Automatiserad fartoptimering för fartyg : en analys av hur automatiserad hastighetsplanering kan minska bränsleförbrukningen i passagerarsjöfart

Detta examensarbete undersöker hur fartoptimering kan minska bränsleförbrukning och energibehov för ett passagerarfartyg som trafikerar en fast rutt i Östersjön. Syftet med arbetet är att analysera hur en optimerad fartprofil påverkar bränsleförbrukningen under varierande väderförhållanden samt att jämföra resultaten med ett traditionellt driftupplägg där fartyget håller konstant marschfart. Implementeringen bygger på en Python-baserad simuleringsmodell som är utvecklad i Google Colab. Modellen använder syntetiska väderdata för vind, våghöjd och ström samt en idealiserad energimodell där effektbehovet antas vara proportionellt mot farten i kubik. Fartoptimeringen genomförs med hjälp av en dynamisk programmeringsalgoritm (DP) som beräknar den mest energieffektiva farten per delsträcka under bibehållen ankomsttid, där algoritmen i slutet av rutten även uvärderar föregående beslut bakåt för att identifiera den optimala totala lösningen. Tre scenarier har simulerats: lugna, bas och tuffa väderförhållanden. Resultaten visar att fartoptimering ger betydande energibesparingar i samtliga scenarier. Bränsleförbrukningen minskade med 8,8 % i lugna förhållanden, 6,4 % i bas scenariot och 5,9 % i tuffa förhållanden. Den främsta orsaken är att lägre medelfart markant reducerar det momentana effektbehovet, särskilt i områden med svag motström. Detta motsvarar ungefär 1 750–1 850 euro i bränslebesparingar per resa. Studien visar att fartoptimering kan ge tydliga energieffektiviseringsvinster utan att påverka tidtabellen nämnvärt. Resultaten stödjer implementering av digitala beslutsstödsystem ombord och indikerar att även små hastighetsjusteringar kan bidra till både lägre driftkostnader och minskad miljöpåverkan.