基于遗传算法的超级电容RTG能量管理研究

来源：计算机测量与控制杂志2017年第9期北京时间：

作者：刘曼,牛王强,吴杰

单位：上海海事大学 物流与科学工程研究院

摘要：为提高超级电容混合动力轮胎式集装箱门式起重机(Rubber Typed Gantry, RTG)系统的能量利用率和燃油的经济性,需要对混合动力能量系统进行有效的管理。提出了一种考虑系统能耗和非再生能量因素情况下,能分别确定混合动力系统中柴油发电机组最优输出功率和超级电容器组的最优输出功率的优化方法。建立了柴油发动机组和超级电容器组的数学模型。根据混合动力RTG关键特性参数和负载需求值,得出了负载需求曲线图。考虑发电机组燃油消耗的能量、来自电容器组的能量贡献和产生的非再生能量,构造了整体能耗的成本函数。并引入遗传算法(Genetic Algorithm, GA)进行求解,最后进行仿真和对比分析。结果表明,与传统的基于规则的控制策略相比,遗传算法优化后的能量管理系统,其能量消耗减少了35.9%。

关键词：轮胎式集装箱门式起重机;混合动力系统;能量管理;遗传算法

基金资助：上海市科学技术委员会科技创新行动计划