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摘要
基于数据驱动的船舶能效动态仿真可以有效提高船舶智能能效管理水平,并且,随
着人工智能、大数据等技术的发展,船舶智能能效管理可以有效地降低船舶能源消耗及
污染气体排放,其是实现船舶绿色化与智能化的有效途径。为进一步提高船舶智能能效
管理水平,解决能效优化效果难以在实船验证的问题,需要开展船舶能效动态仿真与能
效优化效果验证方法的研究。本文以大型远洋散货船的能效数据为研究基础,针对现有
船舶能效仿真与优化验证分析方法的不足,提出了一种基于数据驱动的船舶能效动态仿
真与验证方法,构建了船舶能效动态仿真系统,充分考虑了航行环境因素的影响,可进
一步提升船舶智能能效管理水平,为船舶能效动态仿真与能效优化效果验证分析提供理
论方法与研究思路。本文主要工作内容如下:
(1)充分考虑船舶航行环境和能效数据的时空差异性和多变性,基于获取的目标
船航行环境数据及船舶实际营运数据,分析了船舶能效的时空分布特征,探明了船舶能
效水平与环境因素之间的关联程度,为实现船舶能效动态仿真奠定了数据基础。
(2)提出了几种基于机器学习的油耗模型构建方法,并以黑箱油耗模型的输出作
为能效优化模型的目标函数,在航段聚类分析的基础上采用针对多目标优化问题的第三
代非支配排序遗传优化算法(NSGA-Ⅲ)实现了船舶航速优化模型的建立,为后续的实
时三维动态仿真奠定了油耗模型与能效优化模型基础。
(3)基于目标海域的能效数据、船舶油耗模型以及航速优化模型建立能效动态仿
真系统,完成了系统的数据模块、三维模型模块、仿真与优化决策模块及反馈模块的建
立,实现了虚实模型信息实时匹配与交互,使船舶运动信息、能效信息实现三维可视化
反馈,通过输入目标船舶的数据信息,运行仿真系统即可完成优化决策前后的船舶能效
动态仿真,为后续的能效仿真与优化效果验证提供了系统支撑。
(4)基于仿真系统完成油耗模型验证、能效优化前后船舶能效仿真的工作,仿真系
统中的虚拟船舶模型可有效反应实船航行状况,实现船舶航行时的情景再现,并可以通
过三维可视化的方式进行船舶能效优化效果实时验证分析。分析结果表明,采用性能最
优的极限学习机油耗模型,经优化决策后的船舶油耗综合优化效果达到了2.2%,该仿真
与验证方法对提高船舶智能能效管理水平具有重要意义。
关键词:油耗模型;航速优化;NSGA-Ⅲ算法;动态仿真;三维可视化
Researchondynamicsimulationandverificationmethodofshipenergy
efficiencybasedondatadrive
Abstract
Thedynamicsimulationofshipenergyefficiencybasedondata-drivencaneffectively
improvethelevelofshipintelligentenergyefficiencymanagement.Moreover,withthe
developmentofartificialintelligence,bigdataandothertechnologies,shipintelligentenergy
efficiencymanagementcaneffectivelyreduceshipenergyconsumptionandpollutiongas
emission.Itisaneffectivewaytorealizegreenandintelligentships.Inordertofurtherimprove
thelevelofshipintelligentenergyefficiencymanagementandsolvetheproblemthattheeffect
ofenergyefficiencyoptimizationisdifficulttoverifyinrealships,itisnecessarytocarryout
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