BACKGROUND: With the tightening of International Maritime Organization requirements aimed at reducing the carbon footprint and achieving net-zero emissions by 2050, liquefied natural gas (LNG) is considered the primary transition fuel for the maritime power sector. However, the environmental advantages of LNG-powered systems are offset by the methane slip effect, which peaks at low and variable load conditions.
AIM: This study aimed to develop and validate load distribution algorithms for a hybrid propulsion system consisting of a gas-fired piston engine (powered by liquefied natural gas) and a lithium-ion battery.
METHODS: The methodology was based on a comprehensive approach combining mathematical modeling, theoretical optimization, adaptive control theory, and numerical simulation. Mathematical modeling involves constructing a state-space representation that integrates submodels of the gas engine, the lithium-ion battery, and the load profile. Theoretical optimization relies on the Equivalent Consumption Minimization Strategy (ECMS) as the core algorithmic framework. Adaptive control is implemented through a dual-loop hierarchical regulator featuring an adaptive equivalence factor. Forecasting techniques are incorporated by introducing a correction method for the equivalence factor based on spectral load prediction, utilizing a moving horizon prediction window and autoregression. Finally, numerical modeling and verification are carried out in the MATLAB/Simulink environment, where the developed algorithms are validated through comparative analysis against alternative strategies, namely the non-hybrid configuration and the conventional peak-shaving approach.
RESULTS: The simulations performed confirm the high efficiency of the proposed approach. Firstly, significant fuel savings are achieved: integral LNG consumption is reduced by 7.2% compared to a non-hybrid configuration and by 2.1% relative to the traditional peak-shaving strategy. Even more significant is the environmental benefit: methane emissions are cut by 14.6% compared to the peak-shaving strategy. This is achieved by maintaining the gas engine within the 60%–80% load range of its nominal value, corresponding to the minimum emission zone. Furthermore, the system’s dynamic performance is improved: the frequency of gas engine starts is reduced by 83%, substantially extending its overhaul life. Accurate energy balance maintenance is also ensured: the battery state of charge returns to its initial level by the end of the cycle (69.8% against a 70% target), guaranteeing repeatable operating modes from voyage to voyage.
CONCLUSION: The proposed adaptive ECMS algorithm with spectral correction enables not only fuel savings but also a significant reduction in the greenhouse effect by suppressing methane slip. The developed methodology is recommended for implementation in the control systems of next-generation marine power complexes.
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.