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申请/专利权人：易站智联科技(广州)有限公司

摘要：本申请提供一种多传感器数据融合的船舶能源消耗追踪方法，包括：通过多传感器，实时获取船舶发动机状态、负荷、能源消耗数据；若多传感器数据显示系统稳定性低于预定阈值或能源消耗异常，调整船舶发动机和相关设备的负荷；运用船舶上的多传感器合并数据，对获取到的能效数据和能源消耗数据进行分析，生成能效和能源消耗的排序列表；通过船舶多传感器数据融合，生成一个短期内负荷和能源消耗的调整方案；实时监控船舶系统状态和多传感器数据，以捕捉任何紧急响应需求和能源消耗异常；根据多传感器数据、当前的数据获取频率和计算资源状态，判断是否需要进行船舶负荷和能源消耗的重新分配。

主权项：1.一种多传感器数据融合的船舶能源消耗追踪方法，其特征在于，所述方法包括：通过多传感器，实时获取船舶发动机状态、负荷、能源消耗数据；若多传感器数据显示系统稳定性低于预定阈值或能源消耗异常，调整船舶发动机和相关设备的负荷；运用船舶上的多传感器合并数据，对获取到的能效数据和能源消耗数据进行分析，生成能效和能源消耗的排序列表；根据多传感器数据显示，若存在紧急航行任务和时间敏感航行任务，获取航行任务所依赖设备的性能和能源消耗数据，并将负荷优先分配给能效最高且能源消耗最低的设备；通过船舶多传感器数据融合，生成一个短期内负荷和能源消耗的调整方案；实时监控船舶系统状态和多传感器数据，以捕捉任何紧急响应需求和能源消耗异常；根据多传感器数据、当前的数据获取频率和计算资源状态，判断是否需要进行船舶负荷和能源消耗的重新分配；若需要进行负荷和能源消耗的重新分配，立即执行负荷调整，并利用多传感器数据和实时监控来验证新方案对系统稳定性和能源消耗的影响；其中，所述根据多传感器数据显示，若存在紧急航行任务和时间敏感航行任务，获取航行任务所依赖设备的性能和能源消耗数据，并将负荷优先分配给能效最高且能源消耗最低的设备，包括：从船舶的各个传感器获取任务数据，包括任务类型、预定完成时间和任务的优先级别，并对数据进行剔除异常值和数据标准化处理；使用决策树算法对任务类型、预定完成时间和任务的优先级别数据进行训练，筛选出紧急航行任务，并提取紧急航行任务的时间敏感性属性；根据筛选出的紧急航行任务，通过数据库获取每个任务所依赖的设备及其性能参数，并获取每个设备的历史和当前能源消耗数据；基于设备性能数据和能源消耗数据，计算每个设备的综合性能指数，综合性能指数＝k1×性能参数最大性能参数-k2×能源消耗最大能源消耗，其中，k1和k2是权重系数，代表性能参数和能源消耗在综合性能指数中的重要性，综合性能指数高表示能效高且能源消耗低；根据设备的综合性能指数，为综合性能指数最高的设备优先分配负荷；还包括：根据船舶的动态环境因素对设备性能的影响，确定负荷优先分配策略；所述根据船舶的动态环境因素对设备性能的影响，确定负荷优先分配策略，具体包括：使用传感器监测船舶的当前环境因素，包括海浪高度、风速、海流速度；为每一个动态环境因素定义一个影响系数，对于海浪高度影响系数Cwave定义为Cwave＝δ×X，对于风速影响系数Cwind定义为Cwind＝λ×Y，对于海流速度影响系数Ccurrent定义为Ccurrent＝ε×Z，其中，δ，λ，ε是经验系数，通过历史数据确定，X是当前海浪高度，Y是当前风速，Z是当前海流速度；根据所有的环境影响系数，计算一个综合影响因子Ctotal；Ctotal＝w1×Cwave+w2×Cwind+w3×Ccurrent，其中，w1为海浪高度的权重、w2为风速的权重，w3为海流速度的权重，由历史数据确定；根据综合影响因子Ctotal，修正设备的性能参数和能源消耗数据，得到设备在当前环境下的实际性能数据；使用修正后的设备性能数据重新执行负荷优先分配策略，确保在当前的动态环境条件下，负荷被优先分配给真正的最优设备；其中，所述通过船舶多传感器数据融合，生成一个短期内负荷和能源消耗的调整方案，包括：采用从船舶不同的传感器获取的位置、速度、风速和油量数据；将来自不同传感器的数据输入到卡尔曼滤波器中，得到数据融合的结果；根据所得到的滤波结果，获得一个完整的船舶状态数据集；采用决策树回归算法对所述船舶状态数据集进行模型训练，确定船舶负荷预测模型；通过所述船舶负荷预测模型和当前的船舶状态数据，判断船舶短期内负荷的预测值，并根据所判断的预测值调整船舶的速度和航线；再次将所调整后的数据输入到卡尔曼滤波器中，获取数据融合的结果；并通过决策树回归算法，确定船舶能源消耗预测模型。

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