本發(fā)明涉及太陽能氫能混合動力飛行汽車能量管理,尤其涉及一種基于太陽能分布地圖的太陽能氫能混合動力飛行汽車能量管理方法。
背景技術:
1、在能源危機日益嚴重的背景下,太陽能和氫能作為兩種清潔可再生能源,展現(xiàn)出了巨大的潛力。太陽能通過太陽光直接轉換為電能,氫能通過電解水等方式生成,二者都不依賴化石燃料,能夠顯著減少溫室氣體排放。太陽能和氫能的結合,不僅能夠提供穩(wěn)定可靠的能源供應,還能減少對石油等傳統(tǒng)能源的依賴,提高能源獨立性和安全性。這種結合為應對能源危機提供了一條可行的道路,推動全球走向一個更加可持續(xù)和環(huán)保的未來。太陽能和氫燃料電池飛行汽車的結合代表了未來交通工具的發(fā)展方向。太陽能電池板可以在飛行過程中或停泊時收集太陽能,將其轉化為電能用于驅動汽車或為氫燃料電池充電。而氫燃料電池則提供了高能量密度和長續(xù)航能力,確保在夜間或陰天等太陽能不足的情況下,飛行汽車仍然可以高效運行。這種能源組合不僅大幅減少了碳排放和環(huán)境污染,還能提高能源利用效率,降低對化石燃料的依賴,為構建更加可持續(xù)和環(huán)保的交通系統(tǒng)奠定了基礎。
2、然而現(xiàn)有的飛行汽車大都依賴于傳統(tǒng)的機械或電能動力,缺少結合發(fā)展太陽能、氫能飛行汽車,從而難以提升其運行效率和可持續(xù)性,并且還不能減少能源消耗和對環(huán)境的影響,進而難以為綠色交通的發(fā)展提供了強有力的支持。因此,提出一種基于太陽能分布地圖的太陽能氫能混合動力飛行汽車能量管理方法以解決上述問題。
技術實現(xiàn)思路
1、鑒以此,本發(fā)明的目的在于提供一種基于太陽能分布地圖的太陽能氫能混合動力飛行汽車能量管理方法,以至少解決以上問題。
2、本發(fā)明采用的技術方案如下:
3、一種基于太陽能分布地圖的太陽能氫能混合動力飛行汽車能量管理方法,所述方法包括以下步驟:
4、s1、通過使用bp神經(jīng)網(wǎng)絡預測太陽能輻射強度分布;
5、s2、通過使用基于太陽輻射改進的astar算法確定飛行汽車軌跡;
6、s3、建立軌跡優(yōu)化和能量管理耦合模型;
7、s4、使用順序二次規(guī)劃算法求解耦合模型。
8、進一步的,在步驟s1中,通過使用bp神經(jīng)網(wǎng)絡預測太陽能輻射強度分布具體為:
9、通過將bp神經(jīng)網(wǎng)絡劃分為l層,并且將任意節(jié)點l的輸出為oi,對于第m個輸入,第(l-1)層第i個節(jié)點的輸出為f(l)()表示激活函數(shù),第l-1層第l個節(jié)點與第l-1層第j個節(jié)點的連接權為第l層節(jié)點數(shù)為dl-1,輸出為則第j個節(jié)點的第一層輸入為則第i層第j個節(jié)點的輸出為具體公式如下:
10、
11、進一步的,bp神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入?yún)?shù)為時間、飛行汽車精度、緯度、壓強、濕度、太陽輻射參數(shù),bp神經(jīng)網(wǎng)絡輸出參數(shù)為太陽輻射強度。
12、進一步的,在步驟s2中,還包括以下步驟:
13、s21、對出飛行汽車的發(fā)點到終點區(qū)域進行網(wǎng)格化;
14、s22、定義open和closed列表,初始化為空;
15、s23、起點a賦為open列表,障礙物賦給closed列表;
16、s24、計算open列表中節(jié)點的f(s)值;
17、s25、尋找最小f(s)值的節(jié)點,將其作為父節(jié)點加入closed列表中,并將其臨近節(jié)點加入open列表中;
18、s26、判斷closed列表中是否包含目標節(jié)點,如果是,則執(zhí)行步驟s27、如果否,則執(zhí)行步驟s24;
19、s27、計算得到closed列表中從起點到目標地點的最優(yōu)路徑完成路徑規(guī)劃。
20、進一步的,在步驟s25中,尋找最小f(s)值的節(jié)點,將其作為父節(jié)點加入closed列表中,并將其臨近節(jié)點加入open列表中具體為:
21、通過以下公式進行計算:
22、f(s)=g(s)+h(s)+λsr·e(s)
23、其中:f(s)是從初始狀態(tài)經(jīng)由狀態(tài)s到目標狀態(tài)的代價估計,g(s)是在狀態(tài)空間中從初始狀態(tài)到狀態(tài)s的實際代價,h(s)是從狀態(tài)n到目標狀態(tài)的最佳路徑的估計代價,e(s)是在狀態(tài)空間中從初始狀態(tài)到狀態(tài)s的太陽能輻射代價,具體表示為輻射強度的差值,λsr值代表輻射等效因子,代表路徑規(guī)劃是否偏向于依賴太陽輻射值,h(s)公式采用歐幾里距離作為描述兩個節(jié)點之間的移動代價:
24、
25、e(s)=e(i)-e(j)
26、其中xi(i=1,2)為節(jié)點i的橫坐標,yi(i=1,2)為節(jié)點i的縱坐標,e(i)為節(jié)點i的輻射強度,e(j)為節(jié)點j的輻射強度。
27、進一步的,在步驟s3中,建立軌跡優(yōu)化和能量管理耦合模型具體為:
28、通過構建太陽能、氫能、電池混合系統(tǒng)并且將混合系統(tǒng)狀態(tài)變量設置為控制變量設置為u=[t,nv,nh,pfc,pb],狀態(tài)方程如下
29、
30、其中,飛行汽車的三維位置由下式定義(rx,ry,rh),飛行速度由下式定義v飛行路徑角由下式定義γ表示飛行速度和高度之間的角度。航向角由下式定義χ,代表該飛行汽車的飛行方向,飛行汽車在飛行過程中的推力用t,垂直載荷nv和水平載荷nh,表示與飛行路徑相應方向的載荷系數(shù),m表示飛行汽車質量和s表示參考機翼區(qū)域,系數(shù)ke分別表示寄生阻力系數(shù)和空氣動力學系數(shù),g和ρ表示重力加速度和大氣密度。λpv是太陽光線和飛行汽車法向量的角度,spv是pv面積,qirr是環(huán)境中的太陽輻照度,ηpv是光伏從太陽能到電能的轉換效率,
31、將混合系統(tǒng)的能耗降至最低,并將其轉移到優(yōu)化fc氫消耗和電池等效氫消耗,損失函數(shù)為:
32、
33、其中λeq是電池當量氫耗系數(shù),電池耗電量可通過λeq轉化為氫消耗量,λeq根據(jù)電池電量soc動態(tài)變化,使用pid控制器控制λeq的變化,tf是最終飛行時間,軌跡優(yōu)化和能量管理耦合模型為:
34、problemι:minj
35、
36、其中pd是飛行汽車的需求動力,pb,pfc,ppv分別是電池輸出功率、燃料電池輸出功率和太陽能板輸出功率,ηdc和ηmppt分別是dc/dc轉換效率和最大功率點跟蹤器轉換效率。
37、進一步的,在步驟s4中,使用順序二次規(guī)劃算法求解耦合模型具體為:
38、設定最小化一個目標函數(shù)j,同時滿足約束條件其中是優(yōu)化變量,
39、(1)通過構造拉格朗日函數(shù):定義拉格朗日函數(shù)如下:
40、
41、其中λ和v是拉格朗日乘子,用來處理不等式約束gi(x)≤0和等式約束hj(x)=0;
42、(2)計算梯度和海森矩陣:計算目標函數(shù)j的梯度以及約束函數(shù)gi(x)和hj(x)的梯度以及它們的海森矩陣
43、(3)構造二次規(guī)劃子問題:在當前迭代點xk,構造二次規(guī)劃子問題:
44、
45、(4)求解二次規(guī)劃問題:通過求解上述二次規(guī)劃問題,得到搜索方向pk;
46、(5)更新迭代點:計算下一個迭代點xk+1=xk+pk,并更新拉格朗日乘子λ,v;(6)迭代:重復步驟2到5,直到滿足收斂準則為止,即目標函數(shù)變化很小。
47、與現(xiàn)有技術相比,本發(fā)明的有益效果是:
48、本發(fā)明提出一種基于太陽能分布地圖的太陽能氫能混合動力飛行汽車能量管理方法太陽能氫能飛行汽車的軌跡優(yōu)化和能量管理的結合,可以顯著提升其運行效率和可持續(xù)性。通過先進的軌跡優(yōu)化技術,飛行汽車能夠選擇最節(jié)能的航線,最大化利用太陽能和氫能資源。同時,智能能量管理系統(tǒng)可以實時監(jiān)控和調節(jié)太陽能電池板和氫燃料電池的能量分配,確保在不同飛行條件下實現(xiàn)最佳能源利用。這種綜合優(yōu)化不僅提高了飛行汽車的續(xù)航能力和可靠性,還減少了能源消耗和環(huán)境影響,為綠色交通的發(fā)展提供了強有力的支持。