电池和固体氧化物燃料电池驱动的混合动力海洋推进系统的能量管理方法的比较分析和测试台验证

气候保护目标和交通领域的转型正在推动航运业开发排放更少或不排放温室气体的新推进系统。一种有前景的方法是采用由燃料电池和电池驱动的混合动力推进系统。高温固体氧化物燃料电池（SOFC）可以结合电池提供热量和电力需求。由于SOFC在面临突发负载变化时动态性能较低，电池负责为动态负载组件提供功率。为了确保推进组件的资源高效运行，需要智能能量管理方法进行功率分配控制。与传统能量管理方法相比，基于双延迟深度确定性策略梯度（TD3）的机器学习能量管理方法的实施提高了整体系统效率、寿命和燃油经济性。为了验证推进系统及其控制的技术可行性，该系统在硬件在环（HIL）环境中进行了测试。通过在测试台上实施基于TD3的算法，氢气消耗量减少了约10%，而五年后剩余电池容量比传统能量管理方法高出6%。• 适用于海洋应用的混合电动推进系统。• 基于机器学习的能量管理算法开发。• 与推进组件的验证测量。• 大型邮轮应用的经济性能评估。