0 引　言

随着化石能源的逐渐减少和排放法规的日趋严格，油电混合动力船舶正日益受到关注^{[1 – 3]}。它通过传动装置耦合柴油机与电机，实现柴油机单独推进、电机单独推进或混合推进等工作模式，从而适应复杂多变的工况，避免柴油机低效工作，并能在排放限制区域发挥电机零排放的优势。混合动力推进在多功能工程船、近海补给船、游轮、近海钻井平台以及军事舰船等领域具有广泛的应用前景^{[4 – 5]}。

混合动力船舶是指使用不同能量来源共同驱动的船舶^[6]。混合动力船舶的概念并非是近年才出现，早在古代就有风帆和人力共同驱动的船舶^[7]。工业革命以后又出现了风帆和蒸汽轮机共同驱动的船舶^[7]。军事上，潜艇在水面航行时采用柴油机驱动，而在水下则是由电池为电动机供电推进^[8]。现代混合动力船舶主要指的是由不同类型的发动机驱动或者具有一种以上电力来源（如柴油机发电、电池、超级电容、燃料电池）的电动机驱动的船舶。

以发动机为核心的传统推进方式具有功率密度大、中间环节少、能量损失小、额定工况下效率高的优点。但当轻载时，发动机工作在非高效区，燃油效率显著降低、噪声和排放中的污染物增加^{[5, 9]}。特别是对于作业船、渡船、拖船、大型游轮等特殊船舶来说，负载状况经常变动或者有较长的时间处于轻载状况（见图1），使用传统推进方式难以满足经济和环保的要求^[10]。若上述船舶使用现代混合动力推进技术，则能够使发动机始终工作在高效区内，从而大大提高燃油效率、减少有害物质排放和机械振动^{[5, 9]}。

1 混合动力船舶动力装置典型架构和工作模式

如图2所示，现代混合动力船舶主要分为串联式混合动力船舶、并联式混合动力船舶和混连式混合动力船舶^[6]。其中，串联式混合动力船舶在发动机和螺旋桨轴之间未使用机械连接，发电机和电池组可分别向电动机供电驱动螺旋桨^{[11 – 13]}。并联混合动力系统保留了发动机和螺旋桨轴之间的机械连接，发动机和电动机均可为船舶提供动力^{[14 – 15]}。混联混合动力船舶构架融合了串联和并联的特点，具有发动机推进和电动机推进模式，具有专门的发电机组为电网供电^[16]。

在串联混合动力船舶的推进系统中，柴油发电机组构成了系统的主要能量来源，以电池为主的能量存储系统构成系统的辅助能量来源^[11]。Zahedi等提出一种基于低压直流电网的串联混合动力船舶，并对系统进行了动态建模研究，文中所述建模方法能够大大减少仿真的计算负担，缩短计算时间。为了应对船舶转弯和波浪引起的功率和力矩波动，在Hou等的研究中，电池和超级电容被整合成混合能量存储系统（HESS），并应用在一型串联混合动力船舶中^{[17 – 18]}。Volker针对工况特点给出了一种港口拖船和2种渡船的混合动力推进系统设计，并从油耗的角度分析了3种设计的应用价值^[19]。

并联混合动力船舶的发动机和电动/发电机并联并直接与螺旋桨轴相连，利用耦合器（通常包括离合器或液力耦合器）发动机和电动机可分别或共同驱动螺旋桨^{[20 – 24]}。其中电动/发电机可以作为发电机吸收发动机发出的多余功率提供给电网里负载使用。

并联混合动力船舶主要有以下3种工作模式：巡航时采用发动机推进模式，此时柴油机工作在高效区，富余的功率可用于发电给电池充电。当船舶需要安静行驶、航经排放限值区域或狭窄水道以及发动机推进装置出现故障时，采用电力推进模式，发动机端离合器松开，电动机和电网负载需要的电能由电池或者其他清洁能源提供^{[6, 22]}。全速前进、冰区航行或遇到风浪等需要最大推进功率的情况时采用混合推进，由电动机辅助发动机共同推进船舶^[11]。并联混合动力系统可以在新船建造时安装，也可以由传统船舶的动力系统改装而成，极大地降低了投资。

混联混合动力船舶结合了串联和并联混合动力船舶构架的特点，发动机和电动机的力矩被耦合在一起共同驱动螺旋桨，电动机所需电力由电网中的发电机和电池提供^[25]。在早期研究中，上述类型构架被称为“辅助电力推进系统”。沈伟升等^[26]介绍了一种用于沪东中华船厂的8 400 m³液化气船上的辅助电力推进装置。该装置通过控制3个离合器的开、闭以实现柴油机推进、应急推进（纯电动模式）以及辅助推进模式。类似的，柏建勇介绍了一种辅助推进系统（APD）的工作原理。而在Myers的设计中，电动机被安装在和船体尾部桥接的壳体内^[23]。电动机转子轴一端连接螺旋桨，另一端通过耦合器与发动机输出轴固结。这种设计的优点在于将电机置于船体外，能够有效节约舱内的空间。Barrett等在上述设计的基础上进一步做出改进，采用2组离合器使得工作模式选择更加灵活，交直流双总线能够同时满足交流电力推进和直流大功率负载作业的需求^[24]。

2 混合动力船舶能量管理

以上3种形式的混合动力船舶其驱动能量不再单一依赖发动机直接提供机械能，还可以通过外接电网充电，发动机组发电，驱动用发动机多余能量发电等方式为动力系统提供电能。这种机电耦合架构一方面赋予了推进系统更大的冗余、灵活性、安全性、可操控性以及节能环保的可能性；另一方面，混合动力船舶推进系统，包括多个能量来源（子系统），各子系统协调配合工作，才能实现混合动力系统的功能与经济、环保等指标，这也给混合动力船舶能量管理带来了挑战^[26]。

当下针对混合动力船舶的能量管理的研究主要关注当能量系统出现故障时系统的恢复问题，其主要目标是确定备用能量方案快速恢复功率供应^{[27 – 29]}。多种不同的方法被用于解决上述问题，Karen等将一种最优卸载策略用于解决军舰电力系统的静态优化问题，该策略在损伤发生前预测性地给出电力系统重组方案，从而使得军舰电力系统在遭到破坏发生后能够根据预测方案进行自愈^[30]。文献[31]用基于专家系统的自动重构方法分析了军舰电力系统受创后的恢复问题，专家系统利用失效评估系统得出的评价结果，结合电力系统的实时数据和拓扑信息对受损后电力系统中的电能进行合理分配，保证重要负载的工作^[31]。多主体法（multi-agent）则常被用来解决离散的混合动力船舶能量管理问题^[32]。例如Solanki等在虚拟测试平台（VTB）上建立了船舶电力系统的三相PQ负载模型研究混合动力船舶动力系统的电力恢复问题^{[33 – 34]}。与传统的集中电力恢复策略不同，上述研究中采用了基于多主体法的分散控制策略对系统中的坏点进行隔离并重构系统，从而保证电力系统受损后电力供应的自动快速恢复。Hou等将电池和超级电容相结合构成多能量源电力系统，并针对负载波动时系统的能量管理问题进行研究，并提出一种综合能量管理系统。研究结果表明在4级和6级海况下，相对其他3种能量管理方法，综合能量管理系统能够有效减少低频振动，从而降低负载振动引起的能量损失和对电池的不利影响^[18]。

混合动力系统能量管理问题需要综合考虑各子系统的特点以及相关国家的法律要求，例如：电动机响应快、低速输出扭矩大；发动机响应慢、在高负荷时效率高；某些情况下要求系统零排放工作。综合来看现有的混合动力系统控制策略可分为两类：一类是基于规则的控制策略，这种策略依靠预先制定的规则（一般为依据工程经验或实验数据确定的部件的工作特性和高效区域），通过判断各件的工作状态来决定动力系统的工作模式；另一类是基于优化的控制方法，即根据不同的优化目标确定能量管理策略^{[26, 35]}。

2.1 基于规则的能量管理控制策略

基于规则的控制策略又可分为基于确定规则的策略和基于模糊规则的策略。

其中基于确定规则的控制策略如：Ovrum等建立了内燃机、发电机和锂电池相互配合的能量系统模型，并考虑船舶起重机港口作业、船舶舱室用电需求这两大能量消耗，对于起重工况，根据船舶的作业实际制定周期式的功率变化规律；对于舱室，设置恒定的电能消耗功率。然后提出了船舶基础能量控制准侧和高级能量控制准则，在基础能量管理准则下，发电机的功率随时间均匀分布，电池SOC保持在一个稳定范围；在高级能量管理准则下，电池组的输出电流为控制对象，通过PID控制使电池电流保持在电池厂商给出的合理范围内。相对于该船舶原有的能量系统，该混合能量系统每年能节省11万美元的费用，而且选用容量更小的电池也能满足作业需求。不足是没有考虑推进系统的能量消耗^[37]。Ameen等提出多重方案相互配合的能量管理策略，该策略综合考虑了基于船舶运动状态的能量管理策略、燃料消耗量最小化能量管理策略（ECMS）、电量消耗和维持相互平衡的能量管理策略（CDCS）、基于按比例积分控制器的能量管理策略4种方法。根据这4种方法在不同电池SOC下所消耗的总能量多少来选择最优的能量管理策略，并且以FCS Alsterwasser燃料电池单体船为研究对象，建立了仿真模型，验证了多重方案相互配合能量管理策略在总能量消耗量、成本等方面比其他4种策略单独使用时更具优越性^[38]。

由于实际应用过程中往往需要面对一个多参数、非线性的时变系统，基于模糊规则的能量管理策略相对确定规则的能量管理策略更具优势。

Beşikçi等认为评价船舶的能量管理策略好坏有多个维度，包括航行性能优劣、环境友好度高低、经济效益好坏等，由于这些标准综合考虑起来十分复杂，难以定量描述，因此提出采用基于模糊的层次分析算法，通过对20个船舶领域的权威专家进行问卷调查，建立了航行性能管理指标、船体和推进系统管理、动力保持性能、燃料管理能力、系统能量管理、节能意识这6大指标及其9个子指标的模糊数集和模糊评价矩阵，得出了这些指标两两之间的重要性关系，其中航行性能管理、动力保持性能和船体和推进系统管理这三大指标的重要性最高；在子指标中，速度优化指标的重要性最高，纵倾等航行姿态指标重要性次之。分析结果为制定船舶能量管理策略提供了方向性指导^[39]。Sharkh等采用模糊逻辑方法，提出模糊逻辑能量管理准则（FLC），该准则综合考虑了电池SOC和电池端电压，以这2个量为基础计算新的控制变量BWS（battery working state），根据BWS值的变化来选择发动机单独供能、电池单独供能、发动机和电池共同供能等方式。并采用仿真的方式对该能量管理策略进行验证，结果表明，在该以BWS的值为准则的模糊能量管理策略下，发动机能保持在燃油利用效率较高的区域工作，电池也能避免过度放电的现象^[40]。Zhu等采用模糊逻辑控制方法制定了以燃料电池、蓄电池和超级电容为动力源的混合动力船舶的能量管理策略。以蓄电池SOC、电容SOC和电机所需总功率为输入量，蓄电池所需输出功率和超级电容所需输出功率为输出量，根据船舶在加速航行、匀速巡航、低速航行等不同工况下的所需功率，参考蓄电池SOC、电容SOC，制定动力系统的能量分配准则。为了验证该能量管理准则的有效性，以阿尔斯特河旅游公司建造的FCS Alsterwasser燃料电池单体船的典型工况为特定对象，进行仿真研究，结果显示，这种模糊逻辑能像管理策略能够有效改善船舶的操纵效率和混合动力系统的性能，并且让电容和电池的SOC保持在合理范围^[41]。Moghbeli等提出一种新的模糊能量管理策略，设计了2个模糊控制器来控制电池SOC和发动机输出力矩，该控制器能优化能量流向，提升发动机的性能，使得发动机工作在高效区，以此来降低排放量。在实际的行驶工况下，发动机的输出力矩在模糊控制器指引下不断追踪最优点，最终落在最优点上方，多余的力矩为电池组充电，因此发动机在高效区工作，燃油经济性也得到改善。相比于动力规划控制方法，这种模糊算法可以提高1.6%的电池SOC并且降低排放，在加速性能控制上也更加突出^[42]。

2.2 基于优化的能量管理控制策略

基于优化的控制策略则可以分为全局优化策略和实时优化策略。

其中全局优化策略指针对一个确定工况在线下寻找的最优控制策略^[43]。如：Mehdi等采用带约束条件的粒子群优化算法（PSO），将船舶加速情况下的功率需求作为约束条件，设计了混合动力系统中内燃机、发电机、电机和电池组的最优输出功率组合。在船舶能量管理方面，将模糊粒子群优化算法与恒温控制策略结合，将电池组SOC和船舶所需功率作为输入量，内燃机所需功率作为输出量，制定能量管理准则。模糊算法的计算值小于0.4，内燃机关闭，大于1.4时，内燃机工作在高效区并给电池充电，位于0.4~1.4时，电池电量保持在合理范围内。仿真结果显示，在该最优输出功率组合与能量管理准则下，混合动力船舶能减少40%的能源消耗，并且不影响正常航行^[44]。

全局优化控制策略由于较长的计算时间难以直接应用于实际系统中，故相对而言实时优化控制具有更大的实用价值。

例如：Zahedi等研究发现为了提高混合动力系统的效率，必须根据船舶航行平均需求功率和功率变化特性去制定发电机组的工作准则，使其工作在最优工作状态。提出实时数值优化策略来确定发电机组的最优工作状态，该策略规定当混合动力系统在最小燃油消耗率（SFC）点工作时，发电机组选择恒定的输出工况，在其他情况下，根据平均需求功率、功率变化特性等指标大小，选择在充电或者放电工况下工作。为了验证策略的有效性，对某艘近海补给船（OSV）的典型工况进行仿真计算，由仿真结果可知，没有能量存储模块的直流混合动力系统比传统的交流混合动力系统能节省15%的燃料消耗，更进一步，在采用实时优化策略的条件下，拥有能量存储模块的直流混合动力系统比没有该模块的直流系统节省约7%的燃料消耗。由仿真计算结果可知，没有能量存储模块的直流混合动力系统比传统的交流混合动力系统能节省15%的燃料消耗，更进一步，在采用优化策略的条件下，拥有能量存储模块的直流混合动力系统比没有该模块的直流系统节省约7%的燃料消耗^[45]。Haseltalab等提出一种新的模型预测控制方法（MPC），将混合动力船舶的运动控制和能量管理相互联系。这种基于非线性鲁棒理论的模型预测控制方法，能够在外部环境扰动和内部工作状态不确定性两大干扰下，实现对船舶航速的控制，并估算需求功率，更进一步，通过实现混合动力系统在不同动力源之间的切换来保证船舶工作在最优状态。在该控制策略下，混合动力系统能够良好应对航速的突变，并且为船舶提供所需的动力^[46]。Park等提出基于积分扰动分析和顺序二次规划的模型预测控制能量管理策略，建立了混合动力船舶的实时仿真模型，并且和物理实验结果进行比较，结果表明两者之间定性相关。在船舶的3个典型工况下，该能量管理策略可以有效控制动力系统达到功率需求，还能通过调节发动机的功率曲线的斜率、推进系统的跟踪误差等参数的权重使得动力系统在不同工况下工作在高效区，使得航行成本最小化，证明该策略下参数可调整性强，具有较强的性能灵敏度。Thanh等研究了在已知和未知外部载荷条件下，船舶的能量管理优化问题。已知载荷由船舶的设计参数和港口作业工况决定，未知载荷通过创新性的预测算法估计。综合考虑燃料消耗量、电池电量的改变量等变量的影响提出非线性能量管理优化算法，该算法与传统汽车领域所采用的能量管理优化算法有显著区别，因其能够规划发动机启动和停止的时间点。仿真结果显示，对于已知载荷工况，本文提出的优化算法相比于传统基于规则的优化算法可减少9.31%的能源消耗，对于未知工况，本文提出的预测优化算法能减少8.90%的能源消耗^[47]。Stone等提出了一种基于模型预测控制（MPC）的能量管理策略，能够实现船舶各动力源之间和输出载荷之间的协调控制，并且能够减小发电机所需的输出功率。为验证该策略的有效性，以某典型主尺度船舶的电力系统为例，对其进行仿真计算，结果表明该能量管理策略可以在脉冲载荷情况下，使动力系统的输出保持稳定，减少主机输出功率的高频率波动，缩小船舶动力系统提供的推进功率与参考值的偏离。总体上，这种基于模型预测控制的能量管理策略可以协调船舶不同动力源和载荷，有效降低船舶的航行成本^[48]。Peng等根据燃料电池船混合动力系统采用燃料电池作为主电源，蓄电池作为能量储存单元的特点，为了最小化燃料电池的氢气消耗，针对燃料电池混合动力船提出了基于最小燃料消耗优化控制算法的燃料消耗优化能量管理策略，为保证蓄电池工作在优化范围内，引入蓄电池的充电保持策略，以Alsterwasser的燃料电池混合动力系统作为仿真对象，确定系统结构和主要参数，建立了系统的数学模型，根据典型的船舶行驶工况对所给出的优化能量管理策略进行了仿真验证，最后和功率跟踪能量管理策略仿真的结果进行对比和分析，结果表明，所提出的优化理论能提高燃料经济性，同时使蓄电池 SOC保持在合理范围内^[49]。

3 问题与展望

混合动力推进系统为船舶提供了灵活的操控能力、较高的安全性和冗余，提高了船舶的燃油经济性，降低了污染物排放和能源消耗，是未来船舶的发展方向^[50]。但混合动力船舶相对传统船舶来说设计建造更加复杂，对于初始投资和维护提出更高的要求。因此并非所有种类的船舶都适合采用混合动力推进系统。综合考虑经济效益和环境效益，混合动力推进系统适用于工况多变、有大电力负载、需要动力定位以及对排放和噪声有严格要求的船舶。混合动力船舶需要更加复杂的控制系统，目前对于这方面的研究多集中在能量管理领域，对于模式切换的研究较为缺乏。而模式切换过程的冲击问题对于提高船舶操控品质和使用寿命、降低燃油消耗和部件磨损具有重要意义。

电机推进模式具有调速范围广、排放少、布局灵活、操作性好、振动噪声小且便于自动化控制等优点。近年来电机技术、电能存储技术、电力电子转换器技术飞速进步，电机推进模式的功率密度逐渐提高，同时船上用电设备功率不断增大，混合动力推进中电机推进模式所占比例和混合动力船舶的电气化、智能化程度将呈上升趋势^{[12, 51]}。随着海上作战和海洋开发走向深蓝，为满足远洋作战、作业的需求，军用或工程用混合动力船舶动力系统必然向着大型化方向发展，强自持力和长续航成为重要的评价指标。对于一些工程船舶而言，高精度定点作业也对混合动力系统的动力定位精度提出更高的要求。另一方面，由于电机电池价格的逐年下降，以及混合动力船舶可以由传统船舶改造而来这一特点，混合动力推进系统的应用成本日趋降低。混合动力推进的应用平台将不再局限于军船和工程船领域。混合动力船舶安静、清洁的特点能为乘客提供良好的搭乘体验，这促使越来越多的游船、渡船等民用船舶开始采用混合动力技术^{[6, 14 – 15]}。

4 结　语

混合动力推进系统能够提高船舶的操纵灵活性、增加冗余和安全性、减少燃油消耗和污染物排放，在日趋严格的排放标准要求下具有良好的应用前景。本文分析了混合动力船舶动力装置的构架和工作模式，介绍了目前混合动力船舶能量管理的研究现状。提出混合动力船舶电气化、智能化、大型化和具备高精度动力定位能力的发展方向。同时指出民用混合动力船舶也是一个发展方向。