基于自适应神经模糊推理燃料电池船舶能量管理策略的方法

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基于自适应神经模糊推理燃料电池船舶能量管理策略的方法
申请号:CN202410950491
申请日期:2024-07-16
公开号:CN118965560A
公开日期:2024-11-15
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于自适应神经模糊推理燃料电池船舶能量管理策略的方法,包括以下步骤:获取燃料电池船舶混合动力系统的拓扑结构,及其运行典型工况的信息,通过离线算法获得全局最优的混合动力系统负载分配的步骤;通过离散求解工况每一时刻的最优等效因子,将工况计算结果作为训练样本的步骤;搭建并训练自适应神经模糊推理系统(ANFIS),计算得到最优等效因子,将结果带入ECMS算法之中,在线计算船舶航行工况得到最优分配结果的步骤,本发明通过ANFIS计算ECMS等效因子以实现在线理想功率分配的改进,结合了三种策略的计算特点,能够在线计算得到船舶实时功率分配的最优解,具有较好的全局优化能力。
技术关键词
能量管理策略 燃料电池 船舶混合动力系统 神经模糊推理系统 超级电容 推进系统 功率 因子 蓄电池 锂电池 算法 多阶段 船舶工况 人工神经网络 定性方法
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