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应对非预期情况的船舶混合能源系统能量管理
1
作者
司玉鹏
王荣杰
+2 位作者
王亦春
林安辉
刘亚杰
《哈尔滨工程大学学报》
北大核心
2025年第10期2021-2031,共11页
为应对船舶混合能源系统在设备故障或突发扰动等非预期工况下面临的能量管理挑战,本文提出一种基于优先级采样的深度确定性策略梯度算法的弹性增强控制策略。基于动作-评价网络框架,构建了适用于船舶混合能源系统协同运行的马尔可夫决...
为应对船舶混合能源系统在设备故障或突发扰动等非预期工况下面临的能量管理挑战,本文提出一种基于优先级采样的深度确定性策略梯度算法的弹性增强控制策略。基于动作-评价网络框架,构建了适用于船舶混合能源系统协同运行的马尔可夫决策模型,该模型具有连续的状态空间和动作空间。利用历史航行数据对该算法进行训练,从而生成高效的最优能量管理策略。该策略旨在实现船舶混合能源系统在正常运行条件下的经济性优化调度,以及非预期工况下的弹性安全控制。不同场景的模拟船舶航行试验结果表明:该策略能够充分利用各类型设备的运行特性,稳态工况下能以经济性为导向实现合理的能量分配,非预期工况下则以可靠性为导向最大限度地保证系统安全运行。
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关键词
新能源船舶
非预期工况
弹性增强控制
马尔可夫决策过程
优先级采样
深度确定性策略梯度算法
历史航行数据
能量管理
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职称材料
题名
应对非预期情况的船舶混合能源系统能量管理
1
作者
司玉鹏
王荣杰
王亦春
林安辉
刘亚杰
机构
国防科技大学系统工程学院
集美大学轮机工程学院
出处
《哈尔滨工程大学学报》
北大核心
2025年第10期2021-2031,共11页
基金
国家自然科学基金项目(22309205,62473372)
湖南省科技创新计划(2023RC1002)
湖南省研究生科研创新项目(CX20240004).
文摘
为应对船舶混合能源系统在设备故障或突发扰动等非预期工况下面临的能量管理挑战,本文提出一种基于优先级采样的深度确定性策略梯度算法的弹性增强控制策略。基于动作-评价网络框架,构建了适用于船舶混合能源系统协同运行的马尔可夫决策模型,该模型具有连续的状态空间和动作空间。利用历史航行数据对该算法进行训练,从而生成高效的最优能量管理策略。该策略旨在实现船舶混合能源系统在正常运行条件下的经济性优化调度,以及非预期工况下的弹性安全控制。不同场景的模拟船舶航行试验结果表明:该策略能够充分利用各类型设备的运行特性,稳态工况下能以经济性为导向实现合理的能量分配,非预期工况下则以可靠性为导向最大限度地保证系统安全运行。
关键词
新能源船舶
非预期工况
弹性增强控制
马尔可夫决策过程
优先级采样
深度确定性策略梯度算法
历史航行数据
能量管理
Keywords
new energy ships
unanticipated conditions
elastic enhanced control
Markov decision process
priority sampling
deep deterministic policy gradient algorithm
historical navigation data
energy management
分类号
TM734 [电气工程—电力系统及自动化]
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作者
出处
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被引量
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1
应对非预期情况的船舶混合能源系统能量管理
司玉鹏
王荣杰
王亦春
林安辉
刘亚杰
《哈尔滨工程大学学报》
北大核心
2025
0
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