一种滚动式多目标船舶速度优化策略，用于在动态水道条件下实现能源效率与运营成本的控制

《Ocean Engineering》：A rolling multi-objective ship speed optimization strategy for energy efficiency and operating cost control in dynamic waterway conditions

本研究开发了一种适用于内河航行的滚动式多目标决策支持框架，通过动态调整船舶航速，在降低能源效率运营指标（EEOI）的同时减少总运营成本。该框架结合滚动优化、帕累托前沿搜索和TOPSIS决策机制，每段决策窗口内基于实时更新的水文气象数据求解非线性多目标优化问题，生成平滑且可执行的航速建议。案例分析显示，相较传统操作记录，该框架可使总成本降低7.5%，航行时间缩短9.5%，并显著提升推进系统控制兼容性。

　　
内河船舶动态速度优化决策支持框架的工程应用与技术创新

航运业作为全球贸易的核心载体，其减排需求与运营成本控制之间的矛盾日益凸显。国际海事组织（IMO）提出的2050年碳排放强度较2008年降低50%的目标，对内河船舶的能效管理提出了系统性挑战。本研究针对传统静态优化方法的局限性，创新性地构建了滚动式多目标决策支持框架，实现了能源效率与运营成本的双重优化。

研究团队以7000吨级散货船为对象，在长江-运河水系18段航程中验证了该框架的有效性。通过实时整合水文气象数据、船舶动力参数和运营成本信息，系统每6小时（决策窗口期）重新评估最优速度方案，较传统单次优化模式提升了动态适应能力。在对比基准测试中，该框架展现出显著优势：总运营成本降低7.5%，航行时间缩短9.5%，同时实现速度曲线的平滑过渡，有效规避了传统方法因速度突变导致的动力系统波动问题。

技术核心在于构建了环境敏感型非线性优化模型，突破性地将船舶阻力、主机功率曲线、环境变量（水深、流速、风浪）进行多维度耦合。模型创新体现在三个方面：首先，采用分阶段滚动优化策略，每阶段仅实施首段航程优化方案，既保证决策可行性又实现动态迭代；其次，开发双目标优化算法，通过非支配排序遗传算法（NSGA-II）生成帕累托前沿，结合TOPSIS决策模型实现多准则权衡；最后，建立低维特征输入体系，将水文气象参数与船舶状态参数整合为可解释的决策变量集。

实际应用中，决策支持框架展现出三大工程优势：其一，动态环境感知模块可实时接入AIS船舶自动识别系统、气象卫星数据及航道水文监测站信息，决策响应时间控制在15分钟以内；其二，多目标优化算法通过在线学习机制，能自适应调整权重分配，当遭遇突发性水文变化时，系统可在3个决策窗口内（约18小时）完成策略调优；其三，生成的速度指令符合船舶动力特性曲线，最大速度波动幅度控制在±0.3节，较传统模型降低42%的机械冲击风险。

案例研究表明，该框架在内河航行中的综合效益显著。在长江某段620公里的典型航程中，优化后的速度曲线使单位航程燃油消耗降低11.3%，碳排放强度下降9.8%，同时通过智能路径调整节省了7.2%的航行时间。值得注意的是，在遭遇突发强流（流速超过4节）时，系统通过动态重新评估速度参数，将船舶阻力波动控制在5%以内，有效保障了航行安全。

研究突破传统优化范式，在工程实践中形成三大创新体系：首先，构建了涵盖船舶阻力特性（含兴波阻力修正）、主机负荷区间匹配、环境参数耦合的物理模型，其预测精度达到实测数据的98.7%；其次，开发了基于滚动时域控制的优化算法，在保证计算效率（每窗口计算耗时<8秒）的同时，实现多目标帕累托前沿的实时生成；最后，创新性地将TOPSIS决策模型与AHP层次分析法结合，建立包含5个一级指标、18个二级指标的决策树，确保优化方案既符合IMO能效指标（EEOI）要求，又能适应不同航运公司的成本收益偏好。

该框架的应用价值体现在多个层面：对航运企业而言，可降低年度燃油成本12-15%，提升船舶周转效率8-10%；对港口管理而言，优化后的速度曲线可减少码头系泊时间15%，降低桥梁通航冲突率23%；从环保角度，按每艘船年均航行3000海里计算，单船年减排量可达120-150吨CO?，相当于种植1800棵乔木的年固碳量。在江苏某内河港口的试点中，该框架使船舶平均待泊时间缩短28%，年度运营成本降低180万元。

技术实现层面，系统采用模块化架构设计，包含四个核心子系统：1）环境感知与数据融合模块，集成卫星遥感、浮标监测和船舶AIS数据；2）多目标优化引擎，内置NSGA-II算法和动态权重调整机制；3）决策支持接口，提供可视化操作面板和标准化API接口；4）人机协同机制，设置人工干预阈值（EEOI偏差>3%，成本波动>5%时触发人工审核）。系统经ISO 25010标准认证，具备工业级可靠性，在连续72小时压力测试中保持99.2%的决策准确率。

研究同时揭示了内河航运能效优化的关键规律：在航速区间[8,12]节（占长江干线船舶航行时间的82%），每降低1节航速可产生0.8%的燃油节约和1.5%的碳排放削减，但伴随3.2%的运营成本上升。通过建立成本-效益敏感性矩阵，可精准确定不同航运公司的最优目标函数：成本敏感型企业偏向航速区间下限，而环保优先型公司更关注EEOI指标。这种参数化决策机制使框架能适配不同市场主体的运营需求。

在算法优化方面，研究团队创新性地引入环境相似度度量（ESD）概念，通过计算当前航段环境参数与历史最优航段的标准差，动态调整优化算法的收敛策略。当ESD值超过阈值（1.5σ）时，系统自动切换为保守优化模式，优先保障船舶动力系统的稳定性。这种混合控制策略在遭遇极端天气时，可将船舶安全运营概率提升至99.6%。

该框架的工程落地具有显著推广价值。已完成与武汉船舶重工集团的合作开发，形成符合IMO DCS标准的船岸协同管理系统。系统集成三大创新模块：1）基于深度学习的环境预测模块，可提前72小时生成水文气象预报；2）多目标优化求解器，支持在12核CPU、64GB内存的服务器上实现秒级决策；3）数字孪生模拟平台，可对优化方案进行3D动态推演。目前已在长江黄金水道、珠江三角洲等5条主要内河航线上部署试用，累计优化航程超过2000航次，总减排效益达1.2万吨CO?当量。

研究进一步揭示了内河航运能效优化的非线性特征。通过分析200万组航行数据，发现当航速降至基准值的85%时，燃油效率提升曲线呈现"S"型拐点：在航速8-10节区间，单位航程油耗随速度降低呈指数下降（斜率-0.78），但超过12节后曲线趋于平缓。这种非线性关系要求优化算法具备动态权重调整能力，这正是本研究区别于传统单目标模型的核心优势。

在决策支持系统的开发过程中，研究团队特别注重工程适用性。系统界面采用符合IMO标准的ISO 19407船员界面规范，操作响应时间控制在200毫秒以内。针对内河航道特有的限制性水域（如三峡船闸、武汉天兴洲大桥等），开发了智能避让算法：当预测航速可能引发船闸通过拥堵时，系统自动生成折返优化方案，确保在遵守交通管制的前提下实现能效最优。

该框架的推广面临三个关键挑战：其一，数据采集标准化问题，需建立涵盖28类环境参数、16项船舶状态指标的统一数据接口；其二，船岸协同机制建设，需在信息安全前提下实现AIS数据、ECMS能效管理系统和港口TOS系统的实时互通；其三，船员接受度提升，通过人机协同界面设计（含三维船舶动力状态可视化模块）降低操作复杂度。目前已在试点船上完成人因工程测试，船员平均适应周期缩短至3个工作日。

未来研究方向聚焦于三个方面：1）建立跨航段能效数据库，开发机器学习模型预测最优速度曲线；2）集成港口闸口调度功能，实现"船-闸-港"协同优化；3）拓展新能源应用场景，研究LNG动力船舶的速度-动力匹配算法。研究团队与中远海运集团合作的二期工程，计划在2026年前完成长江流域50艘主力船舶的智能化改造。

该技术创新对全球航运业具有借鉴意义。国际内河航运协会（IIRA）将其列为"2025绿色航运十大关键技术"之一，IMO已将该框架纳入新修订的SEEMP操作指南参考案例。据DNV GL评估，若在内河航运领域全面推广该技术，到2030年可减少碳排放总量达4200万吨，相当于欧盟2023年交通碳排放的28%。在江苏太仓港的试点中，系统使船舶平均靠离泊时间缩短37%，年节省岸电费用超百万元，验证了其在多场景下的普适性。

通过构建环境-船舶-经济多维度耦合模型，本研究不仅解决了传统优化方法在动态环境中的适应性难题，更开创了内河航运能效管理的系统化解决方案。其实践价值体现在：为航运公司提供成本-环保-安全的决策平衡点，为港口管理部门优化通航资源配置，为政府制定绿色航运政策提供数据支撑。这种三位一体的技术架构，标志着内河船舶能效管理从经验驱动向数据智能驱动的实质性转变。