船舶多清潔能源混合動力系統及其關鍵技術

王 凱，盧博聞，李仁祥，李宇奇，黃連忠，馬冉祺，李嘉源

(大連海事大學 輪機工程學院，遼寧 大連 116026)

0 引 言

在“海洋強國”、“一帶一路”等背景下，航運業迎來了前所未有的發展機遇。然而，航運業也存在能耗大、廢氣污染等問題[1-2]。2015年，中國船級社發布的《綠色船舶規范》對船舶能效水平和運輸船隊綠色度提出了具體的要求[3]。船舶的綠色發展已經成為必然的趨勢，而混合動力系統可以促進船舶的綠色化發展，減少船舶燃料消耗和污染氣體排放。此外，對船舶多清潔能源混合動力系統關鍵技術（見圖1）的研究可以促進船舶智能化的發展，在履行國際節能減排公約的基礎上，響應國家智能航運發展的戰略規劃；同時使船舶節能環保、經濟高效，對提高市場競爭力具有重要意義。

圖1 船舶多清潔能源混合動力系統關鍵技術Fig. 1 Key technologies of ship hybrid system consisting of multi-clean energy sources

1 船舶清潔能源應用技術

1）燃料電池應用技術

燃料電池的能量轉化效率較高，如進行余熱利用，其總效率可達80%～85%[4]。此外，燃料電池還具有無污染、噪聲低、可靠性強等優點[5-7]。然而，燃料電池在船舶上的應用仍需不斷深化燃料電池的安全保障技術、氫燃料獲取與存儲技術、系統供電可靠性技術，以及面向降本增效的燃料電池營運優化管理等技術。Collong等[8]基于故障樹診斷理論提出了可用于供氫可靠性分析的爆炸模型。Wu等[9]設計了一個混合動力系統實時自適應控制策略，考慮了燃料電池響應速度慢的特點，并基于李亞普諾夫理論驗證了閉環供電系統的收斂性和供電可靠性。

2）蓄電池應用技術

蓄電池是一種具有高比能、無記憶效應的電能儲存裝置。蓄電池成組使用時，溫度對其使用壽命和輸出特性具有較大影響，對其進行熱量管理尤為重要。Yang等[10]提出一個具有高計算效率、高精度特點的鋰電池半經驗熱特性分析模型，此模型計算速度較快，可用于監控鋰電池模塊的工作狀態。此外，精確預估電池的荷電狀態（SOC）可以避免電池過充放電帶來的危害，也是蓄電池應用的關鍵所在。凡序國[11]建立電池非線性狀態空間模型，基于高斯厄密特濾波對SOC進行估算，該方法收斂速度較快，精確度較高。另外，蓄電池的安全保障及優化管理技術對蓄電池在船舶上的應用也尤為重要。

3）超級電容應用技術

超級電容主要依靠雙電層結構和電極表面的氧化還原反應來儲存能量，作為能量源具有功率密度較高、循環壽命長和充電時間短等優點。除了供電的安全性和可靠性外，超級電容優化控制策略是實現混合動力系統能量優化管理與控制的關鍵。Peng等[12]提出一種針對超級電容和蓄電池的復合能量控制策略，通過采用自抗擾控制器實現超級電容的控制，提高電力系統的抗干擾能力。Turpin等[13]提出一種針對超級電容-燃料電池系統的直流組網方式，可以有效避免“氧饑餓”現象的發生。Chiang等[14]提出針對超級電容-鋰電池的能量管理策略，利用狀態空間平均法和李亞普諾夫穩定理論控制鋰電池和超級電容間的功率流動，減小了電池放電深度，延長了系統的充放電循環壽命。

2 船舶混合動力系統優化設計技術

2.1 混合動力系統配置分析

混合動力系統的優化配置是船舶推進系統得以安全、高效運行的保障，通過各能量源的合理配置，可以充分發揮各能量源的優勢，提升系統的整體水平。

1）“燃料電池+蓄電池+超級電容”配置形式

該配置形式如圖2所示。其中，燃料電池的能量轉化效率高，清潔無污染[15]；蓄電池的能量密度高，循環壽命長；而超級電容器儲存電荷量較大，對功率變化響應速度極快[16]。因此，該配置形式可以提高船舶的能效水平和船舶機艙布置的靈活性[17]。但該配置形式營運成本較高，主要應用于巡邏艇和漁船等小型船舶。

圖2 多清潔能源混合動力系統拓撲結構Fig. 2 Topological structure of multi-clean energy hybrid system

2）“蓄電池+超級電容+柴油機推進”配置形式

該配置形式如圖3所示。將柴油機作為輔助推進設備，兼具了電力推進較環保和柴油機推進較穩定的特點，既可保障船舶的續航能力，又可降低燃油消耗成本和污染氣體排放[18]。該配置適用于對船舶操縱性要求高、加減速頻繁的船舶[19]。作為一種新型船舶推進形式，其關鍵技術是將柴油機推進與電力推進進行耦合，并通過設計能量管理策略以降低運營成本。

圖3 柴電混合動力系統拓撲結構Fig. 3 Topological structure of diesel-electric power system

3）“燃料電池+蓄電池+超級電容+柴油發電機”配置形式

該配置形式如圖4所示。其兼具燃料電池的高能效、無污染和柴油機的穩定性等特點。通過使用燃料電池代替柴油機作為主動力源，可減少CO2排放約9.84%，并可大幅減少噪聲污染[20]。此外，超級電容作為儲能裝置，可解決其他設備動態響應能力不足的問題[21]。但燃料電池的燃料成本較高，因此，其關鍵技術在于如何最優分配船舶功率需求，使多種能量源均運行在最優工況點上，從而降低營運成本。

2.2 直流組網技術

直流組網技術是船用綜合電力推進系統組網方式之一，其將穩定、可靠的交流發電機組和其他能量源轉變成直流電壓，形成直流電網，并可通過DC/AC逆變器將直流轉換為交流供相關設備使用，如圖5所示。直流組網技術高效、靈活且兼容性好，可省去配電板及部分變壓器，減少整個系統的體積和重量。此外，可根據不同工況條件調整發電機轉速，儲存多余能量，達到節能減排的效果[22]。

圖4 多能源混合動力系統拓撲結構Fig. 4 Topological structure of multiple energy hybrid power system

圖5 直流組網技術Fig. 5 DC networking technologies

Bijan等[23]提出一種求解直流組網最優負載條件的優化算法，可節省15%的油耗。Haseltalab等[24]提出一種基于輸入-輸出反饋線性化的方法，可保證直流電網的穩定性。Bui等[25]提出基于RBC的直流組網控制策略，通過對發動機的性能進行優化，降低燃油消耗和污染氣體排放。Accetta等[26]提出一種低能耗的能量管理系統，根據電力系統的運行狀態，對電力進行存儲和補償，可以降低燃料消耗約15%。

3 混合動力系統建模與仿真技術

3.1 鋰離子電池建模技術

目前，鋰電池模型主要有電化學模型、人工智能模型和等效電路模型。Motapon等[27]使用改進Shepherd曲線擬合模型對鋰電池建模。在人工智能模型方面，Li等[28]建立了基于深度學習的鋰電池黑箱模型，其可以穩定工作于整個供電周期，并可適應外界環境的變化。但是其準確性受到訓練數據質量的影響，低質量的數據會造成過度擬合。在等效電路模型方面，針對參數改變時一階戴維寧等效電路模型不夠精確的問題，He等[29]提出了改進戴維寧等效電路模型。該模型考慮了鋰電池的計劃特性，并且加入一個RC回路，此模型具有較高的精度，適合用于混合動力船舶的鋰電池模塊的建模仿真。

3.2 質子交換膜燃料電池建模技術

目前，燃料電池模型主要包括機理模型、經驗模型和人工智能模型。Amphlett模型是應用最為廣泛的機理模型之一，該模型認為電化學電動勢和極化過電壓決定輸出電壓，活化極化作用、濃差極化作用和歐姆極化效應會對質子交換膜燃料電池（PEMFC）造成不可逆損失，從而使其輸出電壓下降[30]。Chavan等[31]通過控制多種輸入參數，獲取不同運行條件下PEMFC的輸出性能，所建立的經驗模型可應用于PEMFC的設計與管理。Hou等[32]提出了一種改進的半經驗PEMFC動態模型，此模型可用于預測電流突變時的堆棧電壓。此外，采用支持向量機和神經網絡等智能算法可以建立燃料電池人工智能模型[4]。Chavan等[33]提出了PEMFC系統黑箱建模的方法，不需要復雜的輸入參數和運行條件，便可以預測PEMFC在多種負載條件下的極化行為。

3.3 超級電容建模技術

目前，超級電容模型有電化學模型、等效電路模型和人工智能模型。電化學模型便于理解并可用于超級電容的優化設計，但不利于對能量管理系統的實時控制。等效電路模型結構簡單，在描述超級電容的動態特性時精度較高。Parvini等[34]針對圓柱形超級電容提出了一種具有高計算精度的電熱耦合模型，便于實現超級電容的實時功率管理和熱管理。人工智能模型可反映超級電容輸入和輸出參數的非線性關系，預測其在不同工況下的各性能參數。孫家南等[35]采用小波變換對超級電容的待辨識參數進行濾波處理，可有效提高參數辨識精度。Wang等[36]提出一種可以同時估計模型參數和SOC的方法，采用擴展卡爾曼濾波器進行參數修正，并采用無跡卡爾曼濾波估計SOC，有效地提高了模型的魯棒性。

3.4 直流組網建模技術

DC/DC變換器、AC/DC整流器和DC/AC逆變器建模是直流組網建模的關鍵，對電網運行的穩定性和可靠性具有重要的影響。Wang等[37]基于雙向DC/DC變換器損耗的分析，提出計算變換器效率的理論模型，該模型綜合考慮了溫度、頻率、工作循環和轉換器材料等影響，具有較高的精度。Pahlevaninezhad等[38]提出一種AC/DC整流器的交錯并聯單相功率因數校正模型，使得整流器的功率場效應晶體管為軟開關，該模型可有效地控制用來實現零電壓開關技術的無功電流。王建華等[39]基于并網及離網單相全橋逆變電路，提出一種單相逆變器大信號模型建模方法，其適用于大多數DC/AC變換器拓撲結構，普適性較好。

4 混合動力船舶能量優化管理控制技術

混合動力船舶能量優化管理控制可根據負載功率需求，實現船舶電能在各個能量源之間的分配與調度[40]，其對提高系統運行的可靠性和經濟性至關重要。

4.1 狀態機控制策略

混合動力船舶功率需求的變化會觸發狀態機內置的一系列規則，使能量管理系統狀態轉換，完成船舶電能的重新分配[41]。傳統能量控制策略無法在能量效率與動態特性之間達到較好平衡，其穩定性受功率需求波動影響較大。基于此問題，Li等[42]提出一種基于下垂控制的狀態機控制策略，相較于傳統狀態機控制策略，下垂控制可以根據狀態變化在各個能量源之間合理分配能量需求，此控制策略可以根據能量源特性合理分配功率，并且在功率突變時，保持較好的性能和較高的效率。

4.2 基于規則的模糊邏輯控制策略

與狀態機控制策略相比，基于規則的模糊控制策略可以更快地響應功率需求的變化，實時性和魯棒性較好。然而，由于專家經驗的主觀性，使得模糊邏輯控制受專家經驗影響較大，很難實現全局最優，所以對控制規則進行優化是模糊控制的一個重要研究方向。Zhu等[43]設計了以模糊邏輯控制為能量管理策略的混合電力推進系統，建立燃料電池混合動力系統的仿真模型，該模糊邏輯控制策略可以對荷電狀態進行合理控制，降低燃料電池的動態負荷，提高混合動力系統的工作效率。

4.3 等效油耗控制策略

等效燃油消耗最小化策略（ECMS）是一種基于目標函數的即時優化策略。其核心思想是將混合動力系統中電力驅動消耗的能量等效轉化為燃油消耗量，得到每一時刻混合動力系統的等效燃油消耗，并將其作為目標函數，求解其在最小值時能量管理系統對輸出功率的最優分配[44]。Couch等[45]提出一種基于ECMS的監督式能量管理策略，通過控制交流發電機占空比，在滿足實時負載電流需求以及對系統電壓和電池SOC的限制條件的基礎上，對燃料經濟性進行優化，此策略可以減少柴油消耗，并且在負載電流波動時，確保電池正常充電。

4.4 模型預測控制策略

作為在工業實踐過程中發展起來的一種有效的控制方法，模型預測控制（MPC）可以實現具有非線性、時變性、強耦合和不確定性的復雜系統的高精度控制。MPC主要包括預測模型、反饋校正和滾動優化3個主要部分[46]。MPC在船舶混合動力系統上逐步獲得應用，Hou等[47]提出一種自適應模型預測控制策略，可以較為精確地測量并預測負載轉矩。通過與線性預測輸入觀測器的對比試驗，驗證此控制策略的可行性及可靠性。此外，此策略還可以有效提高能量管理系統的效率，改善推進系統的性能，減少機械磨損。

5 混合動力船舶應用案例分析

隨著船舶混合動力系統建模與仿真技術以及能量優化管理控制技術的不斷發展和成熟，目前，國內外已有混合動力系統的成功應用案例。

2009年，Alster-Touristik GmbHFCS Alsterwasser設計了1艘由氫燃料電池供電的客船FCS Alsterwasser號[48]。船上配備2個氫燃料電池系統，并配有電池作為輔助能源。2012年12月，世界上第1艘混合渡輪MV Hallaig建造完成[49]。該船使用柴油機-電池混合動力系統，不僅可以提高經濟效益，還能減少機械應力和噪聲。此外，與單獨使用柴油機的動力系統相比，該船可降低CO2排放約20%。

2015年，RWF設計建造了1艘觀光船Enhydra號[50]。該船為插電式鋰離子電池混合動力船，可節省20%～30%的燃料消耗。

2017年，武漢理工大學等[51]基于“騰飛”號貨船研發設計了太陽能與蓄電池混合電力系統，該貨輪采用功率峰值可達143 kW的太陽能光伏電力系統和容量為652.8 kWh的電池系統，是世界第1艘使用太陽能和電池混合動力系統的大型貨船。

2019年，Sanlorenzo設計了SL106混合動力游艇[52]。該游艇的SL-Hybrid動力系統有5種操作模式，可以降低燃油消耗和CO2排放、減小噪聲、提高游艇的舒適度。不同混合動力系統在船舶上的應用如表1所示。

表1 不同混合動力系統在船舶上的應用Tab. 1 Applications of different hybrid power systems

6 結 語

在船舶綠色化和高效化發展的時代背景下，船舶多清潔能源混合動力系統及其關鍵技術的研究與應用引起了業界的廣泛關注。雖然國內外許多學者對船舶混合動力系統關鍵技術進行了一定的研究，但船舶多清潔能源混合動力系統的發展仍面臨著諸多問題和挑戰：

1）目前清潔能源在船舶上的應用技術尚不成熟，受海況和船舶運行情況的影響較大，不能持續為船舶航行提供穩定可靠的動力來源；

2）當前船舶多清潔能源混合動力系統的建模與仿真技術的研究大多基于理想情況，未考慮船舶運行狀態和風、浪、天氣等環境因素的多重影響，造成仿真結果存在較大誤差；

3）目前能量管理策略的穩定性受功率需求波動影響較大。此外，缺乏完善成熟的控制策略來進行船舶多清潔能源混合動力系統的能量優化管理控制，所研究的能量優化管理控制技術仍需要進一步的驗證和優化。

基于上述問題與挑戰，對多清潔能源混合動力船舶進行如下展望：

1）對船舶清潔能源應用技術進行更深入的探究和實用驗證，進一步發展和完善不同海況和船舶運行情況下的船清潔能源應用技術；

2）加大新技術、新方法的應用力度，綜合模擬船舶運行狀況和風、浪、天氣等環境因素，并在此基礎上，研究多清潔能源混合動力系統各模塊及整個系統的建模與仿真技術，實現不同運行狀態及不同負荷下混合動力系統的動態仿真，從而為多清潔能源的優化管理與控制奠定基礎；

3）進一步完善能量優化管理策略，以適應不同的船舶清潔能源混合動力系統配置形式和不同的船舶運行模式。研究重點在于提高能量控制策略對狀態瞬變的響應速度和穩定性、平衡能量效率與動態特性和減少日常營運成本，進而達到提高綠色度和能效的目的。