多源数据驱动的多工况纯电动及混合动力内河船舶能耗优化：基于帕累托和动态规划的验证研究

《Ocean Engineering》：Multi-source data-driven energy consumption optimization of electric and hybrid inland vessels under multiple operating conditions: A verification study based on Pareto and dynamic programming

　　

•真实数据驱动：AIS与匹配的环境数据识别出六种外部航行状态。•双层优化：Pareto筛选与动态规划分别解决局部与航次级决策。•工程约束：SOC、C倍率、驻留时间、切换次数及设备限制均被强制执行。•三船评估：推进架构在统一运行条件下进行对比。引言内河航运在区域综合交通运输体系和供应链韧性中发挥着关键作用。港口和城市群的高频物流需求对复杂水文条件和多源干扰下的能效维持提出了重大挑战。根据国际海事组织统计，航运约占全球温室气体排放的3%，若无有效的减排措施，该比例预计将继续上升（Bai等，2025）。传统的船舶能效优化主要关注柴油动力船舶的策略，如单速优化、低速待机以及分段航速规划（Inal等，2022）。然而，日益严格的环保法规和脱碳压力使研究转向混合及电动化推进架构，这些架构整合了电池、替代燃料和岸电。这些架构在管理多样化能源、多场景运行和复杂系统集成方面引入了技术挑战（Ammar和Seddiek，2023；Yuksel等，2026）。在内河和短海程航运中，全电动船舶、柴油-电动混合动力（含替代燃料发电）以及LNG-柴油混合动力引起了广泛关注（Inal等，2022）。全电动系统依靠电池储能和电动机，消除了船上的燃料燃烧，可大幅减少短途运输的直接排放（Yuksel等，2026）。将柴油或替代燃料发电机与电力缓冲相结合的混合动力配置，可在可变负载下平衡电力供应并提高燃料利用率；而采用LNG和甲醇的混合动力及双燃料设计则表明，在特定运行场景下，其燃料消耗和碳强度低于传统推进方式（Yuksel等，2026；Ammar和Seddiek，2023）。在这些架构中，先进的能量管理策略协调发动机负载、燃料切换和层级化能量分配，以提高系统整体效率（Maloberti和Zaccone，2025）。在内河运输作业中，由于频繁的港口停靠和较短的航程使电池更换和岸电使用具有可行性，全电动和混合动力船舶是极具前景的应用场景。Zhang等（2023）开发了电池更换模式下全电动内河船舶航速与能量管理优化方法，证明通过协调航速与能量补充可降低运行成本。混合动力船舶能量管理系统综述总结了关键设计框架和智能化控制策略，通过整合多种能源提升运行性能（Guo等，2024）。除推进系统设计外，岸电设施的协同规划支持固定航线和区域网络的电气化（Li等，2023a，2023b）。Peng等（2025）专门研究了内河电动航运充电设施的最优配置，而Wang等（2025b）系统性地综述了电气化路径，强调以电池为核心的多能互补船舶能量管理系统的需求。尽管存在这些优势，电动船舶的大规模部署仍面临重大挑战。电池的能源密度和重量限制使其难以应用于长途和重载运输（Zhang等，2023）。高昂的投资成本以及较长的充电和换电时间对运行效率产生负面影响（Aks?z等，2025）。此外，采用具有不同路径和船上要求的替代船用燃料使船舶能量-排放评估变得复杂（Zhang W.等，2025）。然而，不断下降的电池成本增强了电池动力船舶的经济可行性，特别是在短途内河运输和小型船舶应用中（Moon等，2025）。Robalo-Cabrera等（2025）强调，脱碳措施必须与推进技术演进相结合以最大化环境效益。在运行层面，现有研究可大致分为基于AIS的航行与能量分析以及基于优化的船舶能量管理。基于AIS的研究利用轨迹重构航线、识别运行模式并估算能耗（Abuella等，2025；Tang等，2024）。基于优化的研究则运用动态规划、模型预测控制及相关方法，在既定负载曲线、SOC限制和设备约束下协调推进源与功率分配（D'Agostino等，2023；W. Li等，2023；Chen等，2023；Xu等，2024；Yang等，2025）。多目标方法进一步刻画了能耗、排放与运行性能之间的权衡关系（Guo等，2024；Song等，2025；Vasilikis等，2025）。然而，这些研究脉络之间仍存在部分脱节。AIS导出的航行条件与可控的推进源模式并未总是明确区分，能量管理优化往往在预设的工作循环下进行，而非基于从观测轨迹和匹配环境数据重构的完整状态序列。局部多目标筛选与航次级顺序优化还可能使用不一致的物理模型、工程约束和排放核算边界。此外，跨架构对比可能因航线几何、任务定义和电力排放假设的差异而产生混淆。因此，需要将外部航行状态与窗口、航次和对照基准尺度上的可执行能量管理动作相连接的框架。为弥合这些空白，本研究开发了一个多源数据驱动、多尺度的能量管理与评估框架。方法学贡献在于窗口级Pareto筛选与航次级动态规划之间的约束一致性耦合。Pareto筛选刻画固定航行状态下能耗、CO?排放和控制稳定性之间的局部权衡，而动态规划则在完整航次中协调可行的推进源模式和功率分配。两个层次共享相同的阻力、推进功率、电池、燃料消耗、CO?排放和工程约束定义。还建立了一个受控的跨船基准测试模块，统一任务、环境数据与核算边界。框架利用长江AIS案例在代表性窗口、完整航次和受控基准层面进行评估，同时通过敏感性分析考察所选不确定模型和设备参数的影响。完整工作流程如图1所示。章节摘要船体阻力计算采用基于ITTC-1957摩擦线的低阶运行阻力模型，以估算观测航行与环境条件下的船舶纵行阻力（ITTC，2021；Kim等，2023）。该模型考虑摩擦阻力与气动阻力，并对波高和横流操舵进行了经验修正。时间步k的总阻力表示为：R_T,k = (R_F,k + R_A,k) · f_wave,k · f_steer,k。式(1)中的两个……多尺度能量管理优化与评估框架本节介绍了一个三级框架，包括窗口级多目标分析、航次级顺序能量管理以及统一的跨船基准测试。第3.1节对固定航行状态窗口内的可行能量管理动作应用Pareto分析。第3.2节使用动态规划协调完整航次中的船舶特定动作。两个优化层次共享相同的物理模型、工程约束和目标……案例研究：长江典型航段数值评估本节利用长江代表性航段的AIS轨迹和匹配环境数据对提出的能耗优化框架进行评估。首先在三船推进架构的观测航线上进行评估，随后在统一任务、环境数据、核算和工程约束边界的受控基准下进行对比。通过敏感性分析考察所选不确定参数如何影响……结论本研究为电动及混合动力内河船舶开发了一个多源、多尺度的能量管理与评估框架。将外部观测航行状态与可控的推进源及功率分配决策区分开来。窗口级Pareto分析揭示了能耗、CO?排放和控制稳定性之间的局部权衡，而航次级动态规划则在相同的……CRediT作者贡献声明李军军：撰写——审阅与编辑，验证，资源，经费获取，形式分析，概念构思。齐华菊：撰写——初稿，可视化，软件，方法学，数据管理。徐博伟：撰写——审阅与编辑，资源，项目管理，经费获取。数据可用性本研究发现所支持的已处理数据可通过合理请求向通讯作者获取，但须遵守原始AIS和船舶信息提供者的数据使用限制。AIS轨迹和船舶信息数据来源于Shipview/Myvessel（https://voc.myvessel.cn/）。水文数据由湖泊-流域科学数据中心（http://lake.geodata.cn）、国家地球系统科学数据中心以及流域生态……利益冲突声明作者声明不存在任何可能影响本文工作的已知竞争性财务利益或个人关系。致谢本研究得到国家自然科学基金（批准号52102466和202572479）、中华人民共和国教育部人文社会科学研究基金（批准号25YJA630041）以及上海市科学技术委员会和上海船舶智能维保与能效工程技术研究中心（批准号20DZ2252300）的资助。李军军|齐华菊|徐博伟