0 引　言

海上运输是商业运输的重要组成部分^[1]，对于社会经济发展产生显著促进作用。而随着能源短缺与环境污染问题的日益严重^[2]，降低船舶运行成本，优化船舶运行能源成为船舶航行问题中的研究热点^[3]。

杨中等^[4]在研究船舶航线设定与优化问题中，以碳排放和仓位交易为约束条件构建优化面模型，并通过遗传算法求解模型。吕进锋等^[5]在船舶航行规划问题中引用随机路径图生成路线，并通过和声算法进行优化。潘明阳^[6]在研究航线规划问题中采用A*算法进行求解。上述研究文献均忽略了海洋风场中的风力资源对于船舶航线规划的影响，基于此研究海洋风场对船舶航线的影响，为船舶航行优化提供理论支撑。

1 海洋风场对船舶航线影响分析方法 1.1 海洋风场数据获取与显示

选取QuickSCAT卫星所携带的洋面风场散射探测仪，分析海洋表层的起伏状态获取海洋风场数据，数据根据经向、纬向与风速分别存储于3个不同的数据文件中^[7]。海洋风场数据采集与显示流程如图1所示。通过GrADS软件功能将卫星探测器所采集的数据转换成二进制数据形式^[8]，以 $ u $ ， $ v $ 和s_p分别表示海洋风场中纬向风速数据、经向风速数据和实际风速。通过矢量合成输出的 $ u $ ， $ v $ 只表示风的实际方向，而s_p是实际风向，依照二进制数据文件中各点数据的存储位置，对各点实施三维定位，并基于投影算法在电子海图中显示格点数据^[9]。

1.2 基于海洋风场助航的船舶航线优化 1.2.1 海洋风场助航的船舶航线优化流程设计

基于海洋风场中风力资源助航的船舶航线优化在本质上可理解为船舶航线航路点的布局优化问题。图2为海洋风场助航船舶航线优化流程。离散化处理船舶航行起点与终点间的初始航线，生成航路点序列，并将其作为船舶航行过程中考虑海洋风场中风力资源的航线优化的变量。经由优化航路点生成新的航线，所生成的航线同之前对比，其航向与航行过程中所经海域产生变化。通过优化准则对所生成航线的各项性能进行对比。

1.2.2 基于海洋风场助航的船舶航线优化模型

海洋风场中风力资源对于船舶航行所提供的助力可通过风力助推设备的性能、风力情况以及船舶的实际航行速度与方向等因素体现，所以在风力助航设备已知的条件下，以获取最大海洋风场风力资源助推力为目的，需最大限度达成令船舶行驶在风速较大的海域和令风向角充分达到100°这2个要求。上述2个要求均能够令船舶航行方向产生变化，由此令船舶在实际航行过程中经过的海域也发生变化，令其能够充分利用海洋风场中的风力资源。基于海洋风场助航的船舶航线优化不仅仅要考虑船舶航行过程中获取最大的海洋风场中风力资源的助推力，还需整体分析船舶在实际航行过程中的能量消耗，这主要是由于

$ {Y_c} = {Y_R} - {Y_W} = \sum\limits_{i = 1}^{N - 1} {{B_i}{S_i} - {S_i}{{\left( {{D_w}} \right)}_i}} 。$

(1)

式中：Y_c为主机在船舶实际航行过程中所提供的能量；S_i和 $ N $ 分别为第 $ i $ 段恒向线的航程和航线上航路点数量；B_i和D_w分别为第 $ i $ 段恒向线船舶的航行阻力和风力助航设备的辅助推力；Y_R和Y_W为船舶在航线上的能量消耗与海洋风场资源提供的能量，具体为：

$ \left\{ \begin{gathered} {Y_R} = \sum\limits_{i = 1}^{N - 1} {{B_i} \cdot {S_i}}，\\ {Y_W} = \sum\limits_{i = 1}^{N - 1} {{{\left( {{D_w}} \right)}_i} \cdot {S_i}} 。\\ \end{gathered} \right. $

(2)

船舶实际航行过程中，当海洋风场中风力资源所产生的助推力逐渐提升时，主机所提供的动力将持续下降，从而实现节约燃油资源的目的。为确保主机运行的稳定性与其使用寿命，主机动力降至相应值后将不能持续降低，该条件下保持最低负荷运行。主机动力约束条件为

$ {D_c} \geqslant {D_{\min }}，$

(3)

式中，D_c和D_min分别表示主机的有效动力和主机最小负荷下限条件下提供的推力。

在海洋风场中风力资源提供的助推力提升至一定程度达到D_c<D_min的条件下，以确保船舶依照初始航速行驶，需降低D_w，由此令D_c与D_min一致。因此可将式(1)转换为：

$ {Y_c} = \sum\limits_{i = 1}^{N - 1} {\max \left( {{S_i}{B_i} - {S_i}{{\left( {{D_w}} \right)}_i},{D_{\min }}} \right) ，} $

(4)

船舶在航行行驶过程中的油耗量同主机为船舶提供的能量之间具有线性相关性，因此考虑海洋风场的船舶航线优化目标函数为：

$ \left\{ \begin{gathered} f = \min \left( {{Y_c}} \right) ，\\ T \leqslant {S_D}。\\ \end{gathered} \right. $

(5)

式中， $ T $ 和S_D分别表示船舶航行时间和船期。

式(5)所示优化模型中，以主机提供能量最小和航行时间与不大于船期为优化目标，两者均考虑了海洋风场中风力资源对于船舶航行的助推力。

1.3 基于模拟退火算法的船舶航线优化模型求解

针对基于海洋风场助航船舶航线优化模型，采用具有收敛速度快与整体搜索性能强等特征的模拟退火算法对模型进行求解。由于海洋风场中的风力资源具有实时变化性，一次规划的航线无法确保船舶航行持续处于最优状态，因此在实际求解模型过程中，需要进行动态求解，在各时间节点上依照海洋风场实际情况重新规划航线。

$ M $ 和 $ M + 1 $ 分别表示航路段数量和初始航线中航路点数量， $ S $ 和S/M分别表示整体航程和各段航程， $ T $ 和T/M分别表示整体航行时间和各次航时，以船舶航行到达T/M为动态规划节点，在第1次规划过程中规划船舶初始航线获取最优解。依照当前规划结果航行，确定航程，在航行时间为T/M的条件下，更新当前海洋风场中风力资源数据，在当前位置为初始点再次确定航线，并对其实施规划。将T/M的航时为动态优化节点，每次航行T/M时间后重新规划航线，至起点与终点间确定的预计航时低于T/M。此规划过程中将获取若干条有所差异的航线，通过这些航线的集合能够指导实际航行。在动态规划过程中，每次规划的航程都会缩短，因此初始设定的参数在后续的规划过程中并不适用，需要设定初始参数的衰减系数，令初始参数同船舶航程剩余数量之间呈线性相关性。针对式(5)考虑海洋风场的船舶航线优化目标函数，利用模拟退火算法对航线进行动态规划，根据规划结果得到最优航线。

2 实验结果与分析

以某远洋船舶为研究对象，采用本文方法分析海洋风场对其航线规划的影响。

2.1 海洋风场分析

研究对象航行过程中所经过的某海域3月与9月风场数据分析如图3所示。分析图3(a)中3月的海洋风场数据得到，在此海域内，风速与风向分别为偏东北风180°和7.5 m/s左右，且均具有较好的稳定性，该海域中航线区域横风。分析图3(b)中6月的海洋风场数据得到，在此海域内，风速与风向分别为偏东北风90°和9 m/s左右。上述分析结果显示该海域内风速与风向具有较高稳定性，对于船舶的航行十分有利。

2.2 海洋风场对于船舶航速的影响

图4为研究对象在不考虑海洋风场作用和考虑海洋风场作用条件下的航速曲线变化情况。分析图4(a)得到，在不考虑海洋风场影响的条件下，任何风速均对研究对象失速产生影响，这种影响同海洋风场中风速间呈正比例相关，且研究对象逆风航行的条件下失速现象更为显著。分析图4(b)得到，在考虑海洋风场影响的条件下，风速对于研究对象的航速影响较为显著，这种影响同海洋风场中风速间呈正比例相关。在船体迎风角为90°的条件下，研究对象实际航速同步考虑风速影响条件下研究对象实际航速相比提升6.3 kn。综合分析可知，在考虑海洋风场影响的条件下，通过调整研究对象航线能够提升研究对象航行速度缩短航行时间，同时海洋风场提供的助推力可降低主机的输出，也就是降低燃油消耗。

2.3 航线规划结果

图5为未考虑海洋风场条件下(圆弧线)和本文方法中考虑海洋风场条件下(线段)研究对象的航线实际规划结果。表1为2种条件下研究对象航行过程中的能源消耗情况。分析图5和表1能够得到，本文方法中考虑海洋风场影响的条件下，航程、航时、整体能耗以及主机能耗贡献率等同步考虑海洋风场影响的条件下相比均有不同程度的降低，由此说明采用本文方法分析海洋风场对研究对象航线的影响能够有效优化研究对象航线，降低研究对象主机能耗，达到节能减排的目的。

3 结　语

本文研究海洋风场对船舶航线的影响，考虑海洋风场中风力资源对于船舶航行速度与主机能耗的影响，构建航线优化模型，通过求解该模型降低主机能耗、缩短航程与航行时间。由于风力助航设备具有多样性特征，本文方法由于研究资源与研究时间受限，无法全面进行研究，在后续优化过程中将主要针对这一问题进行研究，以此获取更全面、更深入的研究结果。