本发明专利技术公开了一种计及损耗的飞行器能源系统分布式优化控制方法，属于飞行器能源系统的优化控制技术领域。该方法包括以下步骤：S1、基于实际临近空间飞行器能源系统和临近空间环境特征，根据基尔霍夫定律对临近空间飞行器能源系统，建立多母线直流微网系统模型；S2、根据临近空间飞行器能源系统的能量调度需求，建立系统控制目标；S3、根据系统控制目标建立计及运行损耗的飞行器能源系统优化调度问题；S4、基于投影和惩罚，设计分布式优化控制算法。本发明专利技术采用上述的一种计及损耗的飞行器能源系统分布式优化控制方法，实现了母线电压调节和电流分配，利用惩罚实现了对直流变换器输出电流和线电流的软约束，基于投影算子实现了对母线电压的硬约束。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及飞行器能源系统的优化控制，尤其涉及一种计及损耗的飞行器能源系统分布式优化控制方法。
技术介绍
1、近年来，伴随着临近空间的战略价值愈发上升，对临近空间飞行器的研究迅速展开。研究表明，临近空间飞行器作为高空伪卫星，可以在各种领域发挥重要作用，如：通信中继、侦查监控、测绘、气象预测等。为了充分发挥临近空间飞行器的独到优势，保持临近空间巡航高度的同时，对飞行器有着长续航的要求。利用临近空间充足的光伏发电，可以很好地弥补燃料电池的续航问题。而伴随着近年来太阳能光电技术的迅速发展，长续航太阳能无人机的研发引起了各国的关注。临近空间飞行器上的能源管理系统可以抽象成由多个光伏储能节点构成的直流微电网，通过高效率、低损耗的能量优化调度和分布式协同控制保证临近空间飞行器在高空长时连续飞行。
2、现有飞行器能源系统的优化调度控制技术中，大多数适用于单母线直流微网。相比之下，多母线直流微网模型更加贴合实际的临近空间飞行器能源系统。现有的直流微电网的优化调度控制技术中优化和控制多在不同的时间尺度下进行，存在上层优化和下层实时控制的时间尺度矛盾。因此，下层实时控制在负载切换剧烈工况下往往无法实时跟踪上层优化求解提供的最优工作点。此外，实时控制中功率分配的比例系数来源于上层优化求解过程，往往不可任意选取。临近空间飞行器能源系统的功率分配比例系数出于实际能量调度需求考虑，需要和储能电池的容量成正比关系，因此需要预留可自由选取的功率分配比例系数的自由度。综上，亟需一种计及损耗的飞行器能源系统分布式优化控制方法，以满足其实际工程需要。</p>
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种计及损耗的飞行器能源系统分布式优化控制方法，实现了母线电压调节和电流分配，利用惩罚实现了对直流变换器输出电流和线电流的软约束，基于投影算子实现了对母线电压的硬约束。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了一种计及损耗的飞行器能源系统分布式优化控制方法，包括以下步骤：
3、s1、基于实际临近空间飞行器能源系统和临近空间环境特征，根据基尔霍夫定律对临近空间飞行器能源系统，建立多母线直流微网系统模型；
4、s2、根据临近空间飞行器能源系统的能量调度需求，建立系统控制目标；
5、s3、根据系统控制目标建立计及运行损耗的飞行器能源系统优化调度问题；
6、s4、基于投影和惩罚，设计分布式优化控制算法。
7、优选的，在步骤s1建立多母线直流微网系统模型中，根据临近空间飞行器能源系统的输入电压、电流数据以及输出电压、电流数据，拟合dc/dc变换器损耗功率与临近空间飞行器能源系统输出电流的函数关系，如下所示：
8、i-id＝gev
9、il＝wemev
10、其中，v为母线电压，i为直流变换器输出电流，id为负载电流，il为线电流，ge为节点电导矩阵，me是电气网络对应的关联矩阵，其元素为-1，0，1，we为对角系数矩阵，其对角元素为关联矩阵对应位置的电气传输线电导。
11、优选的，dc/dc变换器损耗功率与临近空间飞行器能源系统的输出电流成二次函数关系。
12、优选的，在步骤s2中，建立系统控制目标，如下所示：
13、
14、其中，vi(t)为t时刻的母线电压，ii(t)为t时刻的直流变换器输出电流，为临近飞行器能源系统光储节点i的母线电压的参考值；mi为电流分配的比例系数；
15、临近飞行器能源系统满足以下电气不等式约束：
16、
17、其中，v，是母线电压的上下限，i，是直流变换器输出电流的上下限，il是线路电流，是线路电流的上限；
18、整个飞行器能源系统的变换器损耗之和的形式如下：
19、
20、其中，ai为光储节点i中直流变换器的二次损耗系数，bi为光储节点i中直流变换器的一次损耗系数，ci为光储节点i中直流变换器的损耗常数项；1n＝[1,1,...,1]t为由n个元素构成的单位列向量，a＝diag([a1,a2,...,an])，b＝[b1,b2,...,bn]t，c＝[c1,c2,...,cn]t为变换器的损耗系数；
21、整个飞行器能源系统的线路损耗之和如下所示：
22、
23、则整个临近空间飞行器能源系统的运行损耗为：
24、
25、优选的，在步骤s3中，建立计及运行损耗的飞行器能源系统优化调度问题，如下所示：
26、
27、s.t.
28、id＝i-gev
29、il＝wemev
30、
31、
32、
33、其中，w1，w2，μ1，μ2＞0为控制目标的权重系数，且μ1+μ2＝1；电流分配误差δi＝(mgv+qid)t(mgv+qid)，其中(·)t为转置运算；电压调节误差δv满足
34、优选的，在步骤s4中，设计分布式优化控制算法，如下所示：
35、
36、
37、
38、
39、
40、
41、其中，是在凸集上的投影，表示针对决策变量的一阶导数，sign(·)表示符号函数，ni是由与临近空间飞行器能源系统光储节点i的本地控制器直接通信的邻居节点构成的集合，是临近空间飞行器能源系统光储节点i的本地负载电流，k1，k2，k＞0是控制器增益，αi，βi，γi，θij是控制器辅助变量；
42、惩罚函数ψ(x)的形式如下：
43、
44、其中，δ≥0需根据实际运行情况调整确定。
45、优选的，步骤s1中，临近空间环境特征，包括海拔高度、大气压力、环境温度、相对湿度、光照强度。
46、优选的，在步骤s2中，临近空间飞行器能源系统的能量调度需求，包括临近空间飞行器能源系统的输出电压调节，直流变换器输出电流调节，对飞行器能源系统的输出电压、电流的限界控制，以及保证线路安全的线路最大电流限制。
47、优选的，在步骤s4中，基于投影和惩罚的分布式优化控制算法，输入是临近空间飞行器能源系统的输入电压、电流以及输出电压、电流的数据采样，输出是临近空间飞行器能源系统的输出电压。
48、因此，本专利技术采用上述一种计及损耗的飞行器能源系统分布式优化控制方法，实现了母线电压调节和电流分配，利用惩罚实现了对直流变换器输出电流和线电流的软约束，基于投影算子实现了对母线电压的硬约束。
49、下面通过附图和实施例，对本专利技术的技术方案做进一步的详细描述。
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【技术保护点】
1.一种计及损耗的飞行器能源系统分布式优化控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种计及损耗的飞行器能源系统分布式优化控制方法，其特征在于，在步骤S1建立多母线直流微网系统模型中，根据临近空间飞行器能源系统的输入电压、电流数据以及输出电压、电流数据，拟合DC/DC变换器损耗功率与临近空间飞行器能源系统输出电流的函数关系，如下所示：
3.根据权利要求2所述的一种计及损耗的飞行器能源系统分布式优化控制方法，其特征在于：DC/DC变换器损耗功率与临近空间飞行器能源系统的输出电流成二次函数关系。
4.根据权利要求1所述的一种计及损耗的飞行器能源系统分布式优化控制方法，其特征在于，在步骤S2中，建立系统控制目标，如下所示：
5.根据权利要求1所述的一种计及损耗的飞行器能源系统分布式优化控制方法，其特征在于，在步骤S3中，建立计及运行损耗的飞行器能源系统优化调度问题，如下所示：
6.根据权利要求1所述的一种计及损耗的飞行器能源系统分布式优化控制方法，其特征在于，在步骤S4中，设计分布式优化控制算法，如下所示：
7.根据权利要求1所述的一种计及损耗的飞行器能源系统分布式优化控制方法，其特征在于：步骤S1中，临近空间环境特征，包括海拔高度、大气压力、环境温度、相对湿度、光照强度。
8.根据权利要求1所述的一种计及损耗的飞行器能源系统分布式优化控制方法，其特征在于：在步骤S2中，临近空间飞行器能源系统的能量调度需求，包括临近空间飞行器能源系统的输出电压调节，直流变换器输出电流调节，对飞行器能源系统的输出电压、电流的限界控制，以及保证线路安全的线路最大电流限制。
9.根据权利要求1所述的一种计及损耗的飞行器能源系统分布式优化控制方法，其特征在于：在步骤S4中，基于投影和惩罚的分布式优化控制算法，输入是临近空间飞行器能源系统的输入电压、电流以及输出电压、电流的数据采样，输出是临近空间飞行器能源系统的输出电压。
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【技术特征摘要】
1.一种计及损耗的飞行器能源系统分布式优化控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种计及损耗的飞行器能源系统分布式优化控制方法，其特征在于，在步骤s1建立多母线直流微网系统模型中，根据临近空间飞行器能源系统的输入电压、电流数据以及输出电压、电流数据，拟合dc/dc变换器损耗功率与临近空间飞行器能源系统输出电流的函数关系，如下所示：
3.根据权利要求2所述的一种计及损耗的飞行器能源系统分布式优化控制方法，其特征在于：dc/dc变换器损耗功率与临近空间飞行器能源系统的输出电流成二次函数关系。
4.根据权利要求1所述的一种计及损耗的飞行器能源系统分布式优化控制方法，其特征在于，在步骤s2中，建立系统控制目标，如下所示：
5.根据权利要求1所述的一种计及损耗的飞行器能源系统分布式优化控制方法，其特征在于，在步骤s3中，建立计及运行损耗的飞行器能源系统优化调度问题，如下所示：
6.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：张志成，邱茂祥，左志强，王一晶，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：
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