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混合船舶动力装置在战略装载下的模型验证
摘要
能源存储设备（ESD）技术的最新进展已经为混合船舶动力装置的发电和配电提供了新的监控控制策略，并得到新类社会法规的支持。船舶混合动力装置的特征在于存在传统的发电机（即柴油发电机组（发电机组））和ESD（即电池）。在本文中，推导和比较了两种模型来估计战略负荷平均燃料消耗。第一个模型是配置为混合系统的高保真动态模型，其中包括简化的发动机动力学，考虑了代表发电机组和ESD以及开关的连续时间和离散时间动力学。第二个模型由稳态加权平均值组成，其中不考虑瞬态效应。两种模型都忽略对发动机的热影响，以及假定发动机燃料消耗仅仅是发动机转速和功率输出的函数。推导出两个模型的动机是由于静态模型由于其稳态性质可以非常快速地估计预期的加权平均燃料消耗，这是混合动力装置运行优化的新工具。混合模型由于其动态性质并考虑了连续时间和离散时间动力学，需要较长的时间来模拟系统，这在实时操作中是不可行的。因此需要估计由于简化而导致的加权平均模型中的误差，断言哪些情况是有效的。结果表明，在动态效应不相关的情况下，稳态模型给出了确切的解。对于开关周期远远高于发动机时间常数和负载动力学时间常数的系统，这是一个很好的近似。开关频率与ESD能量存储容量直接相关，因此，与具有相对小的ESD的系统相比，具有大ESD的系统将和稳态模型更好地近似。
关键词
船舶系统中的混合动力装置，船舶系统得建模，识别，模拟与控制。
符号
在本文中使用的具有缩写和符号的术语在附录A中给出。用作下标的字母“C”表示在对ESD充电时的系统，而下标“D”表示当ESD放电时的系统。下标“0”是指初始条件。 变量上的上线（例如“F”）表示该变量的时间平均值。变量上方的点（例如“F”）表示其时间导数。下标“B”表示变量与ESD相关，下标“G”表示变量与发生器相关，下标“L”表示该变量与负载相关。下标“max”表示变量可以采用的最大值，而下标“min”表示变量可以采取的最小值。
简介
船舶混合动力装置可能是船舶安全，绿色能源管理的一个很好的解决方案，减少燃料消耗和排放。 在混合动力装置中，发电机由ESD的存在辅助。 它具有改善电机安全性和效率的巨大潜力，因为它可用于减少燃料消耗，排放或功率波动。
图1给出了混合动力设备单线图的示例，和它最重要的组成部分。 关于船上电力系统的更多细节可以在Patel（2011）和Kundur等。 （1994）。
混合不是一个新的概念，因为它已经在其他领域，如汽车工业不断研究。 Rodatz （2005）提出了（PMS），用于具有燃料电池/超级电容器混合动力系统的真实汽车，Sulaiman等人（2015）审查了混合动力汽车的能源管理系统（EMS），Guo等（2015）展示了公共汽车的桥接效应。汽车工业不是成功使用混合的唯一领域，例如包括家庭应用，如Nizeti#39;c 等。 （2015），以及起重机，升降机和模具机，如Grbovi#39;c 。 （2012）和Kim和Sul（2006）。
ESD技术的最新发展增加了能量密度及其可靠性，导致类规则中的修改，如DNV-GL（2015）所示，其中可以使用ESD代替发电机。由于具有操作混合动力船舶动力装置的可能性，因此有必要研究由动力装置混合而实现的新操作。关于不同的ESD技术的综合讨论可以在Chan（2007）中找到。
这里提出了几个高级别控制系统用来控制ESD，具有不同的目标，其主要目标是最小化燃料消耗，排放和/或最大化安全性。lindtjoslash;RN等人探讨了ESD的主要控制系统（2014）。最常见的ESD使用策略是“增强动态性能”，“峰值”，“ 转动储备”，“战略装载”和“零排放操作”。
本文的主要贡献是数理模型和验证柴油发电机组和ESD之间的相互作用。两种方法用于模拟混合动力装置。混合模型是更高保真的方法，考虑动态效应，其中稳态模型忽略所有瞬态。较高保真度模型用作测试加权平均模型结果的基准。重要的是显示两个模型的有效性范围，并讨论未建模的影响。
图 1
混合动力装置的示例。
ENG代表发动机
G代表发电机
M代表电力推进电机。
重要的是要强调在本文中的两个不同的场景中使用术语“混合”。 第一种是指“混合”动力装置，其中将ESD添加到常规船舶动力装置。 第二种用法是指“混合”模型，其中它包括具有连续时间和离散时间行为的动力系统。 应当清楚的是，在每种情况下使用哪种符号。
- 详细描述了混合动力船舶动力装置，第3节介绍和解释了战略装载，第4节得出混合模型，第5节简化混合模型，计算加权平均静态解，结果显示在第6节， 7提出了本研究中的结论。
混合动力装置
船舶动力装置包括发电机（通常由柴油或燃气驱动），变频器，变压器和连接到电源总线的电机。混合动力装置由于存在一个或多个ESD（通常是电池或超电容器）而偏离常规动力装置。
一个用于简单混合动力装置的数学模型被开发出来。假设系统中存在的仅有的损耗是由于ESD充电/放电循环。由于不考虑传输和相关联的功率电子器件损耗，由发生器（PG）产生的功率和由ESD（PB）在系统中注入的功率等于来自负载（PL）的需求功率，使得：
PG PB = PL（1）
将假设负载需求功率是系统的输入，根据各种使能功率消耗器，操作简档以及环境条件动态地变化。 ESD功率输出将使用定义为“战略负载”的设定点发电机进行控制。
在图1中可以看到混合动力装置的主要部件的框图。 2.将在第3节中更详细地描述策略负载将负载需求功率作为输入，并且产生ESD的设定点。
图。 2.战略装载混合发电厂框图。
发电机组
发电机组由一个发动机和一个发电机组成。发动机可以使用任何类型的燃料，但是最常见的用于船舶应用的是柴油和燃气发动机。
发电机将发动机的扭矩转换成电能。输出可以是AC或DC。大多数船舶使用交流电网，因此，发动机通常在固定频率下运行。在电网频率不固定的情况下（在发电机之后为直流电网或具有变频器的交流电），发动机在具有更好的燃料效率的区域中操作具有更大的灵活性。
来自发电机组的最重要的特性是燃油消耗（FOC）曲线，其可被建模为负载（PL），负载变化（P·L），发动机转速（omega;）和温度T）：
˙（2）
F OC（t）= f（PL，PL，omega;，T）
通常找到发动机比燃料油消耗（SFOC）曲线代替FOC曲线，其可以通过下式转换：
F OC = SF OC·PG（3）
机械系统时间常数比电气系统慢得多。将假定发动机表现为具有时间常数tau;G的一阶系统。发动机调速器（低级控制器）被假定为理想的控制器并且将不被考虑，因为发动机将总是收敛于期望的设定点。
发动机FOC曲线在实验中使用在NTNU的混合动力船用动力实验室中使用CAT C15控制器改装的柴油机Perkins 2506C-E15TAG1。值得注意的是，测量可以包括由于使用的传感器的偏差，并且将对于每个发动机变化。该特定发动机的SFOC曲线如图图3.
Perkins 2506C-E15TAG1比燃料油消耗量（g / kWh），NTNU混合实验室。
储能设备
ESD是电力总线中能够吸收或向电网提供电力的部件。 ESD的主要示例是电池，超电容器和飞轮。
无论使用什么技术，一些参数对于每种技术是共同的：最大额定充电和放电功率（分别为Delta;Cmax和Dmax），充电和放电效率（分别为eta;C和eta;D）和最大能量容量（Emax ）。
假定ESD局部控制器能够遵循设定点。 ESD时间常数比机械系统时间常数快得多。由于这两个假设，假设ESD控制器是理想的。
可持续发展预计平均持续10年。作为示例，电池预计持续超过2000次充电/放电循环，例如在Super-B（2016）中，这意味着如果战略负载持续使用10年时间，则一次充电/放电循环应持续约44小时。充电/放电循环的确切数目将取决于ESD尺寸和技术，范围从几百到超过100.000个周期。在本文中，将假定充电/放电循环更快，这将是极端情况。
战略装载
策略负载包括将ESD充电一段时间tau;C并且分别用充电/放电功率C和D放电一段时间tau;D。在一个充电/放电循环之后，ESD中的能量平衡必须是恒定的，使得：
EC = ED（4c）
EC是充入ESD的能量，ED是从ESD放出的能量，eta;Cle;1是充电效率，eta;Dle;1是放电效率。
充电时间和放电时间将取决于ESD性能，特别是最大额定能量容量。良好的实践是不完全充电或完全放电，因为充电效率在高充电状态（SOC）下较低，并且具有较低的SOC可能永久性地损坏ESD。 ESD将被充电，直到它达到SOCmax并放电直到它达到SOCmin。荷电状态可以建模为：
SOC（t）= SOC0 PB /Emax dt（5）
我们将定义状态变量，其将识别系统是否处于ESD充电或放电操作模式。在本文中，将假设s = 0表示ESD正在放电，而s = 1表示其正在充电。
切换规则是，如果s = 0且SOCle;SOCmin，则系统应该开始对ESD充电
如果s = 1且SOCge;SOCmax，则应该开始放电。
离散变量是使用混合框架让系统建模有趣的主要原因（Goebel等人（2012）），因为除了s之外所有的状态都是连续的。
柴油发动机被建模以计算估计燃料消耗和平均燃料消耗。通过忽略温度效应，已知在任何时刻给出SFOC和FOC表
F = F OC（PG，omega;）= PG·SF OC（PG，omega;）（6）
给定模拟时间（tau;）的平均燃料消耗及其导数计算如下：
F（0）= F（PG（0））（7c）
由于发动机FOC曲线，F可能不同于FOC（PL），因为FOC曲线不是线性的。 FOC曲线的形状是战略负荷参数的主要决定因素。 如果PL在凹形区域中，
F lt;F OC（PL）。 如果PL在凸区域中，则Fgt; F OC（PL）
混合模型
通常区分连续时间系统和离散时间系统。混合框架结合了这两种方法，假设系统具有以连续时间模型以及离散时间行为为特征的行为。仿真演化的方式可以在图3中看到。 4，其中t是连续时间，跳转次数（系统具有切换行为的次数）为j。
图。 4.混合时间t和j的表示
混合系统具有连续时间动力学和离散时间动力学。连续时间动态（流）负责发电机速度，负载需求功率等。离散动态（跳跃）定义ESD动态，当其设定点立即切换到新值时， ，改变发电机产生的功率。这种混合模型（H）在Goebel等人（2012），根据：
H =（C，F，D，G）（8）
xc,xFx
xD,xGx
C是流集，F是流图，D是跳集，G是跳图。流和跳跃集分别定义系统流动或跳跃的区域，而流和跳跃图定义了相应集合内的系统行为。可以根据在（8）和（9）中提出的框架来分析由（9）描述的良好姿势系统的稳定性。
混合系统需要定义若干状态以对混合发电机进行合理建模，例如发电机产生的电力，ESD产生的电力，需求的负载，ESD状态，ESD SOC，发电机瞬时频率（ omega;），模拟时间（tau;），瞬时燃油消耗和平均燃油消耗（分别为F和F）。所有状态由状态变量（x）描述：
注意，发电机速度不假定为常数，因此，考虑瞬时效应。这是为了验证具有更高保真混合模型的简化模型，并验证完全分析和加权平均静态模型之间的差异。
加权平均静态模型
被导出的简化模型，表示为加权平均静态模型，其中忽略瞬态效应。 这意味着不考虑由于动态效应引起的燃料消耗变化，并且假设发动机能够根据需要达到期望的设定点。 这个假设是基于以下事实：在海洋系统中负载趋向于缓慢变化，以及存在其他ESD以执行峰值剃削，存在EMS控制负载等。最后，需要花费时间 充电和放电的ESD远远高于发动机的时间常数。
给定（7a）并且假设在充电周期（PC）和放电周期（PD）期间PG，则可以计算平均燃料消耗
模拟结果
运行五个模拟案例。 每个模拟的目标是分离可能影响加权平均模型的准确性的特定因素：
bull;Sim 1显示主要输入和输出。
bull;Sim 2分析ESD效率的影响。
bull;Sim 3分析ESD容量的影响。
bull;Sim 4分析发电机组动态的影响。
bull;Sim 5分析变速发电机组的效果。
表1总结了模拟参数：
|
PL (kW ) |
50 |
190 |
190 |
190 |
190 |
|
PC (kW ) |
80 |
350 |
250 |
250 |
250 |
|
PD (kW ) |
40 |
80 |
80 |
80 |
80lt; 全文共10378字，剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料 资料编号：[143780]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word |
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