Integrated System Design and Control Optimization of Hybrid Electric Propulsion System Using a Bi-Level, Nested Approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hybrid electric powertrain systems present as effective alternatives to traditional vehicle and marine propulsion means with improved fuel efficiency, as well as reduced greenhouse gas (GHG) emissions and air pollutants. In this study, a new integrated, model-based design and optimization method for hybrid electric propulsion system of a marine vessel (harbor tugboat) has been introduced. The sizes of key hybrid powertrain components, especially the Li-ion battery energy storage system (ESS), which can greatly affect the ship’s life-cycle cost (LCC), have been optimized using the fuel efficiency, emission and lifecycle cost model of the hybrid powertrain system. Moreover, the control strategies for the hybrid system, which is essential for achieving the minimum fuel consumption and extending battery life, are optimized. For a given powertrain architecture, the optimal design of a hybrid marine propulsion system involves two critical aspects: the optimal sizing of key powertrain components, and the optimal power control and energy management. In this work, a bi-level, nested optimization framework was proposed to address these two intricate problems jointly. The upper level optimization aims at component size optimization, while the lower level optimization carries out optimal operation control through dynamic programming (DP) to achieve the globally minimum fuel consumption and battery degradation for a given vessel load profile. The optimized Latin hypercube sampling (OLHS), Kriging and the widely used Expected Improvement (EI) online sampling criterion are used to carry out “small data” driven global optimization to solve this nested optimization problem. The obtained results showed significant reduction of the vessel LCC with the optimized hybrid electric powertrain system design and controls. Reduced engine size and operation time, as well as improved operation efficiency of the hybrid system also greatly decreased the GHG emissions compared to traditional mechanical propulsion.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».