考虑海况变化与优化频率的船舶航速与纵倾两阶段能效优化研究

针对传统单变量优化方法忽略航速与纵倾耦合效应的问题，上海海事大学团队提出基于K-means海况聚类与Extra Trees（ET）能耗预测的两阶段优化框架，结合MOPSO算法实现航速与纵倾协同优化，总节能达24.38%，为航运业低碳运营提供新范式。

　　

随着全球贸易80%依赖海运，船舶能效优化成为应对燃油成本飙升与碳排放监管的双重挑战。传统方法仅优化单一变量（如航速），却忽视航速与纵倾（trim）的动态耦合效应，且海况变化使优化策略难以持续有效。国际海事组织（IMO）虽推行EEDI（能效设计指数）等标准，但现有研究在变量协同优化、实时响应等方面存在明显缺口。

上海海事大学团队在《Ocean Engineering》发表的研究，创新性地提出两阶段优化框架。首先利用K-means算法依据风速、浪高等海况参数自动分割航段，再通过Extra Trees（ET）算法构建高精度能耗预测模型（R²>0.95），最终采用多目标粒子群优化（MOPSO）分阶段优化：第一阶段固定纵倾优化航速，第二阶段基于航速结果动态调整纵倾。案例验证显示，该方法较单变量优化额外提升能效5.98%，总节能达24.38%。

关键技术方法

1. 数据预处理：采集10Hz频率的船舶航行数据（含风速、吃水等12维特征）；
2. 海况分类：K-means聚类将航段划分为3类典型海况；
3. 建模：ET算法构建能耗预测模型，输入包含航速、纵倾角等8个操作变量；
4. 优化：MOPSO算法以燃料消耗与航时为目标函数进行两阶段优化。

研究结果
航段分割
通过K-means将上海-新加坡航线划分为平静（Cluster1）、中风（Cluster2）、强浪（Cluster3）三类海况，聚类轮廓系数达0.62，确保优化策略与海况匹配。

能耗预测模型
ET模型在测试集上RMSE仅0.87吨/小时，较随机森林（RF）提升23%。特征重要性分析显示航速（权重0.41）与纵倾（0.32）为关键变量。

两阶段优化

• 航速优化阶段：平缓海况下最佳航速12.3节，强浪时降至10.8节，节油18.4%；
• 纵倾优化阶段：基于优化航速调整纵倾0.5°-2.1°，额外节能5.98%。MOPSO的Pareto前沿显示航时与油耗呈显著权衡关系。

结论与意义
该研究首次实现航速与纵倾的协同动态优化，突破传统单变量局限。通过海况自适应分割与ET-MOPSO耦合框架，为船舶实时能效管理提供新工具。其24.38%的综合节能效果，按全球船队年耗油3亿吨估算，可减排CO₂超7000万吨。未来可扩展至航线规划与主机转速等多变量优化，推动绿色航运发展。

（注：全文数据来自"YU MING"教学船实测，模型代码可联系[e-mail]获取）