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Stochastic Model Predictive Energy Management in Hybrid Emission-Free Modern Maritime Vessels

机译：混合无排放现代海上船舶的随机模型预测能源管理

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Increasing concerns related to fossil fuels have led to the introducing the concept of emission-free ships (EF-Ships) in marine industry. One of the well-known combinations of green energy resources in EF-Ships is the hybridization of fuel cells (FCs) with energy storage systems (ESSs) and cold-ironing (CI). Due to the high investment cost of FCs and ESSs, the aging factors of these resources should be considered in the energy management of EF-Ships. This article proposes a nonlinear model for optimal energy management of EF-Ships with hybrid FC/ESS/CI as energy resources considering the aging factors of the FCs and ESSs. Total operation costs and aging factors of FCs and ESSs are chosen as problem objectives. Moreover, a stochastic model predictive control method is adapted to the model to consider the uncertainties during the optimization horizon. The proposed model is applied to an actual case test system and the results are discussed.
机译：增加与化石燃料有关的疑虑导致在海洋工业中引入无排放船舶（EF-Ships）的概念。 EF-Ships中绿色能源的众所周知组合之一是燃料电池（FCS）与能量存储系统（ESS）和冷熨烫（CI）的杂交。 由于FCS和ESS的高投资成本，应在EF船舶的能源管理中考虑这些资源的老化因素。 本文提出了一种非线性模型，可实现EF-Ships的最佳能源管理，其中杂交FC / ESS / CI作为考虑FCS和ESS的老化因子的能源。 选择FCS和ESS的总运营成本和老化因子作为问题目标。 此外，随机模型预测控制方法适用于模型，以考虑优化地平线期间的不确定性。 所提出的模型应用于实际案例测试系统，并讨论了结果。

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