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    粒子群演算法應用於氫能水下載具之能源管理系統最佳化
    (2025) 林建銘; Lin, Chien-Ming
    本研究以英國國家海洋中心(National Oceanography Centre, NOC)所開發之水下載具-Autosub-6000為例,透過MATLAB/Simulink建立氫能水下載具之縱向動態及相關次系統模型,透過此系統進行縱向動態模擬,觀察水下載具推力、螺槳轉速及速度變化,另外也針對能量分配策略進行設計,利用if-else邏輯設計基本規則庫控制(Rule Based Control, RBC)針對燃料電池與鋰離子電池進行能量分配,此策略較難找尋最佳能量分配比例,故本研究開發粒子群演算法(Particle Swarm Optimization, PSO),比較兩種策略的能耗,相較於RBC策略PSO可改善約25%的能耗,為了確認PSO已達最佳能耗表現,本研究透過全域搜索(Global Search Algorithm, GSA),找出目標函數的最佳解,與PSO進行比較,分析兩者能耗表現之均方根誤差(Root Mean Square Error, RMSE),其RMSE約為0.37kWh,表示PSO已收斂至最佳解,在殘電量(State of Charge, SOC)的部分,RMSE僅為1.99%,顯示兩者有高度相似性。另外在MATLAB/Simulink進行模型迴路測試(Modelling In the Loop, MIL)之結果不一定能用在真實情境,故本研究建置硬體迴路測試系統(Hardware In the Loop, HIL),進行即時模擬(Real-Time),分析MIL及HIL之能耗及SOC,RMSE結果顯示,能耗表現的誤差約為2.05kWh,SOC變化誤差僅有1.3%。

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