一种基于分布鲁棒优化的多电飞机能量调度方法技术

本发明专利技术公开了一种基于分布鲁棒优化的多电飞机能量调度方法，包括如下步骤：S1、构建多阶段分布鲁棒模型；S2、基于PLDR方法和Wasserstein距离将多阶段分布鲁棒模型重构为PLDRO模型；S3、获取多电飞机的负荷历史数据集并实时监测设备可用状态；S4、根据负荷历史数据集、设备可用状态和预设的能量管理参数利用求解器求解PLDRO模型，并在多电飞机的调度周期中基于滚动调度方法，在观测不确定负荷后，根据PLDRO模型的求解结果计算能量管理决策并执行，实现多电飞机的能量调度。可实现不确定负荷下的自适应调度，具有较好的经济性和鲁棒性。性。性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于分布鲁棒优化的多电飞机能量调度方法


[0001]本专利技术属于多电飞机能量调度
，具体涉及一种基于分布鲁棒优化的多电飞机能量调度方法。

技术介绍

[0002]为实现更低的燃油损耗和环境污染，笨重且低效的液压、气动和机械执行系统逐渐被电力系统所取代。多电飞机从飞机绿色环保、高效节能的理念出发，代表了先进飞机技术的发展方向。其不仅显著减少了化石燃料的消耗和碳排放，而且具有更低的维护成本。电力系统的稳定运行为航空器安全适航提供了重要保障。然而，随着多电飞机电气负载的显著激增，使得构建一个可靠且有弹性的电力系统能量调度策略成为了一个挑战。
[0003]现有技术中将机载发电机的功率输出和不同机载电气设备(如各级汇流条、负载、储能设备等)之间的连接视为决策变量，从而将多电飞机的能量调度问题表述为一个混合整数规划问题，并使用商业求解器来求解。然而，负荷的不确定性将会导致确定性调度决策的不可执行，进而影响多电飞机电力系统的经济性和稳定性。通常处理负荷不确定性的方法是随机规划、鲁棒优化和分布鲁棒优化。由于随机优化容易产生过于激进的决策即具有较差的外样本性能，而鲁棒优化决策过于保守，其经济性太差。故而分布鲁棒被提出，其通过在一系列有着相似统计特性的分布簇构成的模糊集内寻找最坏情况下的分布，并采用决策规则进一步优化决策以适当地平衡调度的经济性和保守性。现有技术中常规的方式是构建一个两阶段分布鲁棒优化问题，然而两阶段并没有遵循负荷调度的非预期性，并且其决策是基于全局不确定参数的信息做出的。通常不符合真实的调度场景，因为决策者只有在当前时刻才能够观测到此刻的不确定参数。此外，决策规则可以分成两类：线性决策规则(linear decision rule,LDR)和非线性决策规则(non
‑
linear decision rule,NLDR)。它们都不能很好地平衡在分布鲁棒近似形式下的尺度特性和最优特性。基于多电飞机艰苦的操作环境和独特的拓扑结构，建立一个安全、可靠、高效的能量调度系统是一个有意义且有挑战性的问题。本专利技术提出了一种基于分布鲁棒优化的多电飞机能量调度方法，以克服现有技术所面临的痛点，如不确定负荷下的非预期性自适应调度以及低成本的燃油消耗决策等。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于针对上述问题，提出一种基于分布鲁棒优化的多电飞机能量调度方法，可实现不确定负荷下的自适应调度，具有较好的经济性和鲁棒性。
[0005]为实现上述目的，本专利技术所采取的技术方案为：
[0006]本专利技术提出的一种基于分布鲁棒优化的多电飞机能量调度方法，多电飞机包括发电机、主汇流条、次级汇流条和能量存储系统，均至少一个，基于分布鲁棒优化的多电飞机能量调度方法包括如下步骤：
[0007]S1、构建多阶段分布鲁棒模型，过程如下：
[0008]1)确定约束条件
[0009]1.1)功率平衡约束
[0010][0011][0012][0013][0014][0015][0016]式中，表示t时段发电机k的输出功率，表示t时段发电机k与主汇流条m的传输功率，表示t时段主汇流条m供给次级汇流条的功率，表示t时段发电机k与主汇流条m的传输功率，表示t时段从主汇流条m到次级汇流条j的功率，表示t时段次级汇流条j供给能量存储系统的功率，表示t时段从次级汇流条j到能量存储系统的充电模块的功率，表示t时段从次级汇流条j到能量存储系统的放电模块的功率，表示t时段连接到次级汇流条j的不确定负荷，表示发电机k与主汇流条m的能量传输效率，表示主汇流条m与次级汇流条j的能量传输效率，α
j,t
表示t时段次级汇流条j的二进制变量，表示时间集，表示发电机集，表示主汇流条集，S表示次级汇流条集，S1表示连接能量存储系统的次级汇流条集，S2表示未连接能量存储系统的次级汇流条集，S＝S1∪S2；
[0017]1.2)容量约束
[0018][0019][0020][0021][0022][0023][0024][0025]式中，表示t时段发电机k状态的二进制变量，表示发电机k的功率输出最低界限，表示发电机k的功率输出最高界限，表示t时段发电机k与主汇流条m连接状态
的二进制变量，表示发电机k与主汇流条m的功率传输限制，表示主汇流条m的功率限制，表示t时段主汇流条m与次级汇流条j连接状态的二进制变量，表示主汇流条m与次级汇流条j的功率传输限制，表示次级汇流条j供给能量存储系统的功率，U
jESS,t
表示t时段次级汇流条j与能量存储系统连接状态的二进制变量，表示次级汇流条j与能量存储系统的功率传输限制；
[0026]1.3)能量存储约束
[0027][0028][0029]式中，Δt为时间间隔，SoC
EsS,t
表示t时段能量存储系统的状态，表示能量存储系统的充电效率，表示能量存储系统的放电效率，表示能量存储系统的最大容量，SoC
ESS
表示荷电状态下界，表示荷电状态上界；
[0030]1.4)设备连接约束
[0031][0032][0033][0034][0035][0036]式中，表示t时段发电机k的可用性，表示t时段主汇流条m的可用性，表示t时段次级汇流条j的可用性；
[0037]1.5)不确定负荷约束
[0038][0039]式中，ξ
j,t
表示t时段次级汇流条j上负荷预测误差的随机变量，表示t时段连接到次级汇流条j的不确定负荷，表示t时段连接到次级汇流条j的不确定负荷的期望值；
[0040]2)确定目标函数：
[0041]2.1)设备优先级
[0042][0043]式中，ζ
km
表示发电机k与主汇流条m的连接权重，ζ
mj
表示主汇流条m与次级汇流条j的连接权重；
[0044]2.2)燃油消耗成本
[0045][0046]式中，c
k
表示发电机k的燃油消耗成本系数，表示连接次级汇流条j的能量存储系统充电的成本系数，表示连接次级汇流条j的能量存储系统放电的成本系数；
[0047]3)获得初始多电飞机能量调度模型，公式如下：
[0048][0049]4)将初始多电飞机能量调度模型重构为多阶段分布鲁棒模型，公式如下：
[0050][0051][0052]C
t
y
t
(ξ
[t]^
)+D
t
y
t
‑1(ξ
[t
‑
1]^
)＝d
t
ꢀꢀꢀ
(74)
[0053]W
t
x
t
+H
t
y
t
(ξ
[τ]^
)≤B
t
ξ
[t]^
ꢀꢀꢀ
(75)
[0054]式中，X代表x...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于分布鲁棒优化的多电飞机能量调度方法，所述多电飞机包括发电机、主汇流条、次级汇流条和能量存储系统，均至少一个，其特征在于：所述基于分布鲁棒优化的多电飞机能量调度方法包括如下步骤：S1、构建多阶段分布鲁棒模型，过程如下：1)确定约束条件1.1)功率平衡约束1.1)功率平衡约束1.1)功率平衡约束1.1)功率平衡约束1.1)功率平衡约束1.1)功率平衡约束式中，表示t时段发电机k的输出功率，表示t时段发电机k与主汇流条m的传输功率，表示t时段主汇流条m供给次级汇流条的功率，表示t时段发电机k与主汇流条m的传输功率，表示t时段从主汇流条m到次级汇流条j的功率，表示t时段次级汇流条j供给能量存储系统的功率，表示t时段从次级汇流条j到能量存储系统的充电模块的功率，表示t时段从次级汇流条j到能量存储系统的放电模块的功率，表示t时段连接到次级汇流条j的不确定负荷，表示发电机k与主汇流条m的能量传输效率，表示主汇流条m与次级汇流条j的能量传输效率，α
j,t
表示t时段次级汇流条j的二进制变量，表示时间集，表示发电机集，表示主汇流条集，S表示次级汇流条集，S1表示连接能量存储系统的次级汇流条集，S2表示未连接能量存储系统的次级汇流条集，S＝S1∪S2；1.2)容量约束1.2)容量约束1.2)容量约束1.2)容量约束1.2)容量约束1.2)容量约束
式中，表示t时段发电机k状态的二进制变量，表示发电机k的功率输出最低界限，表示发电机k的功率输出最高界限，表示t时段发电机k与主汇流条m连接状态的二进制变量，表示发电机k与主汇流条m的功率传输限制，表示主汇流条m的功率限制，表示t时段主汇流条m与次级汇流条j连接状态的二进制变量，表示主汇流条m与次级汇流条j的功率传输限制，表示次级汇流条j供给能量存储系统的功率，U
jESS,t
表示t时段次级汇流条j与能量存储系统连接状态的二进制变量，表示次级汇流条j与能量存储系统的功率传输限制；1.3)能量存储约束1.3)能量存储约束式中，Δt为时间间隔，SoC
ESS,t
表示t时段能量存储系统的状态，表示能量存储系统的充电效率，表示能量存储系统的放电效率，表示能量存储系统的最大容量，SoC
ESS
表示荷电状态下界，表示荷电状态上界；1.4)设备连接约束1.4)设备连接约束1.4)设备连接约束1.4)设备连接约束1.4)设备连接约束式中，表示t时段发电机k的可用性，表示t时段主汇流条m的可用性，表示t时段次级汇流条j的可用性；1.5)不确定负荷约束式中，ξ
j,t
表示t时段次级汇流条j上负荷预测误差的随机变量，表示t时段连接到次级汇流条j的不确定负荷，表示t时段连接到次级汇流条j的不确定负荷的期望值；2)确定目标函数：2.1)设备优先级
式中，ζ
km
表示发电机k与主汇流条m的连接权重，ζ
mj
表示主汇流条m与次级汇流条j的连接权重；2.2)燃油消耗成本式中，c
k
表示发电机k的燃油消耗成本系数，表示连接次级汇流条j的能量存储系统充电的成本系数，表示连接次级汇流条j的能量存储系统放电的成本系数；3)获得初始多电飞机能量调度模型，公式如下：4)将初始多电飞机能量调度模型重构为多阶段分布鲁棒模型，公式如下：4)将初始多电飞机能量调度模型重构为多阶段分布鲁棒模型，公式如下：4)将初始多电飞机能量调度模型重构为多阶段分布鲁棒模型，公式如下：4)将初始多电飞机能量调度模型重构为多阶段分布鲁棒模型，公式如下：式中，X代表x
t
的可行域，Y代表y
t
的可行域，公式(26)包含公式(16)
‑
(20)；向量y
t
受不确定负荷影响组成了公式(1)
‑
(15)和(21)中所有的决策变量，即对应公式(27)和(28)；c
t
为目标函数中对应x
t
的系数向量，q
t
为目标函数中对应y
t
的系数向量，为转置，A和b依次为公式(26)的系数矩阵和向量，C
t
和D
t
为公式(27)的系数矩阵，d
t
为公式(27)的系数向量，W
t
、H
t
和B
t
为公式(28)的系数矩阵，定义为t时段不确定参数向量，其不确定集为Ξ
t
，N
t
代表t时段的向量维数，则从开始到t时段收集的所有已揭露的不确定负荷被表示为其中特殊地ξ＝ξ
[t＝T]^
，参数ξ0＝ξ
0,0
被设置为1，利用其非退化特性将(ξ1,...,ξ
t
)表示为ξ
[t]^
的线性函数，为Wasserstein模糊集，为概率分布函数，为Wasserstein模糊集中最差概率分布函数下的期望，T为调度周期；S2、基于PLDR方法和Wasserstein距离将多阶段分布鲁棒模型重构为PLDRO模型；S3、获取多电飞机的负荷历史数据集并实时监测设备可用状态；S4、根据负荷历史数据集、设备可用状态和预设的能量管理参数利用求解器求解PLDRO模型，并在多电飞机的调度周期中基于滚动调度方法，在观测不确定负荷后，根据PLDRO模
型的求解结果计算能量管理决策并执行，实现多电飞机的能量调度。2.如权利要求1所述的基于分布鲁棒优化的多电飞机能量调度方法，其特征在于：所述基于PLDR方法和Wasserstein距离将多阶段分布鲁棒模型重构为PLDR...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭方洪，刘珊，冯秀荣，吴祥，吴麒，董辉，张文安，俞立，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：