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龙图腾网获悉福建船政交通职业学院申请的专利基于航线-航速-纵倾协同优化的能效提升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：CN121599244B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202610135221.2，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于航线-航速-纵倾协同优化的能效提升方法及系统是由周田瑞;黄泽洋;贾世灏设计研发完成，并于2026-01-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于航线-航速-纵倾协同优化的能效提升方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及船舶能效管理技术领域，公开了基于航线‑航速‑纵倾协同优化的能效提升方法及系统，基于航行环境预报信息与电子海图信息构建航线特征编码，并结合船舶实时状态信息与决策变量，利用物理信息融合的船舶能耗预测模型生成航次累积能耗期望；以此期望最小化为目标，耦合航行时间约束、主机工况约束及船舶稳性安全边界，构建航线路径、各航段计划航速与计划纵倾值的三变量协同优化模型并进行求解，输出协同优化方案；航行中基于实时数据对模型进行在线参数自适应更新并触发动态重规划。通过三变量协同优化框架与物理信息融合预测，实现全局航次能耗优化，借助在线学习与滚动优化机制，提升优化方案在动态环境中的适应性与鲁棒性。

本发明授权基于航线-航速-纵倾协同优化的能效提升方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于航线-航速-纵倾协同优化的能效提升方法，其特征在于，包括： 获取目标船舶的航次任务信息、船舶实时状态信息以及航行环境预报信息； 基于所述航行环境预报信息与电子海图信息，构建包含时空关联特征的航线特征编码； 将所述航线特征编码、船舶实时状态信息及预设的航速与纵倾决策变量，输入至物理信息融合的船舶能耗预测模型中，生成对应于不同决策方案的航段能耗概率分布及航次累积能耗期望，包括： 基于船舶主机、螺旋桨与船体之间的能量传递机理，构建以航速、纵倾及通航环境为输入变量的船舶基础能耗机理模型； 利用历史船舶能耗数据及对应的航行状态数据集，对高斯过程回归模型进行训练，得到数据驱动的船舶能耗黑箱预测模型； 以基础能耗机理模型的输出作为先验知识约束，与数据驱动的黑箱预测模型进行加权融合，构建物理信息融合的船舶能耗预测模型，其中，模型参数通过贝叶斯优化算法进行自适应调优； 将航线特征编码所表征的航段环境信息、船舶实时状态信息中的吃水与载况，连同预设的航速与纵倾决策变量组合，共同输入至训练完成的物理信息融合的船舶能耗预测模型； 船舶能耗预测模型输出当前决策组合下，未来单个航段内船舶单位时间能耗的预测概率分布； 基于航段能耗概率分布，沿航线特征编码所定义的航段序列进行滚动累积计算，得到整个航次在不同置信水平下的累积能耗期望及其波动区间； 以最小化所述航次累积能耗期望为核心优化目标，耦合航行时间约束、主机工况约束及船舶稳性安全边界，构建航线路径、各航段计划航速与计划纵倾值的三变量协同优化模型，包括： 基于航线特征编码所表征的航段序列及其关联的动态环境特征，定义航线路径决策变量，其解空间为编码所对应的候选航线集合； 定义各航段的计划航速与计划纵倾值为连续决策变量，其可行域由船舶主机安全转速范围、设计航速区间以及基于船舶静水力曲线确定的允许纵倾范围共同界定； 以最小化航次累积能耗期望值为目标，构建协同优化模型的目标函数； 构建多模态耦合约束集，多模态耦合约束集包括： 基于各航段距离与对应计划航速计算的航次总时间不得超过航次任务信息中要求的最晚抵港时间的时间窗约束； 各航段在计划航速与计划纵倾值组合下由航行环境预报信息计算得到的船舶运动响应幅值不得超过预设安全阈值的耐波性与稳性约束； 计划纵倾值在相邻航段间的变化量受限于压载水系统最大调节速率的动态可行性约束； 将航线路径、各航段计划航速与计划纵倾值的决策变量、目标函数及多模态耦合约束集，共同集成定义为三变量协同优化模型； 采用元启发式与序列决策相结合的混合智能求解算法，对所述协同优化模型进行求解，输出全局最优的协同优化方案，所述协同优化方案包括推荐航线路径序列、各航段推荐航速及推荐纵倾值； 在船舶执行所述协同优化方案航行过程中，基于实时采集的实际航行环境数据与船舶能耗数据，对所述船舶能耗预测模型进行在线参数自适应更新，并触发所述协同优化模型的动态重规划，生成滚动优化指令以调整航速与纵倾。

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