应用于多电飞机停电负荷的多目标转供策略柔性优化方法技术

本发明专利技术提供了一种应用于多电飞机停电负荷的多目标转供策略柔性优化方法，包括步骤1：根据各个工况下负荷运行数据采用蒙特卡洛及多维联合分布理论生成负荷场景；步骤2：采用Ward系统聚类法生成的负荷场景进行场景削减；步骤3：建立了多目标非线性停电负荷转供策略柔性优化模型；步骤4：采用改进的NSGA‑II算法求解优化模型，得到发电机故障后的停电负荷转供策略柔性优化模型的Pareto前沿；步骤5：利用分类逼近理想解方法处理步骤4得到的Pareto前沿最终得到此时的Pareto最优折中解。本发明专利技术能够对不同工况及不同发电机故障位置的停电负荷生成针对化的转供方案，其结果具有科学性和普适性。

Flexible optimization method for multi-objective transfer strategy of multi aircraft aircraft outage load

The invention provides a multi - target used in more electric aircraft power load transfer strategy of flexible optimization method, including 1 steps: according to the operation data of the load under various conditions using Monte Carlo and multidimensional joint distribution theory to generate the loading scene; step 2: using Ward clustering method generated load scene scene cuts; step 3: a multi-objective nonlinear load transfer strategy of flexible optimization model; step 4: the optimization model of NSGA II algorithm is improved, the power load generator after fault transfer strategy of flexible optimization model of the Pareto front; step 5: use TOPSIS method classification processing step 4 the Pareto front is obtained the optimal compromise solution at Pareto. The invention can generate a targeted transfer scheme for different working conditions and power failure loads at different generator faults, and the result is scientific and universal.

【技术实现步骤摘要】
应用于多电飞机停电负荷的多目标转供策略柔性优化方法
本专利技术涉及多电飞机电气系统的运行优化领域，具体地，涉及应用于多电飞机停电负荷的多目标转供策略柔性优化方法。
技术介绍
作为飞机动力替换的主要手段之一，多电飞机(MoreElectricalAircraft，MEA)概念的提出与实现不仅对提升燃油利用效率和飞机系统运行可靠性有重要作用，且其关键设备的集成化与部件复用对于减少建设和运维费用、增强设计柔性以及提高设备的可维护性具有深远价值。考虑到电气系统在MEA供能构成方面比重逐步提升，研究飞机电气系统在运行时的安全性对保障飞机正常工作、促进航空事业的发展具有重大意义。作为孤立的小型交直流电力系统，Boeing787的运行方式相对传统电力系统更为简单、固定，在每一次飞行过程中，往往只存在从待机状态到起飞、爬升、航行、下降、滑行及着陆等运行工况的逐步切换。且在工况转换过程中，Boeing787电气系统不需要改变网络结构，只存在部分负荷的投切与增减。且由于Boeing787采用大量电气装置替代传统次级功率系统装置，因此其负载类型也多种多样，主要包括电力系统、环境控制系统、除冰保护系统、飞行控制系统、监测系统、导航系统、驾驶舱和显示系统、通信系统、客舱装置、推进系统、额外灯光、防火系统、飞机数据记录系统、着陆齿轮系统、航电网络、作动系统以及能量系统等17类负荷通过4台变频启动发电机依次供电。由于以波音787(Boeing787)为代表的MEA电气系统的供电冗余度较高，因此合理设计飞机在部分发电机故障时的停电负荷转供策略对于保障运行安全尤为重要。目前多电飞机上采用的负荷转供策略主要采用由MEA电气系统中的电气负载管理中心(ElectricalLoadControlUnits，ELCU)设定，通过既定的负载控制方程和状态方程控制固态功率控制器和转换继电器动作，以供电距离最小为原则，优先就近转供负荷。然而，这样的转供策略没有灵活考虑到MEA在不同工况下运行时的实际负载需求以及转供后的系统整体安全性，具有一定弊端。针对目前多电飞机负荷转供策略没有考虑电气系统整体的运行安全性和电能质量的不足，本专利技术引入工业过程系统中的柔性概念，以MEA电气系统在不同运行状态下的节点电压柔性参数衡量系统运行的安全裕度，结合网络损耗最小化需求构建了在不同运行工况及不同发电机故障情况下的多目标非线性负荷转供策略柔性优化模型，通过一系列求解步骤最终得到兼具科学性、有效性，并有利于改善网络运行的电能质量和安全裕度的负荷转供优化策略。
技术实现思路
针对现有技术中的缺陷，本专利技术的目的是提供一种应用于多电飞机停电负荷的多目标转供策略柔性优化方法。根据本专利技术提供的应用于多电飞机停电负荷的多目标转供策略柔性优化方法，包括如下步骤：步骤1：根据多电飞机各个工况下负荷运行数据采用蒙特卡洛及多维联合分布理论生成负荷场景，用以表示同一工况下的接入负荷在一定范围内的波动性；步骤2：采用Ward系统聚类法将步骤1中生成的负荷场景在保障精度的条件下进行场景削减，得到若干个典型场景以及每个典型场景所对应的概率；步骤3：以多电飞机电气系统节点电压柔性表示运行点与可行域边界间的距离，以系统节点电压柔性最大和网络损耗最小作为目标函数，以潮流约束、换流器方程约束、直流网络约束以及安全性边界为约束条件建立了多目标非线性停电负荷转供策略柔性优化模型；步骤4：采用改进的NSGA-II算法求解步骤3中所构建的多目标非线性停电负荷转供策略柔性优化模型，并将各场景下优化得到的Pareto前沿以场景对应概率为权重累加得到该工况运行时某位置发电机故障后的停电负荷转供策略柔性优化模型的Pareto前沿；步骤5：利用分类逼近理想解方法处理步骤4得到的Pareto前沿最终得到此时的Pareto最优折中解，即得出该工况下某发电机故障后的负荷转供最优策略。优选地，所述步骤1包括如下步骤：步骤1.1：多次采集系统在不同运行工况下的负荷数据；步骤1.2：采用Spearman相关性分析得出每一运行工况下所投入各类负荷的相关性矩阵，确定两两负荷间的关联程度和关联方向；步骤1.3：分析所采集的负荷数据，得到每一运行工况下各类负荷的典型数据和误差分布参数，构成服从以各类负荷的典型数据为均值、对应误差分布参数为方差的正态分布；步骤1.4：对于每一运行工况，生成满足各类对应负荷分布的蒙特卡洛随机向量；步骤1.5：对各个工况下的负荷相关性矩阵进行Cholesky分解；步骤1.6：将蒙特卡洛随机向量与相关性矩阵相乘，得出满足不确定模型精度要求的各个工况对应负荷场景集合，其中各负荷场景集合的元素数量在1000至3000范围内。优选地，所述步骤2包括：将生成的各个工况下的负荷场景集合作为集群进行聚类，并将聚类中心作为典型场景进行后续分析计算，其中削减后的典型场景数量不超过10个。优选地，所述步骤3包括：引入工业过程系统中的柔性概念与多电飞机系统的电气结构及运行要求紧密结合，定义系统中各节点的电压幅值与可行域边界之间的距离为节点电压柔性参数，并采用节点电压柔性参数反映多电飞机电气系统运行在所述运行点时具备的可抵御电压因不确定因素发生波动的能力，该能力即为多电飞机电气系统运行的安全裕度。优选地，所述步骤3包括：以多电飞机电气系统中各节点电压柔性的算数平均值表示整个系统的节点电压柔性指标，并以系统节点电压柔性最大化及运行网络损耗最小化为优化目标，综合考虑潮流约束、换流器约束、直流网络约束以及安全性约束，求解得出负荷转供优化策略。优选地，所述步骤3中构建模型目标函数及约束条件时需要结合变频启动发电机故障前的多电飞机实际运行工况和变频启动发电机的故障位置，根据该工况下的负荷特征和故障后的网络结构特点列出方程。优选地，所述步骤4包括：步骤4.1：改进排序适应度策略；改进排序适应度策略在排序过程中综合考虑个体的非支配排序值和支配层解密度，通过求和的方式为个体的新虚拟适应度赋值求解新虚拟适应度，计算公式如下：ζk＝μk+ρk式中：ζk表示第i层个体k的新虚拟排序适应度值，μk表示非支配排序值，而ρk表示非支配层个体k的上级支配层解密度；步骤4.2：改进算术交叉算子；改进算术交叉算子结合种群个体非支配排序信息产生依据算法收敛速度自适应变化的交叉算子，求解交叉算子和个体交叉的计算公式如下：式中：μA为第t代父代个体A的非支配排序值，μB为第t代父代个体B的非支配排序值，c为交叉算子；为第t+1代子代个体A的基因表达式，为第t代子代个体A的基因表达式，为第t代子代个体B的基因表达式，为第t+1代子代个体B的基因表达式；其中c将趋于常数0.5；步骤4.3：自适应交叉及变异概率；自适应变异及交叉概率定义，当种群个体适应度趋于一致或局部最优时，增加交叉及变异概率，否则降低交叉及变异概率，且降低精英个体的相应概率，使优良个体能保留到下一代，求解自适应交叉概率及自适应变异概率，计算公式如下：式中：Pc为自适应交叉概率，Pm为自适应变异概率，fmax为种群中个体的最大适应值，favg为种群中个体的平均适应值，f为待交叉两个体中的较大适应值，f′为待变异个体的适应值，Pc1,Pc2分别为交叉概率系数，Pm1,Pm2分别为变异概率系数。步骤4.4：改进分层本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种应用于多电飞机停电负荷的多目标转供策略柔性优化方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：根据多电飞机各个工况下负荷运行数据采用蒙特卡洛及多维联合分布理论生成负荷场景，用以表示同一工况下的接入负荷在一定范围内的波动性；步骤2：采用Ward系统聚类法将步骤1中生成的负荷场景在保障精度的条件下进行场景削减，得到若干个典型场景以及每个典型场景所对应的概率；步骤3：以多电飞机电气系统节点电压柔性表示运行点与可行域边界间的距离，以系统节点电压柔性最大和网络损耗最小作为目标函数，以潮流约束、换流器方程约束、直流网络约束以及安全性边界为约束条件建立了多目标非线性停电负荷转供策略柔性优化模型；步骤4：采用改进的NSGA‑II算法求解步骤3中所构建的多目标非线性停电负荷转供策略柔性优化模型，并将各场景下优化得到的Pareto前沿以场景对应概率为权重累加得到该工况运行时某位置发电机故障后的停电负荷转供策略柔性优化模型的Pareto前沿；步骤5：利用分类逼近理想解方法处理步骤4得到的Pareto前沿最终得到此时的Pareto最优折中解，即得出该工况下某发电机故障后的负荷转供最优策略。

【技术特征摘要】
1.一种应用于多电飞机停电负荷的多目标转供策略柔性优化方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：根据多电飞机各个工况下负荷运行数据采用蒙特卡洛及多维联合分布理论生成负荷场景，用以表示同一工况下的接入负荷在一定范围内的波动性；步骤2：采用Ward系统聚类法将步骤1中生成的负荷场景在保障精度的条件下进行场景削减，得到若干个典型场景以及每个典型场景所对应的概率；步骤3：以多电飞机电气系统节点电压柔性表示运行点与可行域边界间的距离，以系统节点电压柔性最大和网络损耗最小作为目标函数，以潮流约束、换流器方程约束、直流网络约束以及安全性边界为约束条件建立了多目标非线性停电负荷转供策略柔性优化模型；步骤4：采用改进的NSGA-II算法求解步骤3中所构建的多目标非线性停电负荷转供策略柔性优化模型，并将各场景下优化得到的Pareto前沿以场景对应概率为权重累加得到该工况运行时某位置发电机故障后的停电负荷转供策略柔性优化模型的Pareto前沿；步骤5：利用分类逼近理想解方法处理步骤4得到的Pareto前沿最终得到此时的Pareto最优折中解，即得出该工况下某发电机故障后的负荷转供最优策略。2.根据权利要求1所述的应用于多电飞机停电负荷的多目标转供策略柔性优化方法，其特征在于，所述步骤1包括如下步骤：步骤1.1：多次采集系统在不同运行工况下的负荷数据；步骤1.2：采用Spearman相关性分析得出每一运行工况下所投入各类负荷的相关性矩阵，确定两两负荷间的关联程度和关联方向；步骤1.3：分析所采集的负荷数据，得到每一运行工况下各类负荷的典型数据和误差分布参数，构成服从以各类负荷的典型数据为均值、对应误差分布参数为方差的正态分布；步骤1.4：对于每一运行工况，生成满足各类对应负荷分布的蒙特卡洛随机向量；步骤1.5：对各个工况下的负荷相关性矩阵进行Cholesky分解；步骤1.6：将蒙特卡洛随机向量与相关性矩阵相乘，得出满足不确定模型精度要求的各个工况对应负荷场景集合，其中各负荷场景集合的元素数量在1000至3000范围内。3.根据权利要求1所述的应用于多电飞机停电负荷的多目标转供策略柔性优化方法，其特征在于，所述步骤2包括：将生成的各个工况下的负荷场景集合作为集群进行聚类，并将聚类中心作为典型场景进行后续分析计算，其中削减后的典型场景数量不超过10个。4.根据权利要求1所述的应用于多电飞机停电负荷的多目标转供策略柔性优化方法，其特征在于，所述步骤3包括：引入工业过程系统中的柔性概念与多电飞机系统的电气结构及运行要求紧密结合，定义系统中各节点的电压幅值与可行域边界之间的距离为节点电压柔性参数，并采用节点电压柔性参数反映多电飞机电气系统运行在所述运行点时具备的可抵御电压因不确定因素发生波动的能力，该能力即为多电飞机电气系统运行的安全裕度。5.根据权利要求1所述的应用于多电飞机停电负荷的多目标转供策略柔性优化方法，其特征在于，所述步骤3包括：以多电飞机电气系统中各节点电压柔性的算数平均值表示整个系统的节点电压柔性指标，并以系统节点电压柔性最大化及运行网络损耗最小化为优化目标，综合考虑潮流约束、换流器约束、直流网络约束以及安全性约束，求解得出负荷转供优化策略。6.根据权利要求5所述的应用于多电飞机停电负荷的多目标转供策略柔性优化方法，其特征在于，所述步骤3中构建模型目标函数及约束条件时需要结合变频启动发电机故障前的多电飞机实际运行工况和变频启动发电机的故障位置，根据该工况下的负荷特征和故障后的网络结构特点列出方程。7.根据权利要求1所述的应用于多电飞机停电负荷的多目标转供策略柔...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄淳驿，谢宁，王承民，许克路，
申请(专利权)人：上海交通大学，
类型：发明
国别省市：上海,31