全電力推進(jìn)船舶相比傳統(tǒng)的柴油機(jī)推進(jìn)船舶具有維護(hù)方便、環(huán)境污染小、船上生活舒適度高等特點(diǎn),受到航運(yùn)業(yè)的青睞,全電力推進(jìn)船舶的能量管理是保障電力系統(tǒng)的穩(wěn)定、高效運(yùn)行、實現(xiàn)最大化運(yùn)營效率和最小化運(yùn)營成本的關(guān)鍵。隨著電力電子和變頻調(diào)速技術(shù)的發(fā)展,越來越多的現(xiàn)代船舶采用電力推進(jìn)技術(shù),而且國際社會對航運(yùn)業(yè)的節(jié)能減排越來越重視,這就對船舶的能量管理提出了更高的要求。全電力推進(jìn)船舶若完全人為地進(jìn)行能量管理,不可避免的會產(chǎn)生燃油浪費(fèi)、機(jī)組磨損、過度排放等問題,導(dǎo)致全電力推進(jìn)船舶電力系統(tǒng)的運(yùn)營成本和溫室氣體排放量增加。通過智能優(yōu)化算法對全電力推進(jìn)船舶進(jìn)行能量管理優(yōu)化研究,就可以在保障船舶電力系統(tǒng)運(yùn)營安全可靠的前提下,增加船舶電力系統(tǒng)運(yùn)營的經(jīng)濟(jì)性、環(huán)保性。因此,全電力推進(jìn)船舶能量管理的優(yōu)化研究具有十分重要的理論意義和應(yīng)用價值。首先,本文針對帶有多發(fā)電機(jī)組的、帶有多發(fā)電機(jī)組和儲能系統(tǒng)的全電力推進(jìn)船舶,以降低船舶運(yùn)營成本為目標(biāo),考慮電力系統(tǒng)各運(yùn)行狀態(tài)約束,建立相應(yīng)的船舶能量管理優(yōu)化問題數(shù)學(xué)模型,然后采用量子離散粒子群優(yōu)化算法、標(biāo)準(zhǔn)粒子群優(yōu)化算法（Standard Particle Swarm Optimizat... 

【文章來源】：大連海事大學(xué)遼寧省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：63 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．４?ＳＰＳＯ流程圖??Ｆｉｇ．?２．４?Ｔｈｅ?ｉｌｏｗ?ｃｈａｒｔ?ｏｆ?ｓｆａｎｄａｒｄ?ｐａｒｔｉｃｌｅ?ｓｗａｎｎ?ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ??２．２．２離散粒子群優(yōu)化算法??

?大連海事大學(xué)專業(yè)學(xué)位碩士學(xué)位論文???量子粒子的進(jìn)化過程也就是量子粒子速度的更新過程。第〖個量子粒子的第Ｊ維度??的量子旋轉(zhuǎn)角所對應(yīng)的量子旋轉(zhuǎn)門定義為：??，?．?ｃｏｓ（ＡＤ?－ｓｉｎ（ＡＤ??Ｕ（Ａ０．ｌ）＝?（２．１４）??１?＇?｜＿ｓｉｎ（ＡＵ?ｃｏｓ（Ａ０ｌｄ）＿??在第々＋１次迭代后量子比特位用量子旋轉(zhuǎn)門以（Ａ＾）更新，更新公式見式??（２．１５）。圖２．５為量子旋轉(zhuǎn)門示意圖。??．?、，?ｆ［＂ｃｏｓ（Ａ（９．?，）?－ｓｉｎ（Ａ＾?ｊ）??〇ａｂｓ（＂?Ａ６＾）ｖ；ｙ）?＝?ａｂｓ?ｖ，，＞?（２１５）??ｃｏｓ（Ａ６＞，（／）Ｊ?Ｊ??式中，ａｂｓ（．）為絕對值函數(shù)，使所有量子比特位保持在其定義區(qū)間。當(dāng)出現(xiàn)量子旋轉(zhuǎn)角??＝０的情況，量子比特位心就會通過量子非門＂以某種較小的概率進(jìn)行量子比特??位更新，這一過程可以描述為：??ｖ＊＾１?＝?Ｎｖｋ?ｔ?＝?ｖ）?ｄ?（２．１６）??ｉ，ｄ?ｉ，ａ?ｊ?ｑ?ｉＭ??ｒ?，ａ＇）＇?Ｈ??圖２．５量子旋轉(zhuǎn)門示意圖??Ｆｉｇ．?２．５?Ｔｈｅ?ｄｉａｇｒａｍ?ｏｆ?ｑｕａｎｔｕｍ?ｒｏｔａｔｉｎｇ?ｇａｔｅ??－１７?－??

?大連海事大學(xué)專業(yè)學(xué)位碩士學(xué)位論文???１，ｒａｎｄｏｍ?＞?ｆ?ａ；￣，］）??ｘ＾｛＝＼?Ｖ?＼?（２．２２）??０，?ｒａｎｄｏｍ?＜?）??式中，（Ｃ１?ｆ描述了量子比特位ｖ，＝出現(xiàn)“〇?”狀態(tài)的概率，（ｙ〇２描述了量子比特位Ｖ，，??出現(xiàn)“１”狀態(tài)的概率。??ＱＢＰＳＯ的流程圖如圖２．６所示。ＱＢＰＳＯ的具體步驟如下：??（１）初始化量子粒子群，將量子粒子的量子速度的所有量子比特位設(shè)置為１／力，??意味著量子比特位出現(xiàn)“０”狀態(tài)和“１”狀態(tài)的概率相同。第／個量子粒子的位置；ｃ，°通??過式（２．２２）對量子速度進(jìn)行測量得到。??ＯｆｉＴ）????？????設(shè)置算法參數(shù)，并隨機(jī)初始??化ａ子粒子的速度、位置、??暈子比特位、景子旋轉(zhuǎn)角??計算Ｍ?了粒了的適應(yīng)度值??確定量子粒子個體極??值和種群全局極值??更新董子粒子的量子比特??位和里子旋轉(zhuǎn)ｆｆ］，從而更ｑ??新貴子粒子的速度和位籃??ｒ粒ｒ的適應(yīng)￥１１??會??更新童子粒子個休極??值和種群全局極值??輸出最優(yōu)解，以及??對應(yīng)＇的適應(yīng)度值??（結(jié)束）??圖２．６?ＱＢＰＳ０流程圖??Ｆｉｇ．?２．６?Ｔｈｅ?ｆｌｏｗ?ｃｈａｒｔ?ｏｆ?ｑｕａｎｔｕｍ?ｄｉｓｃｒｅｔｅ?ｐａｎｉｃｌｅ?ｓｗａｒｍ?ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ??－１９?－??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[8]鋰電池/超級電容器在電力推進(jìn)船舶中的應(yīng)用[J]. 陳晨,王錫淮,馮昊,徐晟,肖健梅.  船舶工程. 2016(S2)
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[10]混合動力船舶的能量管理與控制策略[J]. 高迪駒,沈愛弟,褚建新,黃細(xì)霞.  上海海事大學(xué)學(xué)報. 2015(01)

博士論文
[1]基于船舶電力推進(jìn)系統(tǒng)直接轉(zhuǎn)矩控制技術(shù)研究[D]. 趙宏革.大連海事大學(xué) 2011

碩士論文
[1]全電驅(qū)船舶電網(wǎng)能量優(yōu)化管理策略研究[D]. 姚池.重慶大學(xué) 2017
[2]混合儲能平抑綜合電力推進(jìn)系統(tǒng)功率波動研究[D]. 李強(qiáng).哈爾濱工程大學(xué) 2016
[3]船舶電力推進(jìn)系統(tǒng)能量管理策略研究[D]. 李明.哈爾濱工程大學(xué) 2016



本文編號：3448936