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Energy Management Strategies and Capacity Sizing for Hybrid Ship Systems

ハイブリッド船舶システムのエネルギー管理戦略と容量設計 (AI 翻訳)

Vidović T, Radica G, Pivac N, Lalić B

Research Squareプレプリント2026-06-04#エネルギー転換
DOI: 10.20944/preprints202606.0288.v1
原典: https://doi.org/10.20944/preprints202606.0288.v1

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本稿は、海事分野の脱炭素化に向けたハイブリッド推進技術を総説する。最適化されたエネルギー管理により燃料消費と排出を削減できるが、等価消費最小化戦略（ECMS）の海事応用は未成熟である。容量設計とエネルギー管理の同時最適化が不足しており、適応型制御やバッテリー劣化モデルの組み込みが今後の課題である。

English

This review examines hybrid propulsion for maritime decarbonization. Optimized energy management reduces fuel and emissions, but the Equivalent Consumption Minimization Strategy (ECMS) is underdeveloped for maritime use. Co-optimization of capacity sizing and energy management is lacking; future research should prioritize adaptive strategies and battery degradation modeling.

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

📝 gxceed 編集解説 — Why this matters

日本のGX文脈において

日本は海運大国であり、IMOの脱炭素目標に沿った技術開発が急務。本総説は、ハイブリッド船の容量設計と制御の統合最適化の重要性を指摘し、日本の造船・海運業界の研究開発に示唆を与える。

In the global GX context

As IMO tightens emissions targets, hybrid propulsion is a key pathway. This review highlights critical gaps in co-optimization and real-world validation, guiding both researchers and industry practitioners toward more effective solutions.

👥 読者別の含意

🔬研究者:This paper synthesizes current knowledge on hybrid ship energy management and identifies key research gaps, particularly in co-optimization and adaptive strategies.

🏢実務担当者:Ship operators and engine manufacturers can use these insights to improve energy management strategies and inform system design for better efficiency.

🏛政策担当者:Policymakers can note the potential of hybrid propulsion to meet IMO targets and the need for standards in capacity sizing and control integration.

📄 抄録（日本語訳）

本総説は、海運部門における脱炭素化とエネルギー効率向上への経路としてのハイブリッド推進技術を調査するものである。近年の文献のレビューを通じて、本研究はハイブリッド船舶推進システムにおけるエネルギー管理戦略と容量設計アプローチに関する現在の知見を統合する。報告された結果によれば、最適化されたエネルギー管理は、総運用コストを最小化しつつ、燃料消費と温室効果ガス排出を削減できる。リアルタイム戦略の中では、等価消費最小化戦略（ECMS）が、計算負荷が低く完全な航路プロファイルの知識を必要としないことから、海事用途に特に適しているが、その海事分野での応用は自動車分野に比べてはるかに発展が遅れている。容量設計とエネルギー管理は通常、別々の最適化問題として扱われ、真に最適な解の達成可能性を制限している。統合的な同時最適化フレームワークを採用する研究は少数にとどまり、これらも通常、簡略化されたまたは固定された運用プロファイルに基づいて構築されている。さらに、ECMSの等価係数などのエネルギー管理パラメータとハードウェア設計の間の連成は、十分に調査されていない。これらの知見は、今後の研究が、確率的な海事デューティサイクルに合わせて調整された適応型エネルギー管理の定式化、同時最適化へのバッテリー劣化モデルの組み込み、および確率的で実世界の運転条件に対する検証を優先すべきであることを示唆している。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

📄 Abstract（原文）

This comprehensive review investigates hybrid propulsion technologies as a pathway to decarbonization and improved energy efficiency in the maritime sector. Through a review of recent literature, this study synthesizes current knowledge on energy management strategies and capacity sizing approaches for hybrid ship propulsion systems. Reported results indicate that optimized energy management can reduce fuel consumption and greenhouse gas emissions while minimizing total operational costs. Among real-time strategies, the equivalent consumption minimization strategy emerges as particularly suitable for maritime use due to its low computational demand and independence from full voyage profile knowledge, yet its maritime application remains far less developed than in the automotive domain. Capacity sizing and energy management are usually treated as separate optimization problems, limiting the achievability of truly optimal solutions. Only a few studies adopt integrated co-optimization frameworks, and these are typically built around simplified or fixed operational profiles. Moreover, the coupling between energy management parameters, such as the ECMS equivalence factor, and hardware sizing remains insufficiently explored. The findings suggest that future research should prioritize adaptive energy management formulations calibrated for stochastic maritime duty cycles, the incorporation of battery degradation models into co-optimization, and validation against stochastic, real-world operating conditions.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。