基于改进PSO算法的无人艇动态泊位分配与能源供给协同优化研究

为解决无人艇(USV)泊位资源冲突和能源供给成本优化问题，研究人员提出时空双层调度模型，结合三阶段动态泊位分配策略与PSO-SQP混合算法，实现电力成本降低43.79%，泊位效率提升。该研究为智能港口运营提供创新解决方案。

　　

随着人工智能和传感器技术的迅猛发展，无人艇(USV)正以11.9%的年复合增长率席卷全球市场，预计2030年市场规模将达34.5亿美元。然而这片蓝海却暗藏两大礁石：一方面，传统依赖人工经验的泊位分配模式难以应对USV高机动性带来的随机事件；另一方面，港口微电网在应对USV充电负荷时，既面临峰谷电价压力，又受制于风光发电的不稳定性。

中国研究人员创新性地构建了时空双层调度优化模型。空间维度通过多微电网协同实现区域负载转移，时间维度则利用改进粒子群优化-序列二次规划(PSO-SQP)算法，将USV充电需求与分时电价动态耦合。研究团队提出三阶段动态泊位分配模型，整合航速、航向等约束条件，同时建立包含风电、光伏、水电、电网和储能的五维能源供给体系。

关键技术包括：1)基于空间映射技术的动态泊位分配算法；2)融合PSO全局搜索与SQP局部优化能力的混合算法；3)考虑初始投资和运维成本的全生命周期电力成本计算模型；4)采用厦门港实际运行数据的案例验证。

系统模型
通过建立包含23个约束条件的数学模型，将USV泊位状态分为预分配、动态调整和最终确认三个阶段。风光发电功率预测采用Weibull分布和Beta分布，储能系统充放电效率设为92%。

算法改进
在标准PSO算法中引入动态惯性权重w，当粒子陷入局部最优时，通过柯西变异算子实现逃逸。经测试，改进后算法收敛速度提升37.6%，全局搜索成功率提高至89.3%。

案例分析
以混合供电与单独电网供电对比显示：1)风光储协同方案使用电成本下降43.79%；2)储能优化带来额外9.33%成本削减；3)三阶段泊位分配模型减少等待时间58%。

结论
该研究首次实现USV泊位分配与能源调度的跨域协同优化，提出的时空双层模型具有三大突破：1)通过风光储多能互补，平抑了80%以上的功率波动；2)动态泊位策略使港口吞吐量提升22%；3)PSO-SQP算法在解决高维非线性约束问题上展现出独特优势。未来可拓展至无人艇集群协同充电调度研究。

这项获得国家自然科学基金(52361045)支持的研究，为智能港口建设提供了兼具经济性和可靠性的技术路线，其方法论亦可迁移至无人机、无人车等智能运载工具的能源管理领域。