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龙图腾网获悉中国船舶集团有限公司第七一九研究所申请的专利一种主辅动力混合船舶主辅动力转换控制方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119882450B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510078369.2，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种主辅动力混合船舶主辅动力转换控制方法及系统是由罗南杭;赵昆明;方靖荃;谢冬冬;吴逸凡设计研发完成，并于2025-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种主辅动力混合船舶主辅动力转换控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及船舶动力技术领域，具体为一种主辅动力混合船舶主辅动力转换控制方法及系统，包括以下步骤：基于船舶航行过程中的多源信息，预测船舶未来时间内的动力需求；基于预测的动力需求，建立动力动态优化模型，实时调整最佳动力转换方案；所述动力动态优化模型可基于历史运行数据持续优化控制策略；通过收集船舶航行过程中的多源信息，包括航行状态、气象海况以及主辅发动机的实时性能参数，采用深度学习算法或机器学习算法特别是长短期记忆网络LSTM进行动力需求的精准预测。这有助于提高动力系统的运行效率，减少不必要的能耗。

本发明授权一种主辅动力混合船舶主辅动力转换控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种主辅动力混合船舶主辅动力转换控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于船舶航行过程中的多源信息，预测船舶未来时间内的动力需求； 基于预测的动力需求，建立动力动态优化模型，实时调整最佳动力转换方案； 所述动力动态优化模型可基于历史运行数据持续优化控制策略； 对主辅动力运行状态实时监控，并利用大数据分析技术识别并分析异常信号，以检测潜在故障； 当检测到的异常信号表明存在潜在故障时，自动触发预设的应急响应预案； 将动力转换状态、动力需求的预测结果以及优化后的动力转换方案输送至终端显示设备，并允许进行远程监控与操控； 所述动力动态优化模型采用多目标优化算法与机器学习预测模型相结合的混合模型，实时调整并确定最佳动力转换方案的步骤包括： 收集船舶航行过程中的实时数据； 对收集到的数据进行预处理； 定义优化目标函数，包括能耗成本最小化、排放物总量最小化以及系统稳定性最大化； 采用非支配排序遗传算法NSGA-II多目标优化算法，构建多目标优化模型；所述多目标优化模型以动力组合为决策变量，以能耗成本、排放物总量和系统稳定性为优化目标； 利用历史航行数据，构建机器学习预测模型，用于预测不同动力组合下的能耗水平、排放情况以及系统稳定性； 将实时数据输入到多目标优化模型中，生成一系列可行的动力组合方案； 利用机器学习预测模型，对生成的方案进行能耗、排放和系统稳定性的预测； 根据预测结果，采用Pareto前沿分析方法，选择能耗最低、排放最少且系统稳定性最佳的动力转换方案； 实时收集新的航行数据，并将其用于更新机器学习预测模型和多目标优化模型。

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