摘 要

交通运输是我们今天能够实现全球化的重要基石，船运是海上运输的主要方式，其需要大量的化石燃料。随着全球疫情所带来的经济放缓和油价持续走高，在可以想见的未来，世界各国将会加快抢占能源制高点。在今天我们已经入电气化、智能化时代。能源高效利用，调整新的能源利用结构，各国都加大了对于清洁可再生能源方面的研发投入。对于在航运业占重要地位的船舶运输来说，就显得更为重要。因此，本文提出船舶多能源发电系统电源的优化配置方法，旨在找到多种能源利用的新路子，从而达到运输节约成本，保护环境，从发电到用电之间实现能量的优化配置管理的效果。在以电作为主要能源供应的船舶上，多能源电源优化配置强调的“整体优化”是船舶多能源优化配置技术的一个面向未来的发展方向。

本文介绍了船舶清洁能源应用的背景和多能源互补发电系统发展现状及其特点。结合当下船舶运输中所面临的环保和经济问题，经过分析归纳提出本文所研究得课题多能源船舶发电系统电源优化配置研究，建立燃料电池、风力发电机、光伏电池以及蓄电池得数学模型，运用了带有精英策略的非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）。通过计算分析论证该算法具有较高的执行效率和较好的收敛效果，最后在Matlab平台上进行仿真研究。其具体研究过程如下：

首先，介绍了船舶运输目前所产生的能源危机和由此带来的环境污染，进而说明加大多能源在船舶发电的应用。同时也介绍了多能源船舶的发展现状并对多能源船舶发电技术研究的现状进行描述。

其次，在第2章本文建立燃料电池、光伏电池、风力机以及蓄电池的数学模型。对于燃料电池的工作方式作了阐述。为了便于理解对相应的化学方程进行解释并列出建模所需要的数学模型。同时介绍了光伏电池的单二极管等效模型和它的等效电路及其功率输出模型，然后对风力发电机、蓄电池进行建模，最后文章着重讲了确立目标函数和决策变量。建立功率平衡约束和负载能源约束条件并对重要物理量和计算公式进行解释。根据经典遗传算法的定义，发现在单目标多约束条件下经典遗传算法存在明显的不足，从而采用改进遗传算法来对目标函数进行求解。

最后，在Matlab平台上编写程序对多能源船舶发电优化配置系统容量模型进行仿真，分析试验结果，得出最佳的优化配置。

关键词：船舶多能源发电；清洁能源；遗传算法；Matlab

Abstract

Ocean transportation is an important cornerstone of our globalization today. Shipping is the main method of maritime transportation, which requires a lot of fossil fuels. As the economic slowdown and oil prices continue to rise due to the global epidemic, and the International Maritime Organization has stricter control of ship pollutant emissions, more and more shipping companies and research institutions are turning their attention to clean energy. Therefore, the optimal configuration method of the power supply of the ship's multi-energy power generation system is to achieve the lowest fuel consumption of the ship on the basis of ensuring the reliability and stability of the ship's power supply, reduce equipment wear, save costs, protect the environment, from power generation to power consumption Realize optimal configuration management of energy. On ships that use electricity as the main energy supply, the "overall optimization" emphasized by the multi-energy power supply optimization configuration is a future-oriented development direction of ship energy system technology.

Combined with the current environmental and economic problems faced by ship transportation, the paper summarizes and proposes the research topic of this paper. The research on the optimal configuration of power supply for multi-energy ship power generation，established mathematical models for fuel cells, wind turbines, photovoltaic cells, and storage batteries, and used non-dominated sorting genetic algorithms (NSGA-Ⅱ) with elite strategies. Through calculation and analysis, it is proved that the algorithm has higher execution efficiency and better convergence effect. Finally, simulation study is carried out on the Matlab platform. The specific research process is as follows:

First, it introduces the current energy crisis and environmental pollution caused by ship transportation, and then explains the application of more energy to ship power generation. It also introduces the development status of multi-energy ships and describes the current status of multi-energy ship power generation technology research.

Secondly, the power generation principle of the fuel cell is introduced, the power output curve of the fuel cell is drawn and the electrochemical reaction equation is liste. At the same time, it introduces the single-diode equivalent model of photovoltaic cells, its equivalent circuit and its power output model. It also models wind turbines and batteries to establish decision variables, including wind turbines, photovoltaic cells, batteries, and fuel The number of batteries and inverters and the height of the fan are based on the total operating cost of the system

(including purchase cost, maintenance cost, installation cost) as the objective function, Establish performance constraints and load energy constraints and explain important physical quantities and calculation formulas According to the definition of classic genetic algorithm, it is found that the classic genetic algorithm has obvious deficiencies under the condition of single objective and multiple constraints, so NSGA-Ⅱ is used to solve the objective function.

Finally, a program is written on the Matlab platform to simulate the capacity model of the multi-energy ship power generation optimization configuration system, and the test results are analyzed to obtain the optimal configuration.

Keywords: ship multi-energy generation; clean energy; genetic algorithm; Matlab.

目录

摘 要 Ⅰ

Abstract Ⅱ

第1章绪论 1

1.1本文的研究背景及意义 1

1.2多能源船舶的经济环保性发展现状 1

1.3多能源发电系统的研究现状 3

1.4论文研究的主要内容和技术方案 4

1.4.1研究的基本内容、目标 4

1.4.2技术路线 4

第2章多能源船舶各部分数学模型 6

2.1燃料电池数学建模 6

2.2光伏电池特性及建模 7

2.2.1光伏电池的单二极管等效模型 7

2.2.2工程应用下的光伏电池数值模形 8

2.3风力发电数学模型 9

2.3.1风力资源介绍 11

2.3.2风力机轴风速的建模 11

2.4蓄电池建模 11

2.5基于经济性目标函数 13

2.5.1船舶多能源系统目标函数 13

2.5.2船舶多能源系统优化的约束条件 13

2.6本章小结 14

第3章优化算法 15

3.1遗传算法简介 15

3.1.1遗传算法的运算过程 15

3.1.2遗传算法特点 16

3.2改进遗传算法 16

3.2.1约束处理过程及优化处理方法 16

3.2.2约束处理过程 17

3.3本章小结 18

第4章基于MATLAB的多能源电源优化配置仿真 19

4.1风光资源及负载数据 19

4.2混合发电系统部件选型 21

4.3仿真结果分析 22

4.4本章总结 25

第5章 总结与展望 26

参考文献 27

致谢 28

第1章绪论

1.1本文的研究背景及意义

我们人类自进入文明社会以来，工业水平呈现爆发性提高。三次工业革命每一次的重大科技突破的背后，都是大规模能源开采和新发现或者研制的能源大规模进入产业化所带的。就我国目前来讲，虽然人均消耗只有1.4吨煤，但我们拥有巨大的人口数量，总量每年有近20亿吨的煤耗量，同时还面临液体燃料短缺，以及化石燃料燃烧造成的空气污染、二氧化碳排放量增大、极端天气频发等环境问题。在船舶运输行业中，国际防止船舶造成污染公约（MARPOL 73/78公约），在每次经过改进和修订后对于污染物的排放限制越来越严格。同时世界各主要进出口大国如：英国、美国、加拿大等，都在通过法案限制船舶污染物排放区域。因此，做好船舶节能减排工作已势在必行。然而新型可再生的清洁能源具有分散性、能量密度低、间歇大等缺点。采用多能互补发电方式能够在一定程度弥补新能源发电的不足。因此，多能互补发电方式已成为全球发电的研究热点。

多能源互补发电技术是当下解决船舶独立电网发电供能的一种有效途径，但虽然传统能源污染大，但由于新能源利用技术成熟较晚，目前产业化方面还是不能规模化。这就导致单个系统成本较高。所以，我们需要对于多能源系统进行优化配置，以达到及经济又可靠环保的效果^[1-2]。

1.2多能源船舶的经济环保性发展现状

随着对外开放和进出口贸易的加大，船舶消耗大量的化石能源毫无疑问对经济成本和环保产生了重大影响。同时，在远洋航行途中柴油机需要在各种工况下长久运行，会造成柴油机零件容易损坏，增加了运营成本。在全球容易强调“生态保护--建设美丽地球家园”的今天，人们对环保的意识也越来越高^[3]。尤其是在世界运输中占很大比重的航运业。对于我国来说应更加重视，如下图1.1可看出截至2018年我国石油占化石排放的1.5%且呈持续增加趋势。船舶的废气排放也会导致大气中可吸入颗粒物增加，大量燃烧重油产生酸雨。船舶大气污染已经严重影响到了在一些船舶吞吐量大、航线较多地区人们的日常生活^[4]。这也就倒逼传统的船舶制造商去进行新制造的升级，学习新思维，走心的发展道路。行业发展趋势也是朝着的更加生态和环保的角度着眼，提升用电的配置的合理性、能量的管理的科学性^[5]。