定航线下考虑ECA的船舶航速多目标优化模型

发布时间：2024-04-07 03:33

　　在考虑船舶排放控制区(Emission Control Area,ECA)的背景下,通过航速优化对船舶航行成本和航行时间进行有效折中,降低船舶营运成本。针对营运成本和航行时间2个互相冲突的关键因素建立一种多目标航速优化模型。分别建立船舶营运成本模型和航行时间模型,通过带精英策略的非支配排序遗传算法(Nondominated Sorting Genetic AlgorithmⅡ,NSGAⅡ)求得营运成本和航行时间的Pareto解集,采用模糊隶属度函数,从Pareto解集中筛选出最佳折中解。实际案例分析结果表明:在一定的时间约束下,船舶在ECA内适当减速,在ECA外加速可有效减少营运成本。当船舶以优化航速航行时,可有效减少船舶营运成本,节省船舶航行时间,为船公司提供一定的管理依据并带来可观的经济收益。

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【部分图文】：

图1求解流程

求解流程见图1。3案例分析

图2上海港至营口港航线示意

将气象数据、ECA边界信息、船舶静态数据、航线数据、重油和低硫燃油市场油价数据输入建立的航速多目标优化模型。对应的Pareto最优前沿见图4。由图4可知:该算法可有效折中船舶营运成本和航行时间2个目标,得出权衡之后的航速优化控制方案。相应的航速优化结果见表2。由表2可知:当船舶以....

图3给定航线上的气象条件

图2上海港至营口港航线示意有效折中的航速优化控制方案见图5。由图5可知:成本下降主要是由于船舶在ECA内减速,从而有效减少价格较为昂贵的低硫燃油的消耗量。此外,船舶在ECA外加速,能保证船舶运营效率。

图4船舶营运成本和航行时间的Pareto前沿

表1给定航线的实船数据航段距离/nmile实际航速/knECA内航程总航程130.130.110.5224.824.811.53021.311.54045.711.45035.88.96055.313.87054....

本文编号：3947610