《Energy Conversion and Management-X》：Optimal operation of maritime hybrid fuel cell/battery power systems via a real-time energy management approach – A tugboat case study
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为满足国际海事组织减排目标，开发船舶零排放动力系统至关重要。本文提出一种结合等效氢耗最小化策略与蚁群优化算法的实时能源管理策略，用于可扩展、模块化的质子交换膜燃料电池/锂离子电池混合动力系统。研究人员以东京湾某拖船为案例，利用真实负载数据，在MATLAB/Simulink中建模验证。结果表明，所提策略可比规则基准策略减少约4.76%的氢耗，进而降低总运营成本超8.05%，为海运业混合零排放动力系统的经济高效运行提供了创新方案。
随着全球气候变化的日益严峻，国际海事组织设定了雄心勃勃的减排目标，要求到2030年将航运业温室气体（GHG）排放量相比2008年水平降低至少40%，并期望在2050年左右实现净零排放。海运业是全球化经济的命脉，承担了约80%的世界货物运输，但其在2020年贡献了全球约3%的温室气体排放，主要源于重燃油（HFO）的燃烧。更令人担忧的是，若不采取措施，预计到2050年该领域的排放量将比2018年水平增加50%。为了应对这一挑战，开发和应用零或近零排放技术，特别是针对沿海和港口的中短程作业船舶，变得至关重要。然而，在迈向清洁航海的征途上，我们面临着诸多“拦路虎”：如何为动力需求巨大的船舶（从小型船艇的数百千瓦时到集装箱船和邮轮的上千兆瓦时）设计高效、可靠且经济可行的能源系统？如何解决可再生能源（如风能、太阳能）在船上应用的间歇性与不稳定性问题？以及，如何为已展现出巨大减排潜力的氢能与燃料电池技术在船舶上的大规模应用扫清障碍，特别是应对其动态负载响应慢、大规模储氢与加注困难，以及多燃料电堆和多电池组能量存储系统协同控制的复杂性等挑战？
正是在这样的背景下，来自挪威能源技术研究所氢能技术部的Mustapha Jamma、Piotr Bujlo和?ystein Ulleberg三位研究人员，将目光投向了混合质子交换膜燃料电池/锂离子电池动力系统。他们认识到，这种混合系统能够取长补短，充分发挥燃料电池高效、零排放（若氢源自可再生能源）和电池快速响应动态负载变化的优势。但要让这套系统在海事应用中真正“大显身手”，一个核心的“大脑”——即实时能源管理系统（EMS）——必须足够聪明，能够实时、最优地分配燃料电池与电池之间的功率，在满足船舶瞬息万变的动力需求的同时，最大限度地节约宝贵的氢燃料，并延长关键部件的寿命，从而降低整体运营成本。现有的能源管理策略，无论是基于规则的、模糊逻辑的，还是基于模型预测或深度强化学习的，在精度、实时性、计算复杂度或长期成本优化方面，仍有改进空间。
为此，研究团队在《Energy Conversion and Management-X》上发表了一项开创性研究。他们提出并验证了一种创新的最优实时能源管理策略，该策略巧妙地融合了等效氢耗最小化策略与蚁群优化算法，形成了一个名为ECMS-ACO的框架。研究选取了在东京湾作业的“明石丸”拖船作为极具挑战性的案例。这艘拖船总吨位274吨，由两台总功率2647千瓦的柴油发动机驱动，其负载曲线高度动态且可预测，是评估混合动力系统性能的理想“试金石”。研究团队利用该船在3小时15分钟内、每5秒采样一次的真实能耗数据，构建了负载曲线，并以此为基准，设计了一套可扩展、模块化的零排放混合动力系统。这套系统包含10个额定功率各为100千瓦的质子交换膜燃料电池单元、一个容量为3200安时的锂离子电池包，以及一个存储400千克、压力为350巴压缩氢气的储氢罐。
为开展这项研究，研究人员主要运用了以下几个关键技术方法：首先，在MATLAB/Simulink仿真环境中，为质子交换膜燃料电池、锂离子电池、车载储氢罐及功率变换器建立了详细的动态数学模型，以精确模拟系统组件的物理行为和相互作用。其次，核心创新在于开发了ECMS-ACO能源管理策略框架，该框架将电池功率使用转换为等效氢耗，并结合燃料电池的实际氢耗，通过集成了状态（SoC）平衡因子调节和氢优化成本公式的蚁群优化算法进行实时在线求解，以最小化瞬时总成本。最后，研究利用从“明石丸”拖船获取的真实世界负载功率需求数据，对提出的混合动力系统和ECMS-ACO策略进行了全面的性能验证与对比分析，评估指标涵盖氢耗、燃料电池与电池退化、总运营成本及负载跟随能力。
研究结果
系统建模与配置
通过分析拖船的真实负载曲线，研究人员确定了混合动力系统的具体配置，以满足功率平衡方程PFC+ PBatt= POP。系统采用直流母线电压690伏的设计，燃料电池通过升压DC/DC变换器，电池通过双向DC/DC变换器接入直流母线。这种配置确保了系统能够稳定供电并满足动态负载需求。
ECMS-ACO策略性能
提出的ECMS-ACO策略成功实现了燃料电池与电池之间的最优功率分配。与传统的基于规则的策略相比，ECMS-ACO策略表现出显著的优越性。模拟结果显示，在长达3小时15分钟的拖船典型作业周期内，ECMS-ACO策略将氢燃料消耗降低了约4.76%。这一节省直接转化为运营成本的下降，使得总运营成本降低了超过8.05%。此外，该策略通过引入燃料电池功率平滑项，有效限制了燃料电池功率的快速波动，有助于减缓燃料电池的退化。同时，通过基于电池SoC在线调整的惩罚系数，策略成功将电池的SoC维持在预设的安全窗口（20%至80%）内，从而减少了电池的退化。
经济性分析
研究还对部署该混合零排放动力系统的经济影响进行了简要分析。尽管初始投资涉及燃料电池系统（成本约216美元/千瓦）、电池组、储氢系统及功率电子设备，但运营阶段的成本节约，特别是氢耗降低带来的燃料费用减少，使得系统在全生命周期内具备经济可行性。假设氢价为4.87美元/千克，ECMS-ACO策略带来的氢耗减少显著提升了投资回报率。分析还涵盖了与减少温室气体和空气污染物排放相关的环境效益，虽然未直接货币化，但这对满足日益严格的环保法规至关重要。
储氢方案对比
研究探讨了适用于海运业的三种车载储氢技术：压缩氢气、液氢和金属氢化物储氢。通过估算拖船的日氢耗量，研究人员计算了不同技术所需的储罐体积。尽管液氢具有更高的体积能量密度，但其极低的储存温度增加了系统的复杂性和成本。金属氢化物储氢虽然重量密度低，但在对重量相对不敏感的海事应用中可能具有优势。分析指出，大规模氢气的快速加注（加注）仍是行业面临的挑战。
结论与讨论
本研究成功开发并验证了一种用于船舶混合质子交换膜燃料电池/锂离子电池动力系统的最优实时能源管理策略。所提出的ECMS-ACO框架，通过集成等效氢耗最小化与蚁群优化算法，在无需预测未来负载的情况下，实现了实时的、自适应的功率分配优化。基于真实拖船负载数据的仿真结果表明，该策略不仅显著降低了氢燃料消耗和总运营成本，还有助于延长燃料电池和电池的使用寿命，从而提升了混合动力系统的整体经济性和可靠性。
这项研究的重要意义在于，它为海事领域混合零排放动力系统的实际应用和现有船舶的改装（retrofitting）提供了一套行之有效的解决方案。ECMS-ACO策略的优越性能证明，先进的能源管理是释放氢燃料电池混合系统潜力的关键。该策略的模块化和可扩展性设计，也使其易于适配不同规模和类型的船舶。尽管大规模储氢和加注基础设施的挑战仍然存在，但本研究在动力系统控制和能效优化层面取得了重要进展，为航运业实现国际海事组织的减排目标，以及欧盟“Fit for 55”一揽子计划中的相关要求，提供了有力的技术支撑。未来，该能源管理方法亦可扩展应用于其他由燃料电池/电池混合系统驱动的重型运输工具（如公路、铁路车辆），展现出广阔的应用前景。
