面向碳强度指标的液货船舶经济航速辅助决策系统和方法与流程

本发明涉及船舶航线航速优化，尤其涉及一种面向碳强度指标的液货船舶经济航速辅助决策系统和方法。

背景技术：

1、船舶运营决策是指通过给出船舶航行的指令(如航速和航线等)，以指导船舶获得运营的最大效益。船舶运营决策是一个较为复杂的技术问题，受运价、油价、船舶本身性能和其他成本等多重因素影响。

2、现有的船舶运营决策的改进，主要集中在船舶本身经济航速的获得，即研究选择何种航速使得实时油耗率或者油耗成本最低，例如发明专利201610740127.6公开了一种基于采集并分析大数据的船舶节能方法，通过建立船舶动态航速-油耗模型，降低2-3％的航行燃料；例如发明专利201910202836.2提出了一种船舶航速优化辅助决策系统，以航次燃油消耗最小化为目标，通过全航程航行速度优化决策，给出适应船舶航行环境的最佳节能航态和各航段主机运行转速，实现船舶安全节能。

3、但船舶运营是一个综合的决策问题，采用油耗率最低的航速未必能够获得最大的效益。首先，随着船舶的运行、外壳油漆的剥落、机器的老化，船舶的性能会随之产生动态的变化，一套固定的航速-油耗模型很难指导船舶长期运行；其次，最低的油耗率或油耗成本并非与最大效益直接挂钩，例如在市场行情较好的时候，以最快的航速去运输货物，甚至在装货港排队等货，都将比采用航行最经济航速获得更多的效益。因此现有模型会进一步综合考虑船舶自身性能、通航环境和气象条件这些影响因素，制定出的航线航速优化方案。但是，随着国际碳排放法规的日趋严格，比如2023年实施的碳强度(cii)评级，将为经营最经济航速设定一道额外约束，原本的船舶本身最经济航速的决策支持未必能够满足。

4、目前现有技术的航线航速优化方案，考虑了船舶自身性能、通航环境和气象条件对船舶运行航速和油耗的影响，而并未充分考虑碳强度指标对航速优化的影响，可能导致船舶当前年度碳排放累计值和碳强度指标超标，从而违反碳排放政策法规要求，造成巨大的经济损失。

技术实现思路

1、为了解决本领域现有技术航线航速优化方案存在的未充分考虑碳强度指标要求导致船舶当前年度碳排放累计值和碳强度指标超标，从而违反碳排放政策法规要求，造成巨大的经济损失问题，提供一种面向碳强度指标的液货船舶经济航速辅助决策系统和方法，实现船舶航速平均效益最大化。

2、本发明技术方案如下所述：

3、一种面向碳强度指标的液货船舶经济航速辅助决策系统，该系统包括船端性能数据自动监测采集单元、岸端模型强化学习单元、决策任务建立单元、航次综合寻优单元和航次辅助决策单元；

4、所述船端性能数据自动监测采集单元包括：采集设备关联子单元和信号采集子单元；所述采集设备关联子单元包括：对所需的船舶固有配置设备信号进行隔离分配输出给船端信号通讯装置的信号分配器、对船中设定范围内区域的信号进行集成的就地串口服务器、将船端性能数据信号传输网络与船上已有的局域网系统进行融合传输的交换机和集成有采集和发送系统cs软件并实施自动采集指令和发送性能数据的信号通讯装置；所述信号采集子单元采集船舶固有配置设备的性能数据利用船端局域网发送给信号通讯装置再利用交换机发送给岸端服务器；

5、所述岸端模型强化学习单元安装在岸端服务器上，包括筛选船舶油耗性能参数的数据筛选子单元和根据实船的油耗性能参数变化、采用value-based算法进行强化学习生成船舶动态航速-油耗模型的强化学习子单元；按固定周期和事件触发两种监测模式滚动更新所述船舶动态航速-油耗模型；

6、所述决策任务建立单元用于将该船舶签订的经营合同信息导入所述船舶动态航速-油耗性能模型，建立航次决策任务；

7、所述航次综合寻优单元包括：利用碳强度评级指标计算本船当年年度碳排放累计值和各碳排放指标的累计值形成当前碳强度剩余指标限制约束的碳排放指标限值计算子单元；利用快速复合形算法对航次决策任务进行航次效益最大化寻优、得到满足所述当前碳强度剩余指标限制约束且航次效益最大化的航次指令组合的寻优子单元；

8、所述航次辅助决策单元包括监督航次指令组合的执行情况的监督子单元，并在执行延误或执行有误时进行报警的报警子单元。

9、优选的，所述性能数据包括：转速、主机功率、对地航速、对水航速、风速、风向、水深、主机油耗；

10、所述经营合同信息包括航次的航行时间、停泊时间以及载货量。

11、优选的，所述数据筛选子单元包括所述性能数据的相关系数计算的计算模块和质量筛选和处理的筛选模块，

12、所述计算模块采用皮尔逊相关系数计算实船采集的性能数据与油耗的相关系数rxy，计算公式如下：

13、

14、公式中n表示采集的总数目，x表示n条油耗数据的平均值，x表示每个采集的油耗值，y表示n条性能数据的平均值，y表示每个采集的性能数据值；

15、所述筛选模块确认实船采集的性能数据质量的筛选相关程度：将性能数据计算所得的相关系数进行大小排序，取相关系数排名前5的性能数据。

16、优选的，所述筛选模块包括：利用在同一周期内的每个性能数据的瞬时值计算得到的标准差s，利用所述标准差s筛选得到的参与船舶动态航速-油耗模型计算的船舶油耗性能参数；

17、所述标准差s计算公式为，

18、

19、n表示计算数目，xi表示单个性能数据数值，为n条数据的平均值；

20、在同一周期内的任一性能数据是否参与船舶动态航速-油耗模型计算的判断标准为：若si＞δi，si为单个性能数据的标准差，δi为对应标准差si的阈值，δi根据实船环境设定，则将该周期内的所有性能数据剔除，不参与后续的计算，否则，将该周期内的性能数据投入航速-油耗性能模型。

21、优选的，所述碳排放指标限值计算子单元利用监测累计的船舶性能及油耗数据，自动计算本船当前年度碳排放累计值和碳强度指标情况，并获得当前碳强度剩余指标限值，当前碳强度指标计算公式如下：

22、

23、mco2为当前年度碳排放累计值，fcco2为当前年度燃油消耗量，cf为碳系数，dis为当前年度航行总里程，weight为船舶吨位；

24、目标碳强度指标requiredcii，计算公式如下：

25、

26、cllref为各船型碳强度指标基线值,z为折减率(按规定，2023—2026年的z值分别为5％、7％、9％、11％)，weight为船舶吨位，a和c是与船舶所属类型有关的固定参数；

27、所述碳强度剩余指标限值为当前碳强度剩余指标限制约束，是当前碳强度指标到目标碳强度级别的相差量，碳强度指标级别评级标准如下：

28、a级(优秀)：requiredcii≤d1*attainedcii；

29、b级(良好)：

30、c级(中等)：

31、d级(及格)：

32、e级(较差)：requiredcii≥d4*attainedcii；

33、d1，d2，d3，d4为边界线参数，依据船舶所属类型划分。

34、优选的，所述寻优子单元建立以航次为单位，带入所述经营合同信息，采用航次分段的方式开展航次效益快速寻优的航次效益测算模型，所述航次分段的方式依据当前航次包括的港口数量和顺序划分。

35、一种面向碳强度指标的液货船舶经济航速辅助决策方法，包括以下步骤：

36、s1：船端性能数据自动监测采集：利用信号分配器对所需的船舶固有配置设备信号进行隔离分配输出给船端信号通讯装置、利用就地串口服务器对船端设定范围内区域的信号进行集成、利用交换机将船端性能数据信号传输网络与船上已有的局域网系统进行融合传输、利用集成有采集和发送系统cs软件的信号通讯装置实施船端性能数据自动采集指令和发送性能数据给岸端服务器；

37、s2：岸端性能数据接收和自动筛选处理：岸端自动接收船端同步的性能数据，按照设定的相关系数和筛选条件，对性能数据进行筛选处理，并基于筛选处理后的船舶油耗性能参数采用value-based算法生成船舶动态航速-油耗模型：按固定周期和事件触发两种监测模式滚动更新航速-油耗性能模型，进行实时船舶油耗预测；

38、s3：将该船舶签订的经营合同信息导入所述船舶动态航速-油耗性能模型，建立航次决策任务；

39、s4：面向碳强度评级的航次综合寻优：利用碳强度评级指标计算本船当年年度碳排放累计值和各碳排放指标的累计值形成当前碳强度剩余指标限制约束；利用快速复合形算法对航次决策任务进行航次效益最大化寻优、得到满足所述当前碳强度剩余指标限制约束且航次效益最大化的航次指令组合；

40、s5：航次辅助决策执行监控和指标更新：利用s1采集到的船端性能数据自动航次指令执行情况，在执行延误或执行有误的情况，向岸端发送异常报警；持续监督航次指令执行情况，在航次完成后，进行前年度碳排放累计值更新，基于航次计划均匀的原则，预估年度剩余碳强度指标，并将年度剩余碳强度指标作为下个航次优化决策的约束条件。

41、优选的，所述船舶固有配置设备信号包括gps信号、计程仪信号、风速风向仪信号、测深仪信号、主机轴功率信号和燃油流量计信号。

42、优选的，所述性能数据包括：主机转速、主机功率、对地航速、对水航速、风速、风向、水深、主机油耗；

43、所述经营合同信息包括航次的航行时间、停泊时间以及载货量。

44、优选的，s2所述性能数据的筛选处理步骤包括性能数据的相关系数计算和质量筛选和处理，

45、所述性能数据相关系数计算，具体方法如下：

46、采用皮尔逊相关系数计算实船采集的性能数据与油耗的相关系数rxy，计算

47、公式如下：

48、

49、公式中n表示采集的总数目，x表示n条油耗数据的平均值，x表示每个采集的油耗值，y表示n条性能数据的平均值，y表示每个采集的性能数据值；

50、确认实船采集的性能数据质量的筛选相关程度：将性能数据计算所得的相关系数进行大小排序，取相关系数排名前5的性能数据；

51、所述性能数据质量筛选和处理，具体方法如下：

52、对在同一周期内的每个性能数据的瞬时值进行标准差s计算，计算公式如下，

53、

54、n表示计算数目，xi表示单个性能数据数值，x为n条数据的平均值；

55、在同一周期内的任一性能数据，满足以下情况：

56、si＞δi

57、si为单个性能数据的标准差，δi为对应标准差si的阈值，δi因性能不同而不同；

58、则将该周期内的所有性能数据剔除，不参与后续的计算，否则，将该周期内的性能数据投入航速-油耗性能模型。

59、优选的，s4中计算当前碳强度剩余指标限制约束的方法为：利用监测累计的船舶性能及油耗数据，自动计算本船当前年度碳排放累计值和碳强度指标情况，并获得当前碳强度剩余指标限值，当前碳强度指标计算公式如下：

60、

61、mco2为当前年度碳排放累计值，fcco2为当前年度燃油消耗量，cf为碳系数，dis为当前年度航行总里程，weight为船舶吨位；

62、目标碳强度指标requiredcii，计算公式如下：

63、

64、cllref为各船型碳强度指标基线值,z为折减率(按规定，2023—2026年的z值分别为5％、7％、9％、11％)，weight为船舶吨位，a和c是与船舶所属类型有关的固定参数；

65、所述碳强度剩余指标限值即为当前碳强度剩余指标限制约束，是当前碳强度指标到目标碳强度级别的相差量，碳强度指标级别评级标准如下：

66、a级(优秀)：requiredcii≤d1*attainedcii；

67、b级(良好)：

68、c级(中等)：

69、d级(及格)：

70、e级(较差)：requiredcii≥d4*attainedcii；

71、d1，d2，d3，d4为边界线参数，依据船舶所属类型划分。

72、与相关技术相比，本发明提供的一种面向碳强度指标的液货船舶经济航速辅助决策系统具有以下有益效果：

73、利用船端轻便型的智能化设备实现船端性能数据自动监测采集，在所述船端性能数据自动监测采集单元采用就地串口服务器对船端一定范围内区域的信号进行集成，减少长距离电缆敷设；采用交换机将船端性能数据信号传输网络与船上已有的局域网系统进行融合传输，减少跨楼层的电缆敷设；采用软件系统集成的方面，将采集和发送系统cs软件部署至船上标配的通讯电脑中，减少硬件成本和安装施工。

74、所述岸端模型强化学习单元将岸端性能数据数据筛选处理后value-based算法进行强化学习生成船舶动态航速-油耗模型，并将筛选处理后的性能数据导入航速-油耗性能模型，进行模型的滚动更新，快速获得最新的不同航线、不同条件下的船舶动态航速-油耗模型；引入碳强度评价模型和航次效益测算模型，基于经营合同信息和航速-油耗性能模型，形成面向碳强度(cii)评级，综合航次平均效益最大化的多目标综合决策指令，从而替代传统航线航速优化方案得出满足低碳目标、平均效益最大的运营决策指令。