doi: 10.52899/24141437_2026_02_227
УДК: 629.5.03-843.6:621.355

Алгоритмы распределения нагрузки в гибридных пропульсивных установках на сжиженном природном газе и электрохимических накопителях

Логинова А. А., Логинова Е. А.
Язык статьи:
Ссылка для цитирования: Логинова Е.А., Логинова А.А. Алгоритмы распределения нагрузки в гибридных пропульсивных установках на сжиженном природном газе и электрохимических накопителях // Труды Санкт-Петербургского государственного морского технического университета. 2026. Т. 5, № 2. С. 227–234. DOI: 10.52899/24141437_2026_02_227 EDN: DCZTON

Аннотация

Актуальность. В условиях ужесточения требований Международной морской организации по снижению углеродного следа и достижению нулевых выбросов к 2050 г. сжиженный природный газ рассматривается в качестве основного переходного топлива для морской энергетики. Однако экологические преимущества установок для добычи сжиженного природного газа нивелируются эффектом метанового ускользания, достигающим максимума на режимах малых и переменных нагрузок. Цель. Разработка и обоснование алгоритмов распределения нагрузки в гибридной пропульсивной установке, состоящей из газопоршневого двигателя (на сжиженном природном газе) и литий-ионной аккумуляторной батареи. Методы. Методология исследования основана на комплексном подходе, объединяющем математическое моделирование, теоретическую оптимизацию, теорию адаптивного управления и численное моделирование. Математическое моделирование заключается в построении представления в пространстве состояний, которое интегрирует подмодели газового двигателя, литий-ионной аккумуляторной батареи и профиля. Теоретическая оптимизация опирается на стратегию эквивалентной минимизации расхода топлива (ECMS) в качестве базового алгоритмического каркаса. Адаптивное управление реализуется посредством двухконтурного иерархического регулятора с адаптивным коэффициентом эквивалентности. Методы прогнозирования вводятся путём разработки способа коррекции эквивалентного фактора на основе спектрального прогноза нагрузки, использующего скользящее окно прогнозирования и авторегрессию. В завершение проводится численное моделирование и верификация в среде MATLAB/Simulink, где разработанные алгоритмы проходят валидацию через сравнительный анализ с альтернативными стратегиями, а именно с негибридной схемой и традиционным подходом пикового сглаживания. Результаты. Проведённое моделирование подтверждает высокую эффективность предложенного подхода. Прежде всего достигается существенная экономия топлива: интегральный расход сжиженного природного газа снижается на 7,2% по сравнению с негибридной схемой и на 2,1% относительно традиционной стратегии пикового сглаживания. Ещё более значимым является экологический эффект — сокращение эмиссии метана на 14,6% по сравнению со стратегией пикового сглаживания, что обусловлено удержанием газового двигателя в диапазоне нагрузок 60–80% от номинала, соответствующем зоне минимальных выбросов. Кроме того, улучшаются динамические показатели работы установки: частота пусков газового двигателя снижается на 83%, что многократно увеличивает его межремонтный ресурс. При этом обеспечивается точное поддержание энергобаланса — состояние заряда батареи к концу цикла возвращается к исходному уровню (69,8% при целевом значении 70%), что гарантирует воспроизводимость режимов работы от рейса к рейсу. Выводы. Предложенный алгоритм адаптивной эквивалентной минимизации расхода топлива (ECMS) со спектральной коррекцией позволяет не только экономить топливо, но и качественно снижать парниковый эффект за счёт подавления метанового ускользания. Разработанная методология рекомендована для внедрения в системы управления судовыми энергокомплексами нового поколения. Ключевые слова: гибридная пропульсивная установка, сжиженный природный газ (СПГ), литий-ионная аккумуляторная батарея (ЛИАБ), алгоритм распределения нагрузки, метановое ускользание, эквивалентная минимизация расхода топлива (ECMS), судовая энергетика, оптимизация энергопотоков

Список литературы

1. International Maritime Organization (IMO). 2023 IMO Strategy on Reduction of GHG Emissions from Ships. Resolution MEPC.377(80). London: IMO, 2023. 28 p.
2. Ghimire P., Zadeh M., Thapa S., et al. Operational efficiency and emissions assessment of ship hybrid power systems with battery: effect of control strategies // IEEE Transactions on Transportation Electrification. 2024. Vol. 10, N. 4. P. 8543–8556. doi: 10.1109/TTE.2024.3365351
3. Du Z., Chen X., Zheng X., et al. Adaptive dual-layer MPC for real-time energy management of an inland dieselLNGbattery vessel on the Yangtze River // Energy. 2026. Vol. 344. P. 139792. doi: 10.1016/j.energy.2025.139792 EDN: KGQBTE
4. Liu H., Fan A., Xia M., et al. Experimental verification of power distribution control and energy management strategies for hydrogen-electric hybrid ships // Journal of Traffic and Transportation Engineering. 2025. Vol. 25, N. 4. P. 221–237. doi: 10.19818/j.cnki.1671-1637.2025.04.016
5. Lee J., Park S.K., Bazher S.A., Seo D. Development of a fault prediction algorithm for marine propulsion energy storage system // Energies. 2025. Vol. 18, N. 7. P. 1687. doi: 10.3390/en18071687 EDN: QBACLX
6. Hong S., Kim H., Lee Y., et al. Integrated topology and power distribution optimization for the shipboard hybrid energy storage system via genetic algorithms and dynamic programming // Ocean Engineering. 2025. Vol. 339. P. 122095. doi: 10.1016/j.oceaneng.2025.122095 EDN: QONBVP
7. Abdalla A., Kirchen P., Gopaluni R.B. Deep reinforcement learning for methane slip reduction in hybridpowered liquefied natural gas marine vessels // Sustainable Energy Technologies and Assessments. 2025. Vol. 81. P. 104215. doi: 10.1016/j.seta.2025.104215 EDN: CGZOEG
8. Sun X., Xin F., Li G. Energy distribution strategy of power split marine hybrid energy storage propulsion system // Alexandria Engineering Journal. 2025. Vol. 124. P. 238–256. doi: 10.1016/j.aej.2025.03.108 EDN: EKHAZG
9. Guo Q., Fu Z., Zhang X. Cooptimization of the hardware configuration and energy management parameters of ship hybrid power systems based on the hybrid ivySA algorithm // Journal of Marine Science and Engineering. 2025. Vol. 13, N. 4. P. 731. doi: 10.3390/jmse13040731 EDN: QPLIMG