綜合電力系統(tǒng)船舶能量管理技術(shù)

唐道貴， 嚴(yán)新平， 袁裕鵬

(武漢理工大學(xué) a. 國(guó)家水運(yùn)安全工程技術(shù)研究中心; b． 能源與動(dòng)力工程學(xué)院可靠性工程研究所; c. 船舶動(dòng)力工程技術(shù)交通行業(yè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 武漢 430063)

為滿足船舶越來(lái)越高的電力需求、提高船舶營(yíng)運(yùn)的經(jīng)濟(jì)性及實(shí)現(xiàn)船舶機(jī)艙更加靈活的布置，全電力船舶得到越來(lái)越多的關(guān)注。綜合電力系統(tǒng)將傳統(tǒng)的船舶機(jī)械推進(jìn)系統(tǒng)與電力系統(tǒng)整合在一起，合理地分配全船各分系統(tǒng)的能量，成為船舶動(dòng)力系統(tǒng)的發(fā)展趨勢(shì)。[1]在船舶上應(yīng)用新型能源被認(rèn)為是綠色船舶最具有革新性和代表性的技術(shù)[2]，將風(fēng)能、太陽(yáng)能和燃料電池等清潔能源構(gòu)成的分布式發(fā)電模塊通過(guò)綜合電力系統(tǒng)應(yīng)用到船舶上，構(gòu)成混合動(dòng)力系統(tǒng)。然而，風(fēng)能、太陽(yáng)能等能源受環(huán)境影響較大，若不能對(duì)其進(jìn)行有效控制，會(huì)導(dǎo)致電網(wǎng)不穩(wěn)定，甚至是失電。燃料電池的動(dòng)態(tài)性能較差，且不具備儲(chǔ)能的能力，須采用動(dòng)態(tài)性能相對(duì)較好的儲(chǔ)能裝置。混合動(dòng)力的各組成單元不僅具有復(fù)雜性和非線性等特點(diǎn)，各單元之間更是具有較強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性。因此，為均衡各能源與儲(chǔ)能單元不同的特性，必須采用有效的能量管理系統(tǒng)(Power Management System, PMS)。

PMS的應(yīng)用十分廣泛，可在手機(jī)、電腦等便攜設(shè)備上通過(guò)切換工作模式和睡眠模式保護(hù)電池，以延長(zhǎng)其使用壽命。[3]在陸地微電網(wǎng)、混合動(dòng)力汽車和電氣化飛機(jī)的混合動(dòng)力系統(tǒng)中，PMS對(duì)能量的優(yōu)化和控制均起著非常重要的作用。[4-6]盡管當(dāng)前對(duì)電氣化機(jī)車PMS的研究已有一定進(jìn)展，但因船舶的噸位較大、大功率設(shè)備較多，電氣化機(jī)車PMS仍屬于典型的高階次、非線性、耦合的大慣性系統(tǒng)。此外，船舶(特別是正在作業(yè)的工程船舶)在運(yùn)行過(guò)程中受通航環(huán)境和航道的影響，其工況變化復(fù)雜。因此，制訂和設(shè)計(jì)能量管理策略對(duì)混合動(dòng)力船舶來(lái)說(shuō)尤為重要。

本文通過(guò)查閱近6 a船舶能量管理方面的文獻(xiàn)，初步統(tǒng)計(jì)得到615篇該方面的文章，按年份統(tǒng)計(jì)的結(jié)果見(jiàn)圖1。這里在已有文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上對(duì)國(guó)內(nèi)外船舶能量管理技術(shù)的研究現(xiàn)狀進(jìn)行論述，并對(duì)其發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行展望。

1 綜合電力系統(tǒng)及其能量管理

綜合電力系統(tǒng)(Integrated Power System, IPS)由綜合電力推進(jìn)裝置發(fā)展而來(lái)，早期的綜合電力推進(jìn)裝置由發(fā)電、推進(jìn)和船用輔助電源等3部分組成。[7]隨著船舶電氣化和自動(dòng)化的不斷發(fā)展，船舶對(duì)電力的需求越來(lái)越大，原有的綜合電力推進(jìn)無(wú)法滿足未來(lái)船舶的發(fā)展需要，IPS的概念由此被引入。為實(shí)現(xiàn)相關(guān)功能，IPS包含有發(fā)電、配電、變電、負(fù)載、儲(chǔ)能和系統(tǒng)控制等模塊。[8]通過(guò)設(shè)備的通用性、實(shí)施的簡(jiǎn)易性和標(biāo)準(zhǔn)化實(shí)現(xiàn)船舶電力系統(tǒng)的高性能及低成本。與傳統(tǒng)的機(jī)械推進(jìn)相比，IPS具有噪聲低、使用壽命長(zhǎng)、原動(dòng)機(jī)數(shù)量少、油耗低及便于綜合管理等優(yōu)點(diǎn)。[9]

船舶PMS是根據(jù)IPS船舶的實(shí)際需求產(chǎn)生的針對(duì)船舶電能供給、調(diào)度和消耗的新型控制與管理系統(tǒng)。[10]該系統(tǒng)包含發(fā)電管理子系統(tǒng)、推進(jìn)管理子系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)安全分析子系統(tǒng)、運(yùn)行計(jì)劃管理子系統(tǒng)、模擬培訓(xùn)子系統(tǒng)和專家子系統(tǒng)等5個(gè)子系統(tǒng)。[11]船舶PMS由陸地大電網(wǎng)的PMS[12]發(fā)展而來(lái)，結(jié)合船舶IPS動(dòng)態(tài)負(fù)荷多、脈沖負(fù)載影響大的特點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)對(duì)船舶電力系統(tǒng)的能量?jī)?yōu)化分配與管理、發(fā)電分系統(tǒng)的自動(dòng)化、系統(tǒng)的監(jiān)測(cè)報(bào)警、輸配電分系統(tǒng)的監(jiān)控保護(hù)及主要用電設(shè)備的監(jiān)控管理等功能。[13]船舶PMS的目標(biāo)是通過(guò)對(duì)功率分配進(jìn)行管理，最大限度地防止失電，保證電力系統(tǒng)穩(wěn)定、可靠運(yùn)行；通過(guò)對(duì)能量進(jìn)行優(yōu)化分配，提高船舶的能效，減少燃油消耗，降低船舶運(yùn)營(yíng)成本；先進(jìn)的船舶PMS可節(jié)能5%，并減少設(shè)備維護(hù)。[14]

傳統(tǒng)的機(jī)械推進(jìn)船舶電站的能量管理只分析網(wǎng)路上的電流、頻率等參數(shù)的狀況，只考慮有限數(shù)量的用電設(shè)備及其控制，且由船舶操作員手動(dòng)進(jìn)行能量管理。早期的PMS可監(jiān)測(cè)負(fù)載的實(shí)際功率需求，與可用功率相比較，根據(jù)負(fù)荷的變化，按預(yù)先設(shè)定的啟動(dòng)/停機(jī)表來(lái)自動(dòng)啟動(dòng)、停車。目前建立的綜合電力推進(jìn)船舶PMS在傳統(tǒng)電站的基礎(chǔ)上增加許多高級(jí)功能，不僅對(duì)船舶的功率進(jìn)行管理，還對(duì)電能的產(chǎn)生、轉(zhuǎn)換、傳遞及分配等環(huán)節(jié)進(jìn)行控制，根據(jù)以往功率的消耗情況及未來(lái)需求對(duì)功率進(jìn)行監(jiān)測(cè)和控制；同時(shí)，與推進(jìn)系統(tǒng)、IPS和動(dòng)力定位系統(tǒng)等形成一個(gè)綜合元素。隨著功能的不斷增多，當(dāng)前的PMS被稱為EMS(Energy Management System)或PEMS(Power and Energy Management System)。[15]

船舶PMS作為未來(lái)船舶的核心系統(tǒng)之一，受到國(guó)內(nèi)外相關(guān)學(xué)者的重視，船舶PMS構(gòu)建方法隨之越來(lái)越多。目前國(guó)內(nèi)外已開(kāi)發(fā)的PMS大多針對(duì)單一能源綜合電力推進(jìn)船舶。國(guó)內(nèi)方面，主要有武漢理工大學(xué)、海軍工程大學(xué)、上海海事大學(xué)及相關(guān)科研院所對(duì)船舶PMS進(jìn)行研究。羅成漢等[16]對(duì)PMS的功能進(jìn)行介紹，認(rèn)為負(fù)載快速減少算法、預(yù)測(cè)負(fù)荷功率消耗的方法及燃油消耗最少的目標(biāo)函數(shù)的確定等還有待深入研究。龔喜文等[17]從船舶能量控制器的角度進(jìn)行研究，提出3種能量?jī)?yōu)化管理策略，并對(duì)不同管理策略的效果進(jìn)行比較。

國(guó)外PMS技術(shù)的發(fā)展較為成熟，已推出多類計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)分布式系統(tǒng)產(chǎn)品，且性能穩(wěn)定、可靠，被大量應(yīng)用到各類艦船中，同時(shí)在民用船舶及海洋平臺(tái)等領(lǐng)域也有所應(yīng)用。瓦西蘭、西門子和ABB等國(guó)際知名企業(yè)推出的船舶PMS占據(jù)國(guó)際市場(chǎng)主要份額。國(guó)外針對(duì)IPS的研究較多，例如SHEN等[18]將PMS作為IPS的一個(gè)組成部分，介紹其作用及功能，同時(shí)介紹PMS如何運(yùn)行，以保證其可靠性。從研究方法上看，國(guó)外主要通過(guò)建立數(shù)學(xué)模型和電氣模型進(jìn)行模擬仿真，并利用MATLAB/Simulink對(duì)船舶PMS進(jìn)行驗(yàn)證。[19-20]在研究?jī)?nèi)容方面，側(cè)重于能量的生產(chǎn)、調(diào)度和分配策略研究。例如：SEENUMANI等[21]和FENG等[22]提出船舶能量實(shí)時(shí)控制及分配的方法；SEENUMANI等[23]提出船舶能量的三級(jí)控制策略(即：第一級(jí)忽略動(dòng)力源的動(dòng)態(tài)特性，將主動(dòng)力源與蓄電池之間的功率分配轉(zhuǎn)化為靜態(tài)優(yōu)化問(wèn)題；第二級(jí)考慮動(dòng)力源的動(dòng)態(tài)特性，將動(dòng)力源的功率跟隨轉(zhuǎn)化為動(dòng)態(tài)優(yōu)化問(wèn)題；第三級(jí)完成模型預(yù)測(cè)控制)。

2 能量管理策略

能量管理策略的目標(biāo)是保證混合動(dòng)力系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)船舶的期望響應(yīng)，同時(shí)優(yōu)化控制能量的轉(zhuǎn)換與傳輸過(guò)程，是PMS的核心內(nèi)容。對(duì)于含有多種能量源的船舶IPS，需解決的是大規(guī)模、非線性及約束條件優(yōu)化的問(wèn)題，要綜合考慮蓄電池的荷電狀態(tài)(SOC)、各發(fā)電單元的最優(yōu)化功率及船舶運(yùn)行條件，從而進(jìn)行能量流的分配。[24]不同的能量管理策略對(duì)燃油經(jīng)濟(jì)性、電源的動(dòng)態(tài)性能及其服務(wù)期限有很大影響。[25]針對(duì)混合動(dòng)力船舶推進(jìn)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和運(yùn)動(dòng)特性，其能量管理策略大致分為基于規(guī)則的能量管理策略、基于優(yōu)化控制的能量管理策略和基于智能控制算法的能量管理策略等3類。

2.1 基于規(guī)則的能量管理策略

基于規(guī)則的控制算法是指采用直觀或依賴經(jīng)驗(yàn)調(diào)試的控制策略，可分為靜態(tài)邏輯門限控制算法、基于模糊規(guī)則的控制算法等。靜態(tài)邏輯門限控制算法或判斷規(guī)則算法主要來(lái)自于工程經(jīng)驗(yàn)，其早期主要應(yīng)用在汽車上，研究最多的是開(kāi)關(guān)式(on-off)和功率跟隨等算法。袁裕鵬等[26]和HAN等[27]對(duì)靜態(tài)邏輯門限值控制策略在船舶上的應(yīng)用進(jìn)行介紹。通過(guò)設(shè)置船舶的航速、發(fā)動(dòng)機(jī)的工作范圍、動(dòng)力電池荷電狀態(tài)的上下限及限定動(dòng)力系統(tǒng)各部件的工作區(qū)域，優(yōu)化發(fā)動(dòng)機(jī)的性能，節(jié)約能源，降低排放。我國(guó)第一艘新能源混合動(dòng)力船“尚德國(guó)盛”號(hào)就采用這種控制策略。靜態(tài)邏輯門控制策略的優(yōu)點(diǎn)是執(zhí)行效率高、實(shí)時(shí)性強(qiáng)、簡(jiǎn)單直觀，但因其通常不依賴特定的運(yùn)行工況，靜態(tài)參數(shù)不能適應(yīng)工況的動(dòng)態(tài)變化，無(wú)法使整船系統(tǒng)的工作效率達(dá)到最大，從而無(wú)法滿足整船燃油經(jīng)濟(jì)性最大化的需求。因此，在混合動(dòng)力汽車領(lǐng)域，張軍等[28]提出一種可變邏輯門限控制策略，控制過(guò)程中以發(fā)動(dòng)機(jī)和電機(jī)的輸出特性、電池的SOC 為主要依據(jù)計(jì)算工作模式切換的可變邏輯門限值，根據(jù)功率需求進(jìn)行模式切換。

FEROLDI等[29]針對(duì)陸地風(fēng)能、太陽(yáng)能和燃料電池的混合動(dòng)力系統(tǒng)設(shè)計(jì)基于狀態(tài)機(jī)的控制策略。對(duì)于以事件驅(qū)動(dòng)的控制方式，狀態(tài)機(jī)是非常有效的設(shè)計(jì)模型[30]，其將混合動(dòng)力系統(tǒng)的運(yùn)行狀況分成若干種不同的狀態(tài)，每種狀態(tài)對(duì)應(yīng)一種能量分配決策，在某一狀態(tài)下，當(dāng)有相關(guān)的觸發(fā)事件發(fā)生時(shí)，狀態(tài)機(jī)根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)和觸發(fā)事件，決策系統(tǒng)狀態(tài)轉(zhuǎn)移的方向。然而，狀態(tài)機(jī)控制策略在各狀態(tài)間的轉(zhuǎn)換采用滯環(huán)控制，這會(huì)影響PMS對(duì)負(fù)載變化的響應(yīng)速度，無(wú)法保證實(shí)時(shí)性。

與邏輯門限控制算法不同的是，基于模糊邏輯的控制算法不是基于固定單一的數(shù)值，而是采用一系列滿足可能發(fā)生的數(shù)值組成模糊控制規(guī)則或采用專家知識(shí)庫(kù)，將“專家”的知識(shí)以規(guī)則的形式輸入到模糊控制器中。例如，ZHU等[31]采用基于模糊邏輯的實(shí)時(shí)能量管理策略，將蓄電池和超級(jí)電容的SOC及功率需求作為輸入，通過(guò)模糊化、規(guī)則運(yùn)算和去模糊化得到所需的控制輸出量。仿真結(jié)果表明，系統(tǒng)整體效率可達(dá)到51.4%，高于內(nèi)燃機(jī)20%～45%的能量轉(zhuǎn)換效率。

2.2 基于優(yōu)化控制的能量管理策略

基于規(guī)則的控制算法無(wú)法實(shí)現(xiàn)多能源間的最優(yōu)功率分配[32]，且往往依賴于工程經(jīng)驗(yàn)，有很大的局限性。為得到更好的優(yōu)化效果，可采用基于優(yōu)化控制的能量管理策略。基于優(yōu)化控制的能量管理策略主要應(yīng)用在混合動(dòng)力汽車中，包括靜態(tài)(瞬時(shí))優(yōu)化策略和動(dòng)態(tài)優(yōu)化策略。[33]

瞬時(shí)優(yōu)化策略包含以降低油耗為目標(biāo)的單一優(yōu)化及考慮油耗和排放等因素的多目標(biāo)優(yōu)化。前者將名義油耗作為控制目標(biāo)，獲得反映混合動(dòng)力系統(tǒng)性能的成本，通過(guò)求其最小值得到使油耗最低的各項(xiàng)參數(shù)。后者將排放因素考慮在內(nèi)，采用加權(quán)的方式同時(shí)優(yōu)化排放和油耗。

瞬時(shí)優(yōu)化常用的方法是等效燃油消耗最少法、蟻群優(yōu)化算法、模型預(yù)測(cè)控制和龐特里雅金最小值原理。例如，STONE等[34]和PARK等[35]構(gòu)建基于模型預(yù)測(cè)控制算法的優(yōu)化策略。首先確定船舶各任務(wù)目標(biāo)的優(yōu)先順序，并考慮系統(tǒng)的限制條件，繼而采用約束非線性模型預(yù)測(cè)控制算法最小化成本函數(shù)。為滿足實(shí)時(shí)控制的目標(biāo)，引入擾動(dòng)分析和序列二次規(guī)劃算法。 PARAN等[36]等進(jìn)行基于模型預(yù)測(cè)控制的類似研究。SEENUMANI等[37]采用多時(shí)間尺度的兩級(jí)優(yōu)化控制，在第一級(jí)僅考慮反應(yīng)較慢的功率源(如燃料電池)，在第二級(jí)處理較快時(shí)間尺度下的動(dòng)態(tài)性能，這樣雖然會(huì)降低優(yōu)化精度，但可提高計(jì)算效率，達(dá)到對(duì)功率進(jìn)行實(shí)時(shí)管理的目的。

然而，瞬時(shí)最小值之和與和的最小值并不是等價(jià)的，因此這種方式無(wú)法進(jìn)行全局優(yōu)化。全局優(yōu)化算法可獲得系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性，包括混合動(dòng)力系統(tǒng)的各能量單元的特性及船舶航行隨時(shí)間的動(dòng)態(tài)特征，實(shí)現(xiàn)整條航線上的優(yōu)化。全局優(yōu)化常見(jiàn)的算法是線性規(guī)劃、動(dòng)態(tài)規(guī)劃和隨機(jī)動(dòng)態(tài)規(guī)劃等。例如，KANELLOS[38]針對(duì)整個(gè)航線，采用動(dòng)態(tài)規(guī)劃的方法對(duì)油耗和排放進(jìn)行優(yōu)化，仿真結(jié)果表明：在僅對(duì)油耗進(jìn)行優(yōu)化時(shí)，運(yùn)行成本可降低2.86%；在考慮溫室氣體的排放(多目標(biāo)優(yōu)化)時(shí)，成本可降低2.66%。

2.3 基于智能控制算法的能量管理控制策略

全局優(yōu)化的控制策略雖然可達(dá)到最優(yōu)的效果，但其應(yīng)用前提是預(yù)先確定整條航線的工況，同時(shí)其因乏適應(yīng)性而使效果受到限制，因此很難直接應(yīng)用到實(shí)際的船舶營(yíng)運(yùn)中。在規(guī)則控制及優(yōu)化算法的基礎(chǔ)上，智能控制算法因較為適用于高度非線性和不確定的控制系統(tǒng)而逐漸引起人們的關(guān)注。

基于智能控制的能量管理策略主要包括小波分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法及基于機(jī)器學(xué)習(xí)的控制算法等，目前被更多地應(yīng)用到電動(dòng)汽車中。例如：PANDAY等[39]采用遺傳算法確定柴電混合動(dòng)力系統(tǒng)中柴油機(jī)的啟動(dòng)/停止臨界值，在解空間中尋求成本函數(shù)的最優(yōu)解；ERDINC等[40]通過(guò)小波變化將負(fù)載功率需求分解為高頻、中頻和低頻，根據(jù)能量單元的動(dòng)態(tài)特性對(duì)負(fù)載的功率分配進(jìn)行優(yōu)化；MURPHEY等[41]采用基于機(jī)器學(xué)習(xí)的控制算法，不僅可通過(guò)識(shí)別當(dāng)前的運(yùn)行工況對(duì)控制策略進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整，還可預(yù)測(cè)未來(lái)交通和道路的擁堵?tīng)顩r，通過(guò)分析可知其燃油經(jīng)濟(jì)性與采用動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法情況下的燃油經(jīng)濟(jì)性相當(dāng)。但是，受控制器計(jì)算能力的限制，智能控制算法的應(yīng)用還需進(jìn)一步簡(jiǎn)化，且需保證其控制性能不受折損。

3 結(jié)束語(yǔ)

針對(duì)IPS，總結(jié)了其PMS的發(fā)展現(xiàn)狀及多種控制策略。簡(jiǎn)單的基于規(guī)則的策略不能對(duì)整個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化，只能對(duì)功率進(jìn)行簡(jiǎn)單的分配。基于優(yōu)化的能量管理策略可在整個(gè)航行過(guò)程中進(jìn)行全局優(yōu)化，并將負(fù)載管理納入到PMS中。基于智能優(yōu)化的控制策略能有針對(duì)性地解決船舶大規(guī)模復(fù)雜非線性優(yōu)化問(wèn)題，將成為未來(lái)的研究重點(diǎn)。在船舶能量管理的實(shí)時(shí)性方面，除了要在管理策略上進(jìn)行優(yōu)化，還需構(gòu)建實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)處理平臺(tái)，完善數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)，不斷推進(jìn)接口與組件的規(guī)范化、標(biāo)準(zhǔn)化研究。

隨著船舶的不斷智能化，包括船舶電力系統(tǒng)、推進(jìn)系統(tǒng)等在內(nèi)的各子系統(tǒng)之間的聯(lián)系將更加緊密，依托于船舶的數(shù)據(jù)處理和通信技術(shù)，PMS將在全船的安全性、經(jīng)濟(jì)性和能效控制方面發(fā)揮更大的作用，推進(jìn)智能化船舶的實(shí)現(xiàn)。

[1] 馬偉明.艦船綜合電力系統(tǒng)中的機(jī)電能量轉(zhuǎn)換技術(shù)[J].電氣工程學(xué)報(bào)，2015,10(4):3-10.

[2] 嚴(yán)新平. 新能源在船舶上的應(yīng)用進(jìn)展及展望[J]. 船海工程，2010，39(6):111-115.

[3] SEENUMANI G. Real-Time Power Management of Hybrid Power Systems in All Electric Ship Applications [D]. Ann Arbor:The University of Michigan,2010.

[4] GU Wei, WU Zhi, BO Rui，et al. Modeling, Planning and Optimal Energy Management of Combined Cooling, Heating and Power Microgrid: A Review [J]. International Journal of Electrical Power and Energy Systems, 2014,54(1):26-37.

[5] HANNAN M A, AZIDIN F A, MOHAMED A. Hybrid Electric Vehicles and Their Challenges: A Review [J]. Renewable & Sustainable Energy Reviews, 2014,29:135-150.

[6] MOTAPON S N, DESSAINT L A, KAMAL A H. A Comparative Study of Energy Management Schemes for a Fuel-Cell Hybrid Emergency Power System of More-Electric Aircraft [J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2013, 61(3):1320-1334.

[7] 陳亞昕，李亞旭. 艦船綜合電力系統(tǒng)發(fā)展研究[J].船電技術(shù),2012,32(1):60-64.

[8] MA Weiming. A Survey of the Second-Generation Vessel Integrated Power System [C]∥International Conference on Advanced Power System Automation and Protection, Beijing， 2011: 1293-1302.

[9] MA Weiming. Development of Vessel Integrated Power System [C]∥International Conference on Electrical Machines and Systems, Beijing, 2011: 1-12.

[10] 韓旗，黃一民，張紀(jì)元，等.船舶能量管理系統(tǒng)技術(shù)[J].船舶工程，2009，31(S1):102-104.

[11] 宋波.船舶能量管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)研究[J].中國(guó)艦船研究，2011,6(2):93-97.

[12] QIAN Mei，WU Zhengguo, HAN Jianggui. Real-Time Simulation and Analyses of Ship Energy Management System Network [C]∥International Conference on Future Energy, Hong Kong, 2012: 1972-1978.

[13] 徐永法，韓旗，杜軍，等.船舶能量管理系統(tǒng)PMS研究[J].中國(guó)航海，2005(3):78-80.

[14] ALMEIDA R. Marine Engineering Technology for More Efficient Shipping[J/OL].http://gcaptain.com/part-marine-engineering-technology.

[15] SHEN Qunying, RAMACHANDRAN B, SRIVASTAVA S K, et al. Power and Energy Management in Integrated Power System [C]∥Electric Ship Technologies Symposium (ESTS), Alexandria, VA, 2011: 414-419.

[16] 羅成漢, 陳輝. 船舶能量管理系統(tǒng)PMS對(duì)策[J]. 中國(guó)航海, 2007(4): 87-91.

[17] 龔喜文,鄭元璋,石林龍. 船舶PMS 控制器設(shè)計(jì)及關(guān)鍵技術(shù)研究[J]. 上海船舶運(yùn)輸科學(xué)研究所學(xué)報(bào), 2010, 33(2): 83-87.

[18] SHEN Qunying, RAMACHANDRAN B, SRIVASTAVA S K, et al. Power and Energy Management in Integrated Power System[J]. Electric Ship Technologies Symposium，2011: 414-419.

[19] MONTI A, ARCO S D, GAO L, et al. Energy Storage Management as Key Issue in Control of Power Systems in Future All Electric Ships[J]. International Symposium on Power Electronics, 2008: 580-585.

[20] PATSIOS C, ANTONOPOULOS G, PROUSALIDIS J. Discussion on Adopting Intelligent Power Management and Control Techniques in Integrated Power Systems of All-Electric Ships[J]. Electrical Systems for Aircraft, Railway and Ship Propulsion, 2012: 1-6.

[21] SEENUMANI G, SUN J, PENG H. Real-Time Power Management of Integrated Power Systems in All Electric Ships [J]. Leveraging Multi Time Scale Property Control Systems Technology, 2012，20(1):232-240.

[22] FENG Xianyong, BUTLER-PURRY K L, ZOURNTOS T, et al. Multi-Agent System-Based Real-time Load Management for NG IPS Ships in High/Medium Voltage Level[J]. Power Systems Conference and Exposition, 2011: 1-8.

[23] SEENUMANI G, SUN J, PENG H. A Hierarchical Optimal Control Strategy for Power Management of Hybrid Power Systems in All Electric Ships Applications[J]. Decision and Control, 2010,16(4): 3972-3977.

[24] 趙園園，張丹，柯小毛，等. 混合動(dòng)力工程機(jī)械關(guān)鍵技術(shù)分析[J].裝備制造技術(shù)，2014(8):254-255.

[25] WILHELM J, JANSSEN H, MERGEL J, et al. Energy Management for a Fuel Cell/Battery Hybrid System [C]//Emobility Electrical Power Train, Leipzig, 2010: 1-6.

[26] 袁裕鵬，王凱，嚴(yán)新平.混合動(dòng)力船舶能量管理控制策略設(shè)計(jì)與仿真[J],船海工程，2015,44(2):95-98.

[27] HAN J G, CHARPENTIER J F, TANG T H. An Energy Management System of a Fuel Cell/Battery Hybrid Boat [J].Energies, 2014, 7(5)：2799-2820.

[28] 張軍,周云山,黃偉. 基于可變邏輯門限的HEV多目標(biāo)優(yōu)化仿真[J]. 公路交通科技,2012(5):140-145.

[29] FEROLDI D，DEGLIUOMIN L N, BASUALDO M.Energy Management of a Hybrid System Based on Wind-Solar Power Sources and Bioethanol[J]. Chemical Engineering Research and Design, 2013, 91 (8):1440-1555.

[30] 陳李飛，張曉斌，高朝暉. 基于狀態(tài)機(jī)控制的飛機(jī)供電系統(tǒng)仿真[J]. 電子設(shè)計(jì)工程，2014,22(22)：28-31.

[31] ZHU Lisi, HAN Jingang, PENG Dongkai，et al. Fuzzy Logic Based Energy Management Strategy for a Fuel Cell/Battery/Ultra-Capacitor Hybrid Ship[C]//First International Conference on Green Energy ICGE, 2014:107-112.

[32] HU Xiaosong, JOHANNESSON L, MURGOVSKI N,et al. Longevity-Conscious Dimensioning and Power Management of the Hybrid Energy Storage System in a Fuel Cell Hybrid Electric Bus [J]. Applied Energy, 2015 (37):913-924.

[33] SUN Jing. Optimisation-Based Control for Electrified Vehicles: Challenges and Opportunities [J]. Journal of Control and Decision, 2015, 2(1):46-63.

[34] STONE P，OPILA D F, PARK H. Shipboard Power Management Using Constrained Nonlinear Model Predictive Control[C]//IEEE Electric Ship Technologies Symposium, Alexandria, 2015: 1-7.

[35] PARK H, SUN J, PEKAREK S, et al. Real-Time Model Predictive Control for Shipboard Power Management Using the IPA-SQP Approach[J]. IEEE Transactions on Control Systems Technology, 2015, 23(6):2129-2143.

[36] PARAN S, VU TV, El MEZYANI T, et al. MPC-Based Power Management in the Shipboard Power System[C]//IEEE Electric Ship Technologies Symposium (ESTS), Alexandria, 2015:14-18.

[37] SEENUMANI G, SUN J, PENG H. Real-Time Power Management of Integrated Power Systems in All Electric Ships Leveraging Multi Time Scale Property [J]. IEEE Transactions on Power Electronics, 2014, 29 (11):6151-6161.

[38] KANELLOS FD. Optimal Power Management with GHG Emissions Limitation in All-Electric Ship Power Systems Comprising Energy Storage Systems[J]. IEEE Transactions on Power Systems, 2014, 29(1):330-339.

[39] PANDAY A, BANSAL HO,et al. Energy Management Strategy for Hybrid Electric Vehicles Using Genetic Algorithm [J].Journal of Renewable and Sustainable Energy, 2016, 8(1):1-22.

[40] ERDINC O, VURAL B, UZUNOGLU M. A Wavelet-Fuzzy Logic Based Energy Management Strategy for a Fuel Cell/Battery/Ultra-Capacitor Hybrid Vehicular Power System [J]. Journal of Power Sources, 2009, 194(1):369-380.

[41] MURPHEY YL, PARK J, CHEN Z, et al. Intelligent Hybrid Vehicle Power Control-Part I: Machine Learning of Optimal Vehicle Power [J]. IEEE Transactions on Vehicular Technology. 2012, 61(8):3519-3530.