本發(fā)明涉及混合動力無人機能量管理，具體涉及氫燃料電池混動無人機能量管理方法、系統(tǒng)及存儲介質(zhì)。
背景技術(shù)：
1、隨著第四次工業(yè)革命的發(fā)展，無人機作為智能化、自主化的多功能工具，憑借其獨特的性能優(yōu)勢與戰(zhàn)略價值，目前已經(jīng)廣泛應(yīng)用于軍事和民用領(lǐng)域，例如監(jiān)視偵察、農(nóng)林植保、電力巡檢、消防救災(zāi)和貨物運輸?shù)阮I(lǐng)域。然而，以傳統(tǒng)鋰電池作為動力的多旋翼無人機存在比能量不足、續(xù)航時間短等問題，限制了無人機行業(yè)的發(fā)展。
2、氫燃料電池憑借零污染排放與高能量密度的顯著優(yōu)勢，已然成為備受矚目的能源替代方案。然而，在氫燃料電池動力系統(tǒng)的實際應(yīng)用中，氫罐容量受限，且動力源存在嚴(yán)重的極速老化問題。因此，實現(xiàn)氫氣的高效合理利用，以及動力源衰減的協(xié)同控制，便成為推動氫燃料電池技術(shù)發(fā)展的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。
3、能量管理策略ems作為混合動力控制研究的核心之一，可以在負(fù)載突然變化時提高響應(yīng)速度，達(dá)到降低氫耗和使用成本的目的。因此，無人機混合動力系統(tǒng)的有效能量管理對于提高整體系統(tǒng)性能至關(guān)重要。目前，針對能量管理策略ems的研究主要分為基于規(guī)則的策略和基于優(yōu)化的策略，但其均存在一定的局限性，其中：基于規(guī)則的策略過于依靠專家經(jīng)驗，具有一定的主觀因素；基于優(yōu)化類的策略計算比較復(fù)雜，且大多針對單一飛行工況，獲取完整準(zhǔn)確的運行工況信息較為困難，在面對復(fù)雜多變的工況時不適合實際應(yīng)用。
4、此外，現(xiàn)有的無人機混合動力系統(tǒng)能量管理策略，往往僅聚焦于單一電源，或是將最大限度地降低單個電源的壽命損耗作為目標(biāo)，以此提升系統(tǒng)的整體耐久性。然而，此類策略未能兼顧動力源的經(jīng)濟性，也忽視了不同動力源衰變過程的不一致性，長此以往不利于提升無人機的整體燃料經(jīng)濟性，也無法實現(xiàn)系統(tǒng)各部分的均衡退化。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、針對上述現(xiàn)有技術(shù)存在的不足，本發(fā)明提供了氫燃料電池混動無人機能量管理方法、系統(tǒng)及存儲介質(zhì)。該方案針對實際應(yīng)用中復(fù)雜多變的工況，通過動態(tài)調(diào)整策略，在兼顧各動力源燃料經(jīng)濟性與耐久性的同時，顯著提升了多旋翼無人機的整機經(jīng)濟性、環(huán)境適應(yīng)性及綜合性能。
2、本發(fā)明克服了現(xiàn)有無人機混合動力系統(tǒng)能量管理策略僅考慮單個動力源的壽命退化問題，同時兼顧各動力源燃料經(jīng)濟性和衰變過程非一致特征，創(chuàng)新性地提出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與博弈決策機制的組合控制方法，進一步提高了多旋翼無人機的整機經(jīng)濟性、耐久性與復(fù)雜環(huán)境適應(yīng)性。
3、本發(fā)明第一方面提供了氫燃料電池混動無人機能量管理方法，包括以下步驟：
4、s1、在目標(biāo)無人機啟動后，獲取目標(biāo)無人機的實時運行狀態(tài)數(shù)據(jù)，包括動力電池當(dāng)前時刻荷電狀態(tài)、動力電池當(dāng)前時刻工作電流和負(fù)載需求功率；
5、s2、將步驟s1中獲得的負(fù)載需求功率輸入到訓(xùn)練后功率預(yù)測模型中進行預(yù)測，獲得目標(biāo)無人機在預(yù)測步長內(nèi)每一步的負(fù)載需求功率；
6、s3、基于目標(biāo)無人機的實時運行狀態(tài)數(shù)據(jù)和目標(biāo)無人機在預(yù)測步長內(nèi)每一步的負(fù)載需求功率，以各動力源在預(yù)測時域內(nèi)的全局最小成本為優(yōu)化目標(biāo)，使用優(yōu)化算法在動力源多目標(biāo)優(yōu)化成本函數(shù)中求解，得到各動力源在預(yù)測時域內(nèi)的全局最小成本對應(yīng)的輸出功率序列，并從該輸出功率序列中提取當(dāng)前時刻對應(yīng)的輸出功率值作為各動力源的期望輸出功率，其中預(yù)測時域的長度由當(dāng)前時刻和預(yù)測步長組成；各動力源的期望輸出功率包括動力電池期望輸出功率和氫燃料電池期望輸出功率；
7、s4、基于步驟s1中獲取的負(fù)載需求功率和步驟s3中各動力源的期望輸出功率，在預(yù)先設(shè)置的議價博弈整機能量模型中進行求解，輸出氫燃料電池與動力電池能量博弈納什均衡解，具體為：
8、s41、基于步驟s1中獲取的負(fù)載需求功率和步驟s3中動力電池期望輸出功率，求出以動力電池利益期望為目標(biāo)規(guī)劃得到的氫燃料電池輸出功率，計算公式如下所示：
9、
10、式中，為以動力電池利益期望為目標(biāo)規(guī)劃得到的氫燃料電池輸出功率，為負(fù)載需求功率，為動力電池期望輸出功率；
11、s42、將氫燃料電池期望輸出功率和以動力電池利益期望為目標(biāo)規(guī)劃得到的氫燃料電池輸出功率作為輸入量，輸入至預(yù)先設(shè)置的議價博弈整機能量模型中進行求解，輸出氫燃料電池最佳輸出功率；
12、s43、基于步驟s42輸出的氫燃料電池最佳輸出功率和步驟s1獲得的負(fù)載需求功率，求出動力電池最佳輸出功率，計算公式如下所示：
13、
14、式中，為動力電池最佳輸出功率，為氫燃料電池最佳輸出功率；
15、s44、將氫燃料電池最佳輸出功率與動力電池最佳輸出功率作為氫燃料電池與動力電池能量博弈納什均衡解輸出；
16、s5、整機能量控制器基于步驟s4中獲得的氫燃料電池與動力電池能量博弈納什均衡解，對目標(biāo)無人機進行全程能量管理控制。
17、優(yōu)選的，動力電池當(dāng)前時刻荷電狀態(tài)計算公式如下所示：
18、
19、式中，為動力電池當(dāng)前時刻荷電狀態(tài)，為動力電池初始荷電狀態(tài)，為動力電池當(dāng)前時刻工作電流，為動力電池最大荷電容量，t為時刻；
20、負(fù)載需求功率計算公式如下所示：
21、
22、式中，為飛行動力傳輸總效率，m為目標(biāo)無人機的整機總質(zhì)量，g為重力加速度，v為目標(biāo)無人機的飛行速度，為飛行迎角，為空氣密度，為目標(biāo)無人機的整機迎風(fēng)面積，為目標(biāo)無人機的空氣阻力系數(shù)。
23、優(yōu)選的，功率預(yù)測模型為基于雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型，訓(xùn)練后功率預(yù)測模型是通過對功率預(yù)測模型開展訓(xùn)練后獲得，訓(xùn)練步驟具體為：
24、s21、獲取目標(biāo)無人機的歷史負(fù)載需求功率數(shù)據(jù)并進行預(yù)處理，其中預(yù)處理指采用滑動窗口法對歷史負(fù)載需求功率數(shù)據(jù)進行處理，計算每個窗口內(nèi)的綜合指標(biāo)，并對綜合指標(biāo)進行歸一化處理，從而獲得綜合指標(biāo)的時間序列；
25、s22、將預(yù)處理后的歷史負(fù)載需求功率數(shù)據(jù)按預(yù)設(shè)比例劃分為訓(xùn)練集和測試集；
26、s23、將訓(xùn)練集數(shù)據(jù)輸入基于雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型中進行訓(xùn)練，得到初始功率預(yù)測模型；
27、s24、將測試集數(shù)據(jù)輸入初始功率預(yù)測模型中進行性能評估，根據(jù)評估結(jié)果調(diào)整初始功率預(yù)測模型參數(shù)得到訓(xùn)練后功率預(yù)測模型，其中性能評估時采用均方根誤差rmse作為評價指標(biāo)。
28、優(yōu)選的，目標(biāo)無人機的歷史負(fù)載需求功率數(shù)據(jù)的獲取步驟具體為：
29、s211、獲取基準(zhǔn)無人機的歷史飛行測試數(shù)據(jù)，提取基準(zhǔn)負(fù)載需求功率曲線；
30、s212、確定基準(zhǔn)無人機與目標(biāo)無人機在最大油門開度下的總功耗比值，并將其作為功率縮放系數(shù)；
31、s213、基于功率縮放系數(shù)，對基準(zhǔn)負(fù)載需求功率曲線進行等比縮放與擬合處理，得到目標(biāo)無人機的負(fù)載需求功率曲線；
32、s214、從目標(biāo)無人機的負(fù)載需求功率曲線中提取離散點數(shù)據(jù)，并將提取出的離散點數(shù)據(jù)作為目標(biāo)無人機的歷史負(fù)載需求功率數(shù)據(jù)。
33、優(yōu)選的，步驟s3中使用的優(yōu)化算法為動態(tài)規(guī)劃算法；動力源多目標(biāo)優(yōu)化成本函數(shù)是分別考慮動力電池與氫燃料電池的利益期望后，構(gòu)建出的氫氣消耗、壽命退化成本之和最低的多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)，其中，動力電池的利益期望是實現(xiàn)自身最低的等效氫耗和壽命衰減，氫燃料電池的利益期望是實現(xiàn)自身最低的氫耗和壽命衰減；
34、此外，動力源多目標(biāo)優(yōu)化成本函數(shù)的構(gòu)建步驟具體為：
35、s31、構(gòu)建動力電池期望目標(biāo)利益成本函數(shù)，表達(dá)式如下所示：
36、
37、
38、
39、式中，為動力電池在預(yù)測時域內(nèi)的總成本；k為預(yù)測時域內(nèi)的步長索引，n為預(yù)測時域的長度，；為氫氣價格，是預(yù)測時域為n的動力電池期望目標(biāo)利益成本函數(shù)中第k步的等效氫耗成本，為動力電池價格，是預(yù)測時域為n的動力電池期望目標(biāo)利益成本函數(shù)中第k步的動力電池退化成本，為動力電池效率；sgn為正負(fù)號函數(shù)，用于提取數(shù)值的符號；為預(yù)測時域內(nèi)第k步的動力電池功率，為預(yù)測時域內(nèi)第k步的氫燃料電池功率，為氫燃料電池效率，為氫氣的低熱值；是一個加權(quán)函數(shù)，用于懲罰過多使用動力電池導(dǎo)致的電池退化；是一個加權(quán)函數(shù)，用于懲罰過多瞬態(tài)功率導(dǎo)致的電池退化；
40、s32、構(gòu)建氫燃料電池期望目標(biāo)利益成本函數(shù)，表達(dá)式如下所示：
41、
42、
43、
44、
45、式中，為氫燃料電池在預(yù)測時域內(nèi)的總成本，是預(yù)測時域為n的氫燃料電池期望目標(biāo)利益成本函數(shù)中第k步的氫耗成本，為氫燃料電池堆價格，是預(yù)測時域為n的氫燃料電池期望目標(biāo)利益成本函數(shù)中第k步的氫燃料電池退化成本，為氫燃料電池的瞬時退化率函數(shù)，為通斷循環(huán)的氫燃料電壓下降率，為氫燃料電池的啟停循環(huán)次數(shù)，為氫燃料電池基礎(chǔ)退化率，為功率偏離的加速退化系數(shù)，為氫燃料電池額定功率；
46、s33、將動力電池期望目標(biāo)利益成本函數(shù)和氫燃料電池期望目標(biāo)利益成本函數(shù)聯(lián)立，組成動力源多目標(biāo)優(yōu)化成本函數(shù)。
47、優(yōu)選的，動力源多目標(biāo)優(yōu)化成本函數(shù)的等式約束和變量邊界條件如下所示：
48、
49、
50、
51、
52、式中，和分別為動力電池荷電狀態(tài)的最低值和最高值，為氫燃料電池輸出功率，和分別為氫燃料電池輸出功率的最小值和最大值，為動力電池輸出功率，和分別為動力電池輸出功率的最小值和最大值。
53、優(yōu)選的，議價博弈整機能量模型為魯賓斯坦討價還價模型，構(gòu)建步驟具體為：
54、（1）獲取目標(biāo)無人機的歷史運行狀態(tài)數(shù)據(jù)，包括動力電池當(dāng)前時刻荷電狀態(tài)、動力電池當(dāng)前時刻工作電流和負(fù)載需求功率；
55、（2）基于目標(biāo)無人機的歷史運行狀態(tài)數(shù)據(jù)，執(zhí)行步驟s1-s4獲得每一飛行時刻的目標(biāo)無人機的歷史運行狀態(tài)數(shù)據(jù)對應(yīng)的兩組氫燃料電池輸出功率，其中兩組氫燃料電池輸出功率分別為：氫燃料電池期望輸出功率和以動力電池利益期望為目標(biāo)規(guī)劃得到的氫燃料電池輸出功率；
56、（3）將氫燃料電池混動無人機每一飛行時刻作為一個獨立的討價還價博弈過程，每一時刻的氫燃料電池和動力電池分別作為討價還價博弈的兩個參與者，每一過程中討價還價的目標(biāo)為當(dāng)前時刻的氫燃料電池輸出功率；
57、（4）設(shè)定氫燃料電池和動力電池的貼現(xiàn)因子；
58、（5）在每一次討價還價博弈中，先由動力電池提出分配方案，由氫燃料電池決定是否接受，如果氫燃料電池選擇接受，則博弈結(jié)束，氫燃料電池輸出功率按動力電池的方案分配；如果氫燃料電池選擇拒絕，氫燃料電池將提出新的分配方案，并由動力電池決定是否接受，雙方進行有限期的動態(tài)博弈，直至一方的方案被另一方所接受，獲得氫燃料電池與動力電池能量博弈納什均衡解，其中氫燃料電池納什均衡解的計算公式如下所示：
59、
60、式中，為氫燃料電池期望輸出功率，為氫燃料電池的貼現(xiàn)因子，為動力電池的貼現(xiàn)因子；
61、（6）討價還價博弈結(jié)束時，博弈雙方為了達(dá)到各自的最大收益，會達(dá)成納什均衡解，納什均衡解的結(jié)果即為博弈的最優(yōu)結(jié)果。
62、優(yōu)選的，氫燃料電池的主要期望是實現(xiàn)自身最低的氫耗和壽命衰減，動力電池的主要期望是實現(xiàn)自身最低的等效氫耗和壽命衰減；議價博弈整機能量模型中氫燃料電池和動力電池的貼現(xiàn)因子是根據(jù)各自的主要期望而設(shè)置；
63、此外，議價博弈整機能量模型中動力電池與氫燃料電池的博弈次數(shù)為一次。
64、本發(fā)明第二方面提供了氫燃料電池混動無人機能量管理系統(tǒng)，用于執(zhí)行氫燃料電池混動無人機能量管理方法，包括：
65、數(shù)據(jù)獲取模塊，獲取目標(biāo)無人機的實時運行狀態(tài)數(shù)據(jù)，包括動力電池當(dāng)前時刻荷電狀態(tài)、動力電池當(dāng)前時刻工作電流和負(fù)載需求功率；
66、功率預(yù)測模塊，將負(fù)載需求功率輸入到訓(xùn)練后功率預(yù)測模型中進行預(yù)測，獲得目標(biāo)無人機在預(yù)測步長內(nèi)每一步的負(fù)載需求功率；
67、多目標(biāo)優(yōu)化模塊，基于數(shù)據(jù)獲取模塊和功率預(yù)測模塊的輸出，以各動力源在預(yù)測時域內(nèi)的全局最小成本為優(yōu)化目標(biāo)，使用優(yōu)化算法在動力源多目標(biāo)優(yōu)化成本函數(shù)中求解，得到各動力源在預(yù)測時域內(nèi)的全局最小成本對應(yīng)的輸出功率序列，并從該輸出功率序列中提取當(dāng)前時刻對應(yīng)的輸出功率值作為各動力源的期望輸出功率，其中預(yù)測時域的長度由當(dāng)前時刻和預(yù)測步長組成；各動力源的期望輸出功率包括動力電池期望輸出功率和氫燃料電池期望輸出功率；
68、議價博弈模塊，基于數(shù)據(jù)獲取模塊中獲取的負(fù)載需求功率和多目標(biāo)優(yōu)化模塊中各動力源的期望輸出功率，在預(yù)先設(shè)置的議價博弈整機能量模型中進行求解，輸出氫燃料電池與動力電池能量博弈納什均衡解；
69、能量控制模塊，將氫燃料電池與動力電池能量博弈納什均衡解輸入整機能量控制器中，對目標(biāo)無人機進行全程能量管理控制。
70、本發(fā)明第三方面提供了存儲介質(zhì)，所述存儲介質(zhì)上存儲有計算機程序，當(dāng)所述計算機程序被處理器執(zhí)行時，即可實現(xiàn)氫燃料電池混動無人機能量管理方法。
71、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有如下有益效果：
72、1、本發(fā)明克服了現(xiàn)有無人機混合動力系統(tǒng)能量管理策略僅考慮單個動力源的壽命退化問題，同時兼顧各動力源燃料經(jīng)濟性和衰變過程非一致特征，創(chuàng)新性地提出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與博弈決策機制的組合控制方法，進一步提高了多旋翼無人機的整機經(jīng)濟性、耐久性與復(fù)雜環(huán)境適應(yīng)性。
73、2、本發(fā)明通過將功率預(yù)測模型和議價博弈優(yōu)化控制方法應(yīng)用于模型預(yù)測控制mpc框架下，實現(xiàn)了高效的無人機混合動力系統(tǒng)能量管理。