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在船舶概念设计中的柴油电机系统配置的优化
Siri Solem bull; Kjetil Fagerholt bull; Stein Ove Erikstad bull;Oslash;yvind Patricksson
摘要：在本文中，提出了一种基于优化的决策支持模型来确定船舶概念设计中的柴油电机系统配置。在模型中考虑了发动机上的负载分配，以确保满足所有未来运行状态所需要的充足的电源。基于确定与每个发动机的广义的特定的燃料消耗曲线相关的发动机之间的最佳负载分配，提出了一种用于燃料消耗计算的方法。总燃料成本和适当的NOX税费是基于船舶未来的运营概况计算的。案例研究是为了举例说明模型的使用。结果表明，该模型可用于获取有关预期运营成本的有价值的信息，并为选择机械系统配置提供决策支持。
关键词：柴油电机系统，负荷分配，设计优化。
1介绍
在过去的十年中，船舶电力推进的趋势日益增加，特别是在运营过程中受电力需求变化大的船舶类型。优化方法已经广泛地用于这种系统的建模和控制，例如[1,2]，但只有少数几个优化研究被看到，其中设计阶段的引擎选择是主要焦点[3-6]。 在这项工作中，我们提出了一个优化模型，用于在船舶概念设计中选择柴油电动（DE）机械系统的发动机配置。通过发动机配置，我们指示出发动机型号和机器中的发动机数量。
DE系统是复杂的系统，包括许多发电机和组件，如配电盘，变压器，变频器和电动机。这套可行的解决方案受到物理，技术，经济和监管限制等的限制。 由于存在大量可能的机械配置，我们认为优化模型可以作为决策支持来选择最优的模型。
设计机器时必须考虑几个方面，例如电力需求，灵活性，安全性和投资以及运营成本。由于机械系统的安装通常是一次性事件，因此必须规定船舶在整个生命周期内对推进和服务的总需求，包括操舵装置，甲板机械，导航和通信设备，酒店负载，货物支持和任务要求[7]。
DE机械通常被考虑用于承受高负荷变化的船舶类型，如近海供应船，游轮，动力定位钻井船，推进器辅助系泊浮动生产设施，管道层，破冰船和军舰等[8]。对于DE机械，适当数量的发动机通常可以在发动机最佳能效点内的负载下运转，以最大限度地减少燃料消耗[9]。此外，DE机械通过变速驱动的FP螺旋桨实现了更高的水动力效率，由于多个发动机的冗余性的提高从而提高了可靠性，并提高了空间利用率。缺点就是转换损失，与具有相同发动机配置和负载的柴油机械解决方案相比，这会增加约10％的燃料消耗。最近，由天然气发动机（GE）驱动的电力推进也成为替代方案，并且在排放控制领域尤其重要。这种解决方案的缺点是液化天然气基础设施的当前的状态，油箱的容积增加以及复杂海上作业中双燃料/低压GE的动态响应较慢。在低负载情况下，响应缓慢尤其是问题，这意味着考虑到实际运行特性对GE配置也很重要。但是，在本文的其余部分中，只会考虑DE机械系统。
设计机械系统时要考虑的部分是投资成本和运营成本，如燃料成本，人员配备时间以及维护和修理成本。根据船舶类型和航行区域，运营成本可能还包括环境税，例如在挪威水域运行时的NOX税费[10]。
执行国际和国家激励措施和条例，鼓励减少船舶排放到大气中。国际海事组织（IMO）关于SOX排放控制区（SECA）的规定对燃料的硫含量设定了上限[11]。就此而言，必须考虑燃烧的燃料类型。通过减少燃料消耗可以减少 CO2排放量[12,13]。为减少NOX 排放，新建造的所有发动机必须符合MARPOL附则VI第13条给出的最大允许NOX 排放限值，并颁发发动机国际空气污染防治（EIAPP）认证[14]。这一规定将在2016年得到加强。
选择发动机时需要考虑的其他因素包括重量和尺寸，船东对系统和部件制造商的认识，需要对船员进行培训，高速和良好的机动性以及货舱的最小损失[15]。新机械系统的设计通常通过考虑传统概念作为基础，并通过仔细研究船舶的操作情况和可用的机器选项来完成。
本文的目的是为复杂的DE机械系统的设计配置提出一个优化模型，以明确考虑船舶的生命周期运行概况。在所有运行状态下满足电力需求并保持可用电力以满足安全需求是主要限制因素，而在船舶寿命期间最小化投资和运营成本的净现值是主要目标。所考虑的运营成本是燃料成本和NOX税。为了将环境问题纳入二氧化硫，我们只考虑法规允许的燃料类型[14]。所提出的模型不依赖于船型，并且可以用于考虑DE推进的任何船型的概念设计中。我们考虑一个现有的和独特的引擎模型库的选择。该库中的数据来自开放源代码，评估的所有引擎均已颁发EIAPP认证。我们研究发动机的具体燃料消耗趋势，以确定一种计算方法，然后优化发动机负载并因此优化燃料消耗。我们对一个锚处理拖船供应船进行案例研究，以举例说明该模型。
本文的其余部分组织如下：数学建模的假设和定义在2章节中讨论。 而3章节介绍了经济高效的DE机器配置的优化模型。在第4章节中用一个案例研究来说明该模型的使用情况。而结论性评论在第5章节中给出。
2建模假设和定义
在本节中，我们将介绍数学优化模型公式和方法的假设和定义，以测量成本最小化目标的四个关键性能因素。这些是投资成本，燃料成本，NOX排放税和机舱室的面积限制。第2.1节介绍了船舶的运行概况，而区域限制在第二部分进行了讨论。2.2。 2.3节描述了一种计算引擎数量上限的方法，用于评估同质配置时，即所有引擎的引擎型号相同。燃料成本和NOX税在章节 2.4和2.5中定义。
2.1操作文件
船舶的使用寿命可以定义为一组操作文件，其中一个操作文件可以定义为一组操作状态，例如转运，装载和备用，这些是离岸供应船的典型运行状态[2,16]。 每个运行状态由功率需求和持续时间来定义。由于我们在船舶使用寿命期间评估燃油成本和NOX排放税，因此必须考虑所有未来的运营概况和状态。根据船舶类型，船东的业务策略和市场情况，此时可能会出现操作参数的大幅变化。在本文中，我们假设船舶的使用寿命是已知的或可以合理估计。
图1在时间段和操作概况中构建的生命周期
在下文中，我们将时间段t与操作资料相关联，并将T定义为一组时间段。此外，让船舶可以参与的不同运行状态由由单个索引o索引的集合O表示。对于船舶可以承担的每个时间段t运行状态Ot的一个子集，每个运行状态都由状态Tot中的时间描述和电力需求，PDot。图1显示了生命周期，时间周期和运行状态结构。显示的时间周期从t = 1，，， m和操作状态从 o =1 ，，， ntilde;。条形图表示时间段T1内每个运行状态的时间和功率需求，例如时间段T1和运行状态O1中的功率需求2500（k W），称为运输。
功率需求，PDot从发动机来看被定义为功率需要。这意味着电力传输造成的任何效率损失，例如来自轴，螺旋桨或船体的力量已经被考虑在内。这也适用于海边，这是由船舶设计师，建造者和船舶使用业主在估算速度 - 功率关系时代表额外的利润。
2.2区域限制
我们假设船体的设计是已知的，并且给定的区域可用于机舱内的发动机。 由于我们考虑船舶设计的概念阶段，我们假设如果看到成本效益，可以在限制范围内超出该区域限制。让参数 AU 代表机舱内为发动机指定的初始区域。该区域可超过参数AV表示的违规的最大面积。 违反面积约束导致惩罚成本与失去的空间成正比。 这成本可以归因于减少的货运能力的机会成本损失和/或机器空间重新设计的成本。
2.3配置
调查现有的德国机械系统的非现场技术，岸船显示由多个发动机配置的系统，但通常是一个，有时是两个不同的独特发动机型号，并且所有发动机都由同一个制造商生产[17,18]。 单一发动机制造商在子系统的复杂性和多样性方面具优势，并可能对降低投资和维护成本产生积极影响。
在DE机械系统中，当发动机在同一电网上运行时，由发动机产生的动力可被任何消费者利用。为了实现这一目标，用于分开电网的巴士连接线需要敞开。 我们认为总线连接是开放的，这允许我们减少关于从生产者到消费者的功率传输的物理组件连接逻辑，例如在传统的直接驱动的机器中出现的带有轴发电机和辅助发动机系统。
根据机房内的面积限制（包括最大允许违规）和运行功率要求，我们可以计算每个发动机型号需要考虑多少个发动机的上限 安装在同一个配置中。这个数字将要被需要在数学模型中定义中在3.1.1节。
让M表示可供选择的发动机制造商集合。 设E代表独特的发动机模型，子集Em代表制造商m生产的发动机模型集合。 为了能够安装同一个独特引擎模型e的多个引擎，我们引入子集Je.。 该子集的基数表示可以选择的模型e的引擎数量的上限。 对于每个发动机模型e，我们使用Eq.1查找集合的大小，
其中Ae是占用面积，AV 是最大面积违规，是每个发动机型号e的额定功率。方程1中的第一项通过面积限制来限制发动机的数量，而第二项则基于DP冗余的等级要求，允许一个发动机在最苛刻的运行状态下发生故障。代表每个发动机占用面积的参数应该包括一个因素，说明发动机周围的额外需要空间（用于可达性，管道连接等）。如果Eq.1的计算值不同，两者的最小值定义子集Je的大小。
2.4燃料成本
为了计算船舶寿命期间燃料成本的净现值，我们需要考虑每个发动机的运行情况，并参考每个运行状态下每个发动机的负载。我们进一步将负载分配称为配置中的每个引擎如何加载以便满足给定操作状态的功率需求的方案。我们研究了一系列超过100台功率范围为400-11,600（k W）的发动机，以确定负载分配的方法，从而计算燃料消耗。数据来源于开放源代码，所有引擎都根据适当的测试周期发布了EIAPP认证[11]。 EI-APP数据包括测试期间的额定功率，制造商和燃料类型，特定燃料消耗（sfoc）和特定NOX 排放（snox）。
燃油消耗可以作为发动机负载的函数呈现。 在一种运行状态下，发动机负载和sfoc被假定为常量。 对于时间段t的运行状态o的模型e的引擎，它们分别由beot 和定义。 令feot 为额定功率为的模型e的一个发动机的总燃料消耗，在时间段t的运行状态o计算如下：
引擎的sfoc是负载的函数，通常由广义Eq.3:
其中参数Ae; Be; Ce和De代表发动机专用曲线常数。
两个例子说明了sfoc和发动机负荷之间的关系，如图2所示，其中实线分别表示两个额定功率分别为455和645 kW的柴油发动机的sfoc曲线。可以看出，低负载下的发动机运行通常导致比发动机的最佳运行区间内的运行更高sfoc，其通常在70和90％的负载之间。
当结合等式。在图2和图3中，我们看到燃油消耗,feot,将在发动机负荷的四倍之内,beot。对于以下我们来说的是sSFOC和来自Eq.2的beot 的乘法作为特定的燃油性能（sfop）。在图2中，两个柴油发动机的输油曲线由虚线给出。两条曲线看起来都接近线性。如果将sfop曲线解释为线性，则可以简化燃料消耗表达式并将数学公式线性化。
sfoc和sfop曲线的形式对于大多数发动机是典型的。我们根据它们的额定功率和1000千瓦的组间隔对调查的发动机进行分组。对于每组我们计算平均sfoc和sfop曲线以及平均sfop曲线的线性近似值。与独特的发动机特定曲线比较显示，对于超过60％的功率范围，线性近似平均sfop曲线偏离-1.75至0.7％。对于小于60％的载荷，它表明线性近似平均sfop曲线低估了发动机特定曲线从2％到30％。
我们确信，在我们分别计算和研究每个独特引擎的线性逼近后，最严重的误差位于相同的低负载下。对于一台645千瓦的发动机，发现了一个最好的估计值，见图3的左图。对于一台455千瓦的发动机，发现了最差的估计值，估计值为44％，见图3的右图。错误显示在右边的轴上，并带有虚线曲线。请注意，这两个图中的轴值不一样。
图2特定的燃油消耗量和性能
图3额定功率分别为645和455 kW的左右发动机的特定燃油性能，线性逼近和百分比误差.
类型2特别订购的一套 燃料性能曲线被分成线性部分，其中是一组权重变量。 每个重量变量存在一个相应的恒定的发动机负荷和负荷点值。 对于sos2，最大两个相邻权重可以取非零值，所有权重之和必须等于1。权重变量用于查找两个相邻点之间的线性近似引擎负载和sfoc值。
图4类型2的特殊有序集合的插图
线性逼近只需很少或不需要低负载操作就足够了。然而，低负荷运行是常见的，因此我们需要更
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