MARPOL）最近声称，这些船舶必须找到一种减少温室气体集体排放的新途径。只有柴油发电机的船舶系统有着严重的环境污染和低的能源效率，将可再生能源整合在船舶上将缓解这一情况。最近，光伏（PV）能源已经引入船舶电力系统，以减少其温室气体排放，提高能源效率，增强船舶电力系统的稳定性。然而，由于太阳能的不确定性，使用太多太阳能可能会增加投资成本，使电力系统不稳定。此外，广泛的调查发现，使用储能系统（ESS）是确保电力系统的可靠性和电力质量的最有效的解决方案之一，有利于分散式发电资源的普及。一些研究表明，电力系统中分布式发电机的ESS的最佳管理可以削减峰值负载，降低更新电力系统的成本，减少对环境的负面影响。
具有PV和ESS的船舶电力系统可以被视为一种特殊的移动和孤岛式微电网。以前的研究调查了船上的混合动力装置。随着柴油机的发展，锂离子电池已经被开发出来了。 为了最大限度地节省燃料，电池存储系统已被用于将散货船转换为全电动船。 其他作品已经阐明了各种控制策略，以延长电池寿命并降低燃料消耗。
已经出版了许多有关陆上ESS电力系统的混合光伏/柴油系统的文献，特别是已经分析了具有飞轮储能的混合光伏/柴油系统的经济和环境优点。 已经提出了在可再生能源不确定性下的独立风/光伏/柴油混合动力系统，以最大限度地降低能源成本并最大程度提高可靠性。 还提出了用于独立微电网的最佳单元尺寸分配方法。据了解，光伏 /柴油/电池混合动力系统尚未得到广泛的讨论。 在此，已经讨论了应用于商船的光伏系统，以降低燃料成本。 对混合型光伏 /柴油船舶系统的稳定性评估和经济分析进行了研究。作者提出了一个初步分析，以减少泊位处电船的排放。 此外，将大量光伏电力整合到船舶电力系统中以减少二氧化碳排放是具有挑战性的。 船舶电力系统中的光伏发电取决于其在海洋中的位置。以前关于光伏系统使用的研究考虑了日期，当地时间，时区，经度和纬度来制定移动船上光伏电池产生的电力。 在考虑了光伏电池板的各种倾斜角度的基础上，提出了混合型光伏/电池/柴油动力系统的最优尺寸。由于太阳能系统的性能和评级对气候条件具有强烈依赖性，考虑了诸如日期，当地时间，经度和纬度之类的参数，并且对不同位置的光伏电池模块的输出进行了更正。 作者提出了考虑各种环境条件的混合光伏/风力系统的最优设计。使用粒子群优化算法来优化包括光伏板，风力发电机，柴油发电机，电池，燃料电池，电解槽和氢罐的混合系统。 详细的光伏系统模型已经建立和优化，考虑到实际环境条件和不确定的运行情况。 已经开发了一种估计全球倾斜辐照度的方法，该方法考虑了温度和太阳光谱分布。
本文提出了一种用于在独立船舶电力系统中对中国大连到也门的亚丁的典型导航路线优化混合光伏/柴油/ ESS的新方法。 具体来说，这项工作提出了一种通过该路线从船上的光伏阵列发电的方法。对以下五种条件下的负荷变化进行建模;定期巡航，全速航行，对接，装载/卸载和锚定。对于经济分析，使用多目标粒子群优化算法（MOPSO）来确定各种功率源的最佳尺寸，并尽量减少二氧化碳排放。
本文的其余部分如下：第2节建模混合船舶电力系统。 第3节制定了这个问题。 第4节提出了解决方法。 第5节描述了四个案例研究，以验证所提出的算法，第6节得出结论。
- 动力电力系统混合数学模型
2.1土地和混合动力系统的独立电力系统之间的区别
船舶电力系统与陆上独立电力系统发电规划相关的研究问题有很大的不同。细节描述如下。
（1）陆地上的独立电力系统仍然存在; 然而，船舶电力系统通常以移动模式操作。
（2）光伏阵列在陆上的独立电力系统中接收固定辐射。 即使太阳辐射的大小是固定的，帆船上的照射是会持续变化。也就是说，除了日期和时间之外，船舶电力系统的照射也依赖于经度和纬度。
（3）陆上独立电力系统的负荷不断变化。然而，在船舶中总负载会由于一些操作条件（定期巡航，全速航行，对接，装载/卸载和锚定）而不同。 请注意，油船的蒸汽机用于驱动独立于油轮船舶动力系统的船舶螺旋桨。
（4）陆上独立电力系统中光伏阵列的入射角度暂时固定; 然而，船舶的波动导致入射角的变化。
（5）船舶电力系统中甲板上的海水碰撞影响了光伏组件的效率。 光伏组件在陆上不会发生这种现象。
（6）没有必要确保陆上独立电力系统的负荷概率（LOLP）损失为零; 然而，船舶电力系统中的LOLP必须为零。
为了简化研究，上述说明（4）和（5）将不会在这项工作中得到解决。
2.2问题描述
这项工作的重点是优化船舶电力系统混合型PV /柴油/ ESS系统的规模，该系统是根据“中国油轮船光伏技术应用研究”项目进行的。该油轮的详细参数是：长度、宽度和高度分别为332.95米，60米和30.5米。光伏阵列安装总面积为2000平方米。这艘油轮的载重量为10万吨。
本研究分析了油轮船舶混合PV /柴油/ ESS动力系统的成本和排放情况，如图1所示。该系统包括发电光伏阵列，提供主电源的柴油发电机和用于储存多余能量的ESS，提高系统的可靠性。柴油发电机必须能够始终提供整个负载，因为船舶的电力系统始终以独立模式运行。
在图中浏览航线。中国大连到也门的亚丁也需要20天的时间。油轮每年航行四次。具体来说，该船于大连1月1日，4月1日，7月1日，10月1日上午8时开航，分别于1月25日，4月25日，7月25日和10月25日从亚丁回程。 因此，优化涉及一年3840小时，照射，温度和负载曲线每小时采样一次。不考虑船舶波动和海水撞击光伏阵列甲板上的影响。
2.3系统组件的型号
2.3.1光伏系统
太阳辐射随着船舶的位置，日期和时间而变化，因为油轮沿着路线航行。 关于全球水平辐射和环境温度的原始数据来自GeoModel Solar Company拥有的七个气象站点。每小时采样的这些数据根据船舶沿着路线航行的时间和地点分配给不同的小时。 因此，由船上PV阵列产生的功率可以通过日期，当地时间，时区，经度，纬度和环境温度的小时数据来估计。此外，考虑到各种实际环境条件以提高所提出的方法的准确性。 在本文中，考虑了PV模块功率输出估算的数学模型，并考虑了季节s（s = 1,2,3,4）中时间t（t = 1,2，...，960）的每个光伏系统的输出功率 ，3,4）由太阳辐射获得，使用下式。
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其中是瞬时光伏发电机效率，是PV系统中使用的模块面积（m2），是小时总太阳辐射（W / m2）。
瞬时光伏发电机的效率由下式给出。
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其中是光伏发电机参考效率;是功率跟踪设备的效率，本文为1; Tc为PV电池的温度（℃）; 是本文中的PV电池参考温度，其取为25℃，
为硅电池的效率的温度系数，其范围为0.004至0.006 /℃，并且在此设定为0.0048。
基于Markvar提出的PV模型，电池温度Tc可以表示如下。
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其中正常工作电池温度（NCOT）定义为45℃，Ta是环境温度（℃），在本研究中假设为25℃。
太阳辐射在混合动力船舶动力系统中起重要作用。 这项工作提出了船上小时总太阳辐射的修改，如下所示。
其中和表示直接辐射，天空漫射辐射，地面反射辐射和直接正常辐照度 分别垂直于太阳光线的表面。 变量C，和分别表示漫反射部分常数，反射指数和天顶角。 变量h是板和太阳射线之间的角度，并使用公式
其中被定义为与水平表面的倾斜角。 由于船上的光伏阵列是水平的，所以是一个常数和分别是太阳方位角和方位角式。（6）用于计算太阳天顶和方位角：
其中d是太阳倾角，其由式（7）; k是以度为单位的纬度，a是使用公式确定的太阳角。
其中d是一天的数量（例如，1月1日，d = 1）; LST和LT分别表示本地标准时间和本地时间。 EOT代表“时间方程”，并说明了太阳周围地球速度的不规则性（分钟）。 Llocal是当地经度（东东gt; 0和西lt;0），tzone是当前时区与GMT（东gt; 0和西lt;0）之间的差异。
表1列出了本研究中使用的光伏数据
2.2.2 柴油发电机
作为混合动力船舶电力系统的主要动力源，柴油发电机在PV模块和ESS产生的总功率不足的情况下，满足负载需求。 柴油发电机的燃油消耗量Fd（L / h）取决于输出功率，定义为：
是额定功率; Pd是柴油发电机的输出功率，a = 0.246（L / h），b = 0.0845（L / h）是消耗曲线的系数。
-
-
- 电池
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由于PV系统输出功率的间歇性，采用LiFePO4电池作为ESS，以考虑到充电状态（SOC）的任何过剩或赤字产生的电力。
当柴油发电机和光伏组件产生的总功率超过负载时，电池组将被充电。 季节s时间t的ESS的充电能量可以如下获得。
其中EESS（s，t）和EESS（s，t-1）是ESS在时间t和t的充电能量1; Eload（s，t）是负载需求，Nch是电池组的充电效率。
另一方面，当负载需求超过所产生的可用能量时，根据方程式，电池组被放电
表2列出了LiFePO4电池的参数
2.3.4 负载
负荷曲线的特点在规划可靠的混合动力船舶动力系统方面至关重要。图3给出了油轮的五种运行情况下的总载荷，详见表3。具体来说，五种不同的负载条件分别为1580 kW，1790 kW，1650 kW，1290 kW和500 kW，分别对应于定期巡航，全速航行，对接，装载/卸载和锚定。 此外，在大连（中国），上海（中国），香港（中国），新加坡，马塔拉（斯里兰卡）和亚丁（也门）的6个城市进行交易和维护。 当船在海洋上航行时，它总是全速; 当它在马六甲海峡航行时，这艘船正处于定期的巡航模式。
当船舶处于全速时，峰值载荷为1790千瓦，而在船舶处于锚定状态时，峰值载荷为500千瓦。图4绘制了路线上的小时负载曲线，由此获得。
3 问题制定
3.1 客观功能
基于上述描述，研究的问题的目的是尽可能减少船舶电力系统的投资和运营成本以及柴油发电机的排放量，同时满足运行限制。 更具体地说，这个多目标问题的控制变量的数量是3842，其中包含3840小时的柴油发电机输出，最佳的光伏规模和ESS的容量。 多目标函数如下。
总成本由燃料成本和PV和ESS的安装和更换成本组成，指定为净现值。这些成本定义如下。
燃油价格（0.709美元/升）; CPV资本，CPV替代，CESS资本和CESS替代表示PV和LiFePO4电池的安装和更换价格; PPV是PV（kW）的大小，Eess是LiFePO4电池的容量。 为了将初始成本转换为年度资本成本，资本回收率（CRF）由公式 。
其中r是利率，y表示PV模型或ESS的寿命。
3.2.约束
对于混合型PV /柴油/ ESS船舶动力系统，应满足以下操作限制。
其中Pd（s，t），PPV（s，t），EESS（s，t）分别表示季节s时间t的柴油发电机，PV和ESS的输出。 此外，在季节s的时间t，有功功率应该平衡如下。
4 方法
由于最优尺寸问题被形成为约束非线性优化问题，本文利用多目标粒子群优化（MOPSO）与精英非主导排序遗传算法（NSGA-II）结合，解决了多目标优化问题。
PSO是Kennedy和Eberhart于1995年首次开发的启发式优化技术。 其基本思想是随机生成称为粒子群的个体群体。 代表优化问题的潜在解决方案的每个粒子以随机速度飞过n维搜索空间，并根据自身的最佳探索，最佳群体全局体验及其先前的速度向量来更新其位置，使用以下方程。
与NSGA-II集成的MOPSO算法从N个粒子的随机群体开始，用于初始化柴油发电机的输出功率Pd（s，t）3840h，PV PPV的大小
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