【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及太阳能飞行器储能优化，尤其是涉及一种权重指标下的太阳能飞行器储能多阶段组合充电优化方法。
技术介绍
1、随着航天工业的发展，太阳能无人飞行器以其飞行高度高、滞空时间长的优势，在通讯、农业等领域发挥了重要作用。为了满足跨昼夜飞行的任务需求，飞行器需要部署高效稳定的能量管理策略，同时考虑到任务要求和系统的健康状况。在航行日间，飞行器将光伏电池产生的能量存储在储能单元中，以便于在光照不足的夜间继续飞行。锂电池作为储能单元的主要组成部分，随之在日间充电，夜间放电。但是，在重复的充放电循环中，锂电池容易出现性能下降，影响飞行器的可靠性。因此，设计得当的储能电池充电控制显得尤为重要，一方面，充电速度的控制直接影响飞行器在复杂任务中的表现。另一方面，精心设计的充电策略也能有效地考虑电池的健康状况，延长储能装置的寿命。
2、值得注意的是，不同于传统地面充电过程，由于光伏功率的波动，太阳能飞行器中可用的充电功率是有限的。影响光伏功率曲线的主要因素是光伏板当前所能接受的光照强度和环境温度，其具体数值是由飞行器所在的地理位置、海拔以及所处的日期和时间共同决定的。一般来讲，日出后，太阳辐照度逐渐增加，在中午达到峰值，然后减少，直到日落。因此，在太阳能飞行器电池的充电过程中，可用的充电功率从零开始逐渐增加，所采取的充电策略应遵循这一规律。
3、在光伏功率的限制下，电池充电策略的目标应该是既要实现更快的充电速度，又要尽可能地减少锂电池的老化。目前最为常用的充电策略为恒压和恒流充电方式，这种方式虽然控制简单易于部署，但是
4、为了精准考察电池演化趋势和内部特性，电池模型是必不可少的。无论是精准复杂的电化学模型，还是易于辨识的等效电路模型，都很难满足太阳能飞行器储能单元的分析工作。除此之外，飞行器所处的环境的温度较低，必须考虑其对于储能电池性能和寿命的影响。在充电过程中，电池的充电倍率、温度变化和容量衰减相互耦合，因此，单纯通过充电时间和性能指标去评价太阳能飞行器的充电策略都是不完善的。
5、基于以上分析，对于太阳能无人飞行器储能单元，寻找一种能够适配光伏功率限制，综合提升储能单元的充电速度和健康程度的充电策略具有显著的工程意义。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种权重指标下的太阳能飞行器储能多阶段组合充电优化方法，解决了太阳能飞行器储能系统在光伏功率限制下，提高充电速度并减缓电池衰老的问题，提供了一种基于耦合电池模型考虑充电焦虑和电池健康度的多阶段组合充电策略。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了一种权重指标下的太阳能飞行器储能多阶段组合充电优化方法，包括以下步骤：
3、s1、根据太阳能飞行器的地理位置和日期预测当天的光伏功率曲线；
4、s2、根据当天的光伏功率曲线随机初始化多阶段组合充电策略，并通过耦合电池模型计算电池内部参数；
5、s3、基于加权后的充电焦虑度、电池健康和能量效率三个优化指标，得到不同倾向的优化方向，进行优化算法的寻优过程，得到最优解。
6、优选的，步骤s2中，多阶段组合充电策略，包括三个阶段的恒流充电和一个阶段的脉冲充电，具体如下：
7、(1)在soc位于0至之间时，通过进行充电；
8、(2)在soc位于至之间时，通过进行充电；
9、(3)在soc位于至(1-δsocp)之间时，通过进行充电；
10、(4)在soc高于(1-δsocp)时，通过1c倍率对电池进行间歇性脉冲充电，在恒定的充电时间内，电池的电压上升，充电停止后电压下降；当电池电压下降到上限电压时，电池以相同的电流值充电，开始下一个脉冲周期；
11、其中，三个阶段的恒流充电过程的soc范围是相等，为恒流充电过程的i阶段，δsocp是脉冲充电过程的soc范围。
12、优选的，步骤s3中，充电焦虑度、电池健康和能量效率三个优化指标，具体如下：
13、充电焦虑度指标由总时间和各个阶段时间叠加组成；由于充电时间达到10000秒的水平，为了平衡与其他优化目标的数量级，总时间被除以电池在0.5c速率下的恒定电流的时间，将总时间分为三个阶段的恒流充电和一个阶段的脉冲充电，总时间计算如下：
14、
15、其中，tw代表总时间，是第i个恒流充电阶段的时间，tp表示脉冲充电阶段的时间，t0.5c代表电池在0.5c恒定充电倍率下的充电时间；
16、为了测量不同阶段充电时间的快慢，将四个阶段的充电电流与每个阶段的末端soc进行线性回归，使用回归系数的大小来表征每个阶段前后的充电速度，线性回归系数公式为：
17、
18、其中，xk为每个阶段的末端soc，yk为四个阶段的充电电流，与为两者的期望；将线性回归系数中代入指数函数，得到充电焦虑度指标为：
19、ja＝κ1ebtw
20、其中，κ1是充电焦虑度指标的补偿系数；
21、电池健康指标由电池健康状态决定，通过计算电池当前的soh变化量得到，电池健康指标为：
22、jh＝κ2(1-soh)
23、其中，κ2为电池健康指标补偿系数，soh为电池健康度，soh的计算公式为：
24、
25、其中，q为当前可用容量，qe为出厂容量；
26、能量效率指标由充电过程中的总能量决定；总能量越高，电池的损耗越大，能量效率指数定义为：
27、
28、其中，κ3表示能量效率指标补偿系数，eb是电池吸收的总能量，ep表示光伏系统的理论最大输出能量。
29、优选的，步骤s3中，优化问题的目标函数被定义为：
30、
31、其中α、β和γ分别为三个指标的权重系数，且α+β+γ＝1；
32、通过调整三个权重系数的大小，确定不同的优化方向；当充电焦虑指数的权重最大时，优化方向是充电时间最小化；当电池健康指数权重最大时，优化方向是最大化电池健康。
33、因此，本专利技术采用上述权重指标下的太阳能飞行器储能多阶段组合充电优化方法，其技术效果如下：
34、(1)本专利技术提出的方法实现了太阳能飞行器在不同光照条件限制下的充电优化，可提升飞行器的任务能力。
35、(2)本专利技术提出的方法提出的多阶段组合充电策略能够适应充电功率限制，通过较为简单的控制方式实现高效的充电，并且延缓电池衰老。
36、(3)本专利技术提出的方法基于耦合电池模型，设计了充电焦虑度、电池健康和能量效率等指标，能够更加客观地刻画不同充本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种权重指标下的太阳能飞行器储能多阶段组合充电优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种权重指标下的太阳能飞行器储能多阶段组合充电优化方法，其特征在于，步骤S2中，多阶段组合充电策略，包括三个阶段的恒流充电和一个阶段的脉冲充电，具体如下：
3.根据权利要求2所述的一种权重指标下的太阳能飞行器储能多阶段组合充电优化方法，其特征在于，步骤S3中，充电焦虑度、电池健康和能量效率三个优化指标，具体如下：
4.根据权利要求3所述的一种权重指标下的太阳能飞行器储能多阶段组合充电优化方法，其特征在于，步骤S3中，优化问题的目标函数被定义为：
【技术特征摘要】
1.一种权重指标下的太阳能飞行器储能多阶段组合充电优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种权重指标下的太阳能飞行器储能多阶段组合充电优化方法，其特征在于，步骤s2中，多阶段组合充电策略，包括三个阶段的恒流充电和一个阶段的脉冲充电，具体如下：
3.根...
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