[发明专利]一种商船航速优化方法

权利要求书

1.一种商船航速优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：获取商船的实船监测数据、航期数据、气象数据和航线数据；

步骤2：分别建立有气象数据和无气象数据时的主机转速与船舶航速的关系模型；

在无气象数据的情况下，设船舶阻力R＝k₁V^ω，其中ω的大小和船舶航速V相关，可假设：ω＝k₂log₁₀V，或者假设在不同的航速段值不同，建模时可以分航速段进行多次建模；

则船舶航行时所受阻力为：

推力是螺旋桨将传动装置传递过来的由船舶主机产生的转动动力转化而来；

T＝K_TρD⁴i²n_e²

其中T为推力；n_e为主机转速；i为主机转速与螺旋桨转速之间的比值，若船舶传动装置为间接传动，则i为连接柴油机与轴系的减速齿轮箱的减速比，若船舶传动装置为直接传动，则i＝1；ρ为水的密度；D为螺旋桨直径；K_T为螺旋桨推力系数；

推力T与主机转速n_e的平方成正比，即主机转速n_e越大，推力T越大；则：

T＝k₃n_e²

当船舶匀速行驶时，船舶所受阻力与推力相等，即R＝T，则有：

对上式两边取对数，并合并常数项可得：

log₁₀n_e＝α₁+β₁(log₁₀V)²

上式即为无气象数据条件下的主机转速与船舶航速的关系模型；

在有气象数据的情况下，以实船数据为基础，采用SVR算法模型来建立主机转速与船舶航速的关系模型，建立输入变量为气象数据和船舶航速，输出变量为主机转速的黑盒预测模型；

步骤3：分别建立有气象数据和无气象数据时的油耗预测模型；

在无气象数据的情况下，油耗和主机转速之间的关系模型如下：

C＝β₁n_e+β₂n_e²+β₃n_e³

式中，C为主机油耗，n_e为主机转速；

在模型训练时采用分桶回归的方式：首先，将实测数据根据吃水数据分为满载和空载的情况将数据进行分桶，然后将每个桶中的实测数据分别进行模型训练，可得出不同吃水数据情况下的模型参数，从而建立无气象数据油耗预测模型；

在有气象数据的情况下，采用GBDT算法模型来建立有气象数据油耗预测模型，建立输入变量为气象数据、主机转速和船舶吃水，输出变量为船舶油耗量的黑盒预测模型；

步骤4：根据航期数据、气象数据对航线数据进行处理，得到航段数据；

步骤5：将航段数据应用到所述步骤2中的主机转速与船舶航速的关系模型和所述步骤3中的油耗预测模型中；

步骤6：结合航速规划范围和气象数据，建立商船单航次总油耗模型；

步骤7：根据不同优化目标对航速进行优化，得到最佳优化方案。

2.根据权利要求1所述的商船航速优化方法，其特征在于：所述步骤4中，航线数据的处理步骤包括曲率计算、基础航段划分和基础航段合并。