基于遗传算法的超级电容RTG能量优化管理方法技术

本发明专利技术在考虑系统能耗以及非再生能量的情况下，对整体的混合动力RTG系统能量管理进行优化，得到系统整体能耗最小下的柴油发电机组和超级电容器组的最优输出功率。提出了一种基于遗传算法的超级电容RTG能量管理方法。在考虑混合动力系统能耗和非再生能量因素下，通过柴油发电机组、超级电容器组和负载需求的特性参数建立混合动力系统的数学模型，给出目标函数及约束条件，最后遗传优化算法对函数进行求解，得出发电机组和电容器组的最优输出功率。本发明专利技术基于遗传算法的超级电容RTG能量管理方法，应用于混合动力RTG系统，所述混合动力RTG系统包括柴油发电机组、超级电容器组和负载电机。

【技术实现步骤摘要】
基于遗传算法的超级电容RTG能量优化管理方法
本专利技术涉及起重机混合动力系统能量管理，具体涉及一种基于遗传算法的超级电容RTG能量优化管理方法。
技术介绍
目前，我国港口装卸设备主要是以柴油发电机组为主要的能量来源，为了降低传统的大型柴油发电机组造成的燃料消耗和排放，国内外学者提出了超级电容器、飞轮和锂电池作为功率缓冲器来减少柴油发电机组的规模大小。其中，锂电池的能量密度高，但是在大电流充放电时效率低，其电池寿命不长，价格较贵。超级电容器的能量密度低，但功率密度高，并且在充放电过程中没有任何电化学反应发生，即能快速吸收和释放能量，效率高，寿命长。在电机加速运行、峰值功率需求时间相对短时，超级电容器能提供短时间的峰值功率。而飞轮与超级电容器特性相似，但是其自放电率高。对于RTG的能量管理策略，总体分为两种，一种是基于规则的策略，另一种是基于优化的策略。2006年，韩国Sang-MinKim和Seung-KiSul研究了超级电容器混合动力RTG的能量管理和控制策略问题，采用传统的PI控制，节油率为35％，柴油机组废气的排放量减少了超过40％。2010-2012年间，法国PetarJ.Grbovic发表的一系列论文，对基于超级电容器的电力驱动系统控制策略和三电平直流变换器进行了系统研究，达到了起重机系统在再生制动过程的不间断运行。这两个人的工作都是基于规则的能量管理控制策略。日本住友重工研发的混合动力RTG电源系统(HybridSystem)将锂电池作为储能器件。在应用中电池的功率输出基本处于稳定状态，充放电速率高，提高了锂电池的循环寿命。住友重工的实验数据验证了，该锂电池的循环寿命能够有七年以上，很大程度上改善了锂电池寿命不长的劣势。RTG柴油发电机组和锂电池混合供电技术已在多个集装箱码头进行了试运行，并取得了一定的成效。2006年10月在日本松山港，2007年8月在香港国际集装箱码头(HIT)，2008年2月在日本大黑集装箱码头，2008年5月在深圳盐田国际集装箱码头分别进行了性能测试，其中以香港码头的一台混合动力RTG为例，负载需求总功率为370kW，锂电池组和柴电机组的输出功率分别270KW和130KW，相对于常规的起重机系统，柴电机组配置的功率降低了近65％，黑烟现象明显减少。在国内研究方面，振华重工研发了锂电池RTG样机，实验表明其节能效果显著。这几个工作也是基于规则的。而StefanoPietrosanti、WilliamHolderbaum和VictorM.Becerra提出了带飞轮的情况下能量存储的最优化管理策略，这解决了集装箱起升时间随机情况下的优化问题。YoashLevron和DoronShmilovitz的工作也是基于优化策略的，但对象是燃料电池和手机，没有考虑具有再生能量的传动系统。另外一方面，大部分科研学者对于混合动力RTG能量管理都只是针对柴油发电机组和超级电容器组或锂电池组的进行单独控制，而不是从系统整体进行考虑。
技术实现思路
针对上述现状与相关技术存在的问题，本专利技术在考虑系统能耗以及非再生能量的情况下，对整体的混合动力系统能量管理进行优化，得到系统整体能耗最小下的柴油发电机组和超级电容器组的最优输出功率。对此提出了一种基于遗传算法的超级电容RTG能量管理方法。根据所设计的混合动力系统结构框图，提出了考虑混合动力系统能耗和非再生能量因素下，通过柴油发电机组、超级电容器组和负载需求的特性参数建立混合动力系统的数学模型，给出目标函数及约束条件，最后遗传优化算法对函数进行求解，得出发电机组和电容器组的最优输出功率。本专利技术的技术方案如下：一种基于遗传算法的超级电容RTG能量管理方法，应用于混合动力RTG系统，所述混合动力RTG系统包括柴油发电机组、超级电容器组和负载电机。负载电机为混合动力RTG的起升机构。柴油发电机组与整流器连接通过DC(直流)母排给负载电机供能，超级电容器组与双向DC/DC变换器连接再并联到DC母排，当起升机构驱动负载上升时，超级电容器组用来提供峰值功率，当起升机构下降时，超级电容器组吸收再生功率储能。所述基于遗传算法的超级电容RTG能量管理方法包括以下步骤：步骤一、首先建立关于柴油发电机组的数学模型。根据典型的柴油发电机燃料消耗曲线图可得柴油发电机的燃油消耗通常近似为与发电机功率相关的二次函数。Wif＝ai(PiE)2+biPiE+ci(1)其中，PiE为发电机的输出功率，等同于PiE(t)，PiE(t)为第i个发电机在第t时刻产生的功率，且满足ai、bi和ci是常数，其值由机型等其他参数确定。因此，混合动力RTG系统中柴油发电机组在[0,TΔt]时间范围内电机产生的燃油消耗的形式为：其中，EICE为发电机组燃油消耗的能量，PiErated为发动机的额定输出功率，T为混合动力RTG系统的一个完整的运行周期，H为柴油热值。步骤二、建立关于超级电容器组的数学模型。根据混合动力RTG系统处于馈电、再生制动和待机这三种状态时，相应的超级电容器组在混合动力RTG操作过程中分别需要给负载提供能量、吸收再生能量存储和发动机组给电容器组充电供能，得其中，ESC为电容器组产生的能量，PC(t)为超级电容器组在t提供的功率同时也是系统返回到超级电容器组的功率或是超级电容器组给负载提供的功率，可正可负。即当系统处于馈电状态时，即电容器组给系统供能，此时PC(t)＜0；当系统处于再生制动状态或待机状态时，即系统给电容器组充电，此时PC(t)＞0。步骤三、在建立柴油发电机组和超级电容器组的数学模型后，需要根据混合动力系统能量的关系建立非再生能量的数学模型。根据实际操作过程中，电容器组吸收的能量是有限的，因为整体系统能耗，非再生能量依旧会产生。为了减少非再生能量的产生，考虑发电机组与超级电容器组整体的能量供应和负载需求间的差值，得出的非再生能量成本函数如下：其中，ENon-re为非再生能量，PL(t)为在t时刻负载的需求功率,在本专利技术中负载分布是已知的。步骤四、根据专利技术目的列出目标函数：J＝EICE+λ×ESC+γ×ENon-re(5)其中，λ和γ是常数权重，表示总体能量消耗在电容器组和非再生能量的比例分配。步骤五、根据列出的目标函数，限定各变量的约束条件，包括发电机组的约束、电容器组得约束和负载功率需求约束：1)发电机组的约束：为了使柴油发电机保持一个较低的燃料消耗率，其由操作范围是有一定范围的，其功率限制为PiEmin≤PiE(k)≤PiEmax，其中PiEmin和PiEmax分别为第i个发动机输出的最小和最大功率。2)电容器组的约束：根据工厂提供的超级电容器操作手册，为了维持超级电容器的寿命，因此可允许的充放电率范围为-PChmax≤PC(k)≤PDChmax，其中PChmax和PDChmax分别是允许的最大充电和放电功率。3)负载功率需求约束：要确保混合动力RTG系统能满足负载的功率需求，因此PE(k)+PC(k)≥Pd(k)。步骤六、在给出了目标函数和约束条件之后，运用遗传算法求解关于成本的目标函数，从而得到超级电容混合动力RTG的柴油发电机组和超级电容器组的最优输出功率；具体步骤如下：1)：个体编码，产生初始种群；在超级电容混合动力RTG系统的一个完整周期的负载需求上本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于遗传算法的超级电容RTG能量管理方法，应用于混合动力RTG系统，所述混合动力RTG系统包括柴油发电机组、超级电容器组和负载电机；负载电机为混合动力能量系统的起升机构；柴油发电机组与整流器连接通过DC母排给负载电机供能，超级电容器组与双向DC/DC变换器连接再并联到DC母排，当起升机构驱动负载上升时，超级电容器组用来提供峰值功率，当起升机构下降时，超级电容器组吸收再生功率储能；其特征在于所述基于遗传算法的超级电容RTG能量管理方法包括以下步骤：步骤一、根据典型的柴油发电机燃料消耗曲线图得到柴油发电机组的燃油消耗近似为与发电机功率相关的二次函数：W

【技术特征摘要】
1.一种基于遗传算法的超级电容RTG能量管理方法，应用于混合动力RTG系统，所述混合动力RTG系统包括柴油发电机组、超级电容器组和负载电机；负载电机为混合动力能量系统的起升机构；柴油发电机组与整流器连接通过DC母排给负载电机供能，超级电容器组与双向DC/DC变换器连接再并联到DC母排，当起升机构驱动负载上升时，超级电容器组用来提供峰值功率，当起升机构下降时，超级电容器组吸收再生功率储能；其特征在于所述基于遗传算法的超级电容RTG能量管理方法包括以下步骤：步骤一、根据典型的柴油发电机燃料消耗曲线图得到柴油发电机组的燃油消耗近似为与发电机功率相关的二次函数：Wif＝ai(PiE)2+biPiE+ci(1)其中，PiE为发电机的输出功率，等同于PiE(t)，PiE(t)为第i个发电机在第t时刻产生的功率，且满足ai、bi和ci是常数；混合动力系统中柴油发电机组在[0,TΔt]时间范围内负载电机产生的燃油消耗的形式为：其中，EICE为发电机组燃油消耗的能量，PiErated为发动机的额定输出功率，T为混合动力系统的一个完整的运行周期，H为柴油热值；步骤二、根据混合动力RTG系统处于馈电、再生制动和待机这三种状态时，相应的超级电容器组在混合动力RTG系统操作过程中分别需要给负载电机提供能量、吸收再生能量存储和发动机组给电容器组充电供能，得到其中，ESC为超级电容器组产生的能量，PC(t)为超级电容器组在t时刻提供的功率同时也是系统返回到超级电容器组的功率或是超级电容器组给负载提供的功率，可正可负；即当系统处于馈电状态，即超级电容器组给系统供能时，PC(t)＜0；当系统处于再生制动状态或待机状态，即系统给超级电容器组充电时，PC(t)＞0；步骤三、非再生能量成本函数如下：其中...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘曼，牛王强，
申请(专利权)人：上海海事大学，
类型：发明
国别省市：上海,31