文章标题：基于随机模型预测控制的燃料电池船舶能量管理策略

文章作者：刘彦呈, 张峰, 纪玉龙, 郭昊昊, 张峰魁, 付景国
关 键 字：燃料电池船舶;能量管理;马尔科夫链;随机模型预测控制
文章摘要：本文针对传统模型预测控制的燃料电池船舶能量管理策略，存在预测区间内负载功率信息缺失，导致等效氢耗增加的问题，提出基于随机模型预测控制的能量管理策略。依托收集的船速数据构建马尔可夫链精准预测船速以实现负载功率预测，提出以等效氢耗最小化、锂电池荷电状态维持合理区间、燃料电池效率最大化为多目标函数的随机模型预测控制策略，将其与有限状态机策略、传统模型预测控制策略对比，并深入分析不同权重参数组合下的优化效果。仿真结果表明，与传统模型预测控制策略相比，等效氢耗减少了1.7%，燃料电池工作在高效率区间的时间更长，锂电池荷电状态与参考值误差为1.32%，并进行硬件在环实验验证。本文提出的随机模型预测控制策略，显著提升系统能效与动态适应性，为绿色航运与“双碳”战略深度融合提供创新实践支撑。