(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202110621407.6 (22)申请日 2021.06.03 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 113239630 A (43)申请公布日 2021.08.10 (73)专利权人 上海交通大 学 地址 200240 上海市闵行区东川路80 0号 (72)发明人 文书礼　林安妮　朱淼　顾明昌　 徐莉婷　 (74)专利代理 机构 上海汉声知识产权代理有限 公司 3123 6 专利代理师 胡晶 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06K 9/62(2022.01)G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06Q 10/04(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) G06F 111/04(2020.01) (56)对比文件 CN 110967022 A,2020.04.07 CN 103268366 A,2013.08.28 CN 111553510 A,2020.08.18 CN 111392017 A,2020.07.10 CN 108280 551 A,2018.07.13 US 2011320073 A1,201 1.12.29 审查员 宋佳璇 (54)发明名称 风资源影响的移动能源网络发电与航程优 化方法和系统 (57)摘要 本发明提供了一种风资源影响的移动能源 网络发电与航程优化方法， 包括： 选择风速、 温 度、 气压和云层覆盖率4个特征作为预测的数据 输入； 选取全年小时级数据作为预测模型的训练 集和测试集； 对样本数据进行归一化处理。 本发 明基于数据驱动的移动能源网络发电与航程联 合优化方法， 将海上风速对全电力船舶航速的影 响考虑在内， 可以更加有效的调节实际船速， 实 现更好的船舶能量管理； 通过丰富细化运行成本 目标函数， 将储能的运行成本考虑在内， 更加符 合实际运行场景； 通过分段线性化方法， 将优化 模型转换为 混合整数线性规划模 型， 解决了混合 整数非线性规划难以求解的问题； 不局限于全电 力船舶电力系统， 也可用于陆地电动汽车等移动 能源网络 。 权利要求书3页 说明书7页 附图3页 CN 113239630 B 2022.07.15 CN 113239630 B 1.一种风资源影响的移动 能源网络发电与航程优化方法， 其特征在于， 包括对海上风 速的预测， 所述预测方法包括如下步骤： 步骤S1： 选择风速、 温度、 气压和云层覆盖率 4个特征作为预测的数据输入； 步骤S2： 选取全年小时级数据作为预测模型的训练集和测试集， 训练集和测试集的占 比分别为75％和25％； 步骤S3： 对样本数据进行归一 化处理， 提升预测准确度； 还包括计及海上风资源影响的移动能源 网络发电与航程联合优化求解方法， 统一归纳 为以下形式： Minimize F(x)＝(f1(x),f2(x)) 其中， F(x)代表目标函数； f1(x)代表多目标函数的第一个目标函数， 在本方案中f1(x) 表示移动能源网络的运行成本； f2(x)代表多目标函数中 的第二个目标函数， 在本方案中代 表移动能源网络的碳排放； x＝(x1,…,xd)为包含d个决策变量的解集， gi(x)， hj(x)分别表 示不等式和等式约束； i和j分别代 表第i个和第j个等式和不 等式约束。 2.根据权利要求1所述的一种风资源影响的移动 能源网络发电与航程优化方法， 其特 征在于， 采用最小最大化的方法， 将输入变量取值范围归一化至[0,1]范围内， 转换公式如 下： 其中， x*为归一化后数据值； x代表样本数据； xmax和xmin分别为原始样本数据的最大值和 最小值。 3.根据权利要求1所述的一种风资源影响的移动 能源网络发电与航程优化方法， 其特 征在于， 所述预测方法还 包括遗忘门单元、 输入门单 元和输出门单 元， 如下式所示： 其中， ht为t时刻的隐藏状态， 表征短期记忆； ct为t时刻的细胞状态， 表征长期记忆； xt 为t时刻的输入， ht‑1为t‑1时刻的神经 网络层隐藏状态， it， ft， gt， ot分别为输入、 遗忘、 细胞 和输出门； σ 为sigmo id激励函数； 为积矩阵乘法。 4.根据权利要求1所述的一种风资源影响的移动 能源网络发电与航程优化方法， 其特 征在于， 还包括优化方法， 所述优化方法包括目标函数， 所述目标函数包括柴油发电机的燃 油消耗成本、 柴油发电机的启停成本、 储能系统的运行成本：权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 113239630 B 2其中， TCDG,TCST， TCSD,TCESS分别为柴油机运行成本、 启动成本、 关停成本和储能系统运 行成本； 分别表示第t个时间间隔内 的柴油机运行成本、 启动成本和关停成 本； α和β 代表储能系统成本系数； PtESS代表储能系统在t时刻的放电功率； 为第n台柴 油机在第t个时间 间隔内的碳 排放。 5.根据权利要求1所述的一种风资源影响的移动 能源网络发电与航程优化方法， 其特 征在于， 所述优化方法有多个约束条件， 所述约束 条件为系统功 率平衡约束、 柴油机相关约 束、 储能相关约束和计及风资源影响的航行相关约束。 6.根据权利要求5所述的一种风资源影响的移动 能源网络发电与航程优化方法， 其特 征在于， 所述系统功率平衡约束： 其中， ηT为发电到负荷的能量传递效率； 代表第n台柴油发电机在t时刻的出力； PtSer 为全电力船舶生活负荷在t时刻的功率需求， Ptpro为电力推进系统在t时刻的功率需求， Ptpro ＝0.003(Vtpro)3； 所述柴油机相关约束包 含柴油机功率变化约束和机组启停约束： 其中， u， y， z分别代表[0， 1]变量； RUn， RDn分别为第n台柴油发电机的功率升高和降低范 围上限； S Dn， SUn分别为第n台柴油发电机的启动和关停 功率变化 值。 7.根据权利要求5所述的一种风资源影响的移动 能源网络发电与航程优化方法， 其特 征在于， 所述储能相关约束： 其中， SOCtESS表示t时刻储能系统的荷电状态； PtESS代表储能系统在t时刻的放电功率； 为储能荷电状态上 下限； 为储能放电功率上 下限； 所述计及风资源影响的航行相关约束：权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 113239630 B 3