【技术实现步骤摘要】
一种基于混合学习优化的多电飞机秒级能量调度方法
[0001]本专利技术属于多电飞机电力系统、深度学习、强化学习的交叉领域，具体提供了一种基于混合学习优化的多电飞机秒级能量调度方法，将深度强化学习的实时性优点和现代商业求解器解的最优性优势相结合，在保证解的最优性同时，该方法在计算时间上实现了数量级的提升。
技术介绍
[0002]在多电飞机运行的过程中，负载需求侧的功率、发电机的输出功率和储能系统的充放电功率维持着电力系统的功率平衡。因此，对运行过程中多电飞机的能量调度和优化显得非常重要，合理的能量调度能够极大的减少能源消耗，降低飞机的运行成本。为此，有人提出了将多电飞机能量调度问题设计成混合整数二次规划(MIQP)问题，并利用商业求解器进行求解，得到系统的电力分配。然而，多电飞机电力系统复杂性增加，安全约束条件和目标要求也会随之增多，这导致在决策和控制过程中，建模和计算程度变得更加困难，为实时能量调度带来更多的不确定性。
[0003]随着深度学习的迅速发展，研究者利用深度神经网络强大的非线性表征能力，将深度学习和强化学...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于混合学习优化的多电飞机秒级能量调度方法，其特征在于，所述基于混合学习优化的多电飞机秒级能量调度方法，包括：步骤1、构建多电飞机能量调度的MIQP问题；步骤2、将对MIQP问题的求解过程分解为两个阶段；步骤2.1、第一阶段：对MIQP问题中的整数变量优化；步骤2.1.1、将整数变量优化问题转化为马尔科夫决策过程；步骤2.1.2、利用深度强化学习模型对马尔科夫决策过程进行求解，得到整数变量的可行解；步骤2.2、第二阶段：对MIQP问题中的连续变量优化；步骤2.2.1、利用求解得到的整数变量的可行解将构建的MIQP问题简化为QP问题；步骤2.2.2、利用商业求解器对所述QP问题进行求解，得到连续变量的最优解；步骤3、基于求解的整数变量的可行解和连续变量的最优解，得到多电飞机秒级的能量调度结果。2.如权利要求1所述的基于混合学习优化的多电飞机秒级能量调度方法，其特征在于，所述构建多电飞机能量调度的MIQP问题，包括：步骤1.1、建立约束条件：1.1)母线与负载优先级约束；一是负载连接优先级约束，不可卸负载的连接优先级高于可卸负载；二是每台发电机与主母线、主母线与次级母线之间的连接优先级约束；1.2)功率平衡约束；1.2)功率平衡约束；1.2)功率平衡约束；1.2)功率平衡约束；1.2)功率平衡约束；1.2)功率平衡约束；式中，为t时刻发电机k的输出功率；分别为t时刻主母线q和次级母线i的功率容量；分别为t时刻发电机k与主母线q、主母线q与次级母线i之间的传输功率；分别为发电机k与主母线q、主母线q与次级母线i之间的传输效率；分别为t时刻与次级母线i相连的储能系统充放电功率和总负载需求；分别为与次级母线i相连的可卸负载需求和不可卸负载需求；
分别为t时刻与次级母线i相连的可卸负载j1和不可卸负载j2的连接关系，分别为发电机、主母线、次级母线的集合；分别表示与次级母线i相连的可卸负载和不可卸负载的集合；1.3)母线连接和发电机状态约束；1.3)母线连接和发电机状态约束；1.3)母线连接和发电机状态约束；式中，ξ
kq
(t)∈{0,1}为t时刻发电机k与主母线q的连接状态；为t时刻主母线q与次级母线i的连接状态；为t时刻发电机k的运行状态；1.4)发电机和母线功率容量约束；1.4)发电机和母线功率容量约束；1.4)发电机和母线功率容量约束；1.4)发电机和母线功率容量约束；1.4)发电机和母线功率容量约束；式中，为发电机k的输出功率上下限；分别为主母线q和次级母线i的功率容量上限；分别为发电机k与主母线q、主母线q与次级母线i之间的传输功率上限；1.5)发电机最佳工作范围约束；式中，为时刻t发电机k的最优工作点；为在t时刻根据发动机状态确定的最优发电机功率范围的上下限；1.6)储能系统约束；在t时刻，与次级母线i相连的储能系统的充放电功率处于充电状态，处于放电状态，但充放电过程不能同时进行，SoC的变化量ΔSoC反映了储...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭方洪，刘冰，吴祥，吴麒，董辉，陈积明，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：
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