智慧型演算法應用於船舶電力系統

模擬簡易船舶電力系統線路圖

由於物聯網的盛行，許多的技術都朝向無人化、自動化等方面前進，如智能電網、無人載具等等，而這些技術都會利用到智慧型演算法，以電力系統為例，智慧電網中之機組排程常利用智慧型演算法，如:基因演算法(Genetic Algorithm)、蟻拓演算法(Ant Colony System)、模糊系統(Fuzzy System)、類神經網路(Neural-network)可以更快速地找出最佳化的電力調度，而同樣的此系統同樣也可以應用在船舶系統當中。

國外文獻裡面有許多人將智慧型演算法應用在船舶系統中，如船舶動力、船舶影像、船舶路徑…等等，而在2011年的IEEE其中一篇文獻提到，利用智慧型演算應用在船舶電力系統裡面，船舶電力系統可以比擬為一個小型的陸地電力系統集中於船上，同樣都有發電機透過電纜傳輸至變壓器轉換電壓再傳遞至各個負載設備，但若在船上的發電設備損壞制不可修復的情況下，進而影響負載的穩定度，最後可能導致系統過載，因此需要針對船上之負載迅速且果斷的規劃出新的電力配置，保持船舶電力系統之穩定度。

此文使用之演算法為基於小種族群粒子群優法(Small-Population on Particle Swarm Optimization)針對上述的問題可以在短時間內找到最佳的電力配置，而根據船艦的任務需求不同，演算法會以單一目標解以及多個目標解的情況下，搜尋出最佳的粒子，粒子群優法(Particle Swarm Optimization)的精隨，將粒子群比擬鳥群搜尋食物的模式，而粒子群優法是灑入一大群粒例子，每一顆粒子都會去找出各自的最佳解，最後會根據眾多的最佳解找出一個最佳解，但做法是相對費時的，而此演算法投入少許的粒子數目進行迭代，每一次的迭代都會去搜尋船隻內的負載運算並且捨棄個別解再投入新的粒子再重新去驗算，每一次的驗算都會產生出新的解決方案，透過這樣的模式能在短時間找出最佳的解，因為每一次的粒子數量少執行也迅速，更快速的找尋解決方案。

智慧型演算法的應用其實在現在的科技中也漸漸的開始發展起來，各個領域都無可或缺的方法，透過這些演算法能帶給更多技術上面的幫助且結合更多領域，船舶領域也投入了許多智慧型演算法的應用，相信對於往後的船艦或是商船，會有更大的效益。

 

資料來源：IEEE，2011/9-10月