基于电热耦合的飞机电力系统能量优化控制方法和装置

1.本发明涉及能源动力和航空电力领域，尤其涉及一种基于电热耦合的飞机电力系统能量优化控制方法和装置。

背景技术：

2.近年来，多电/全电飞机技术的发展带来了严峻的热管理方面的挑战，电力和热管理系统的协同控制已被确定为未来先进飞机设计的关键技术。针对飞机电力系统的正常运行需求，其最大的问题是没有成熟的能量管理技术对飞机电力能源从供给侧和需求侧进行协同优化配置。目前，对飞机电力及热耦合系统的能量流动及耦合机理的建模与分析方法的研究十分欠缺，电力及热管理系统的协同设计模型也缺少积累。传统的设计方法中，飞机的电力系统和热管理系统都是分别设计，并且不考虑其能量之间耦合关系以及协同控制，只是各自子系统采用常规的线性如pid控制调节手段完成系统设计点的工作调节。
3.虽然目前飞机机电系统电力化提供了许多性能和效率方面的好处，但它也带来了更多的热管理方面挑战。在商用航空中，机载热管理能力是阻碍大功率电力推进系统进一步装机发展的因素之一，电力和热力系统的合作控制已被强调为混合动力和全电动飞机设计的必要步骤。军用飞机目前正面临一些挑战，未来军机需要装备高能定向能武器，提供多种多样的进攻/防守、致命/非致命的作战方式，包括粒子束、微波和激光等。虽然这些武器应用前景广阔，但是其工作效率非常低，在短时间内迅速产生大量热负荷，热流密度较高，飞机电力系统发电容量大幅增加，并且系统的热管理以及有限的热沉难以满足系统需求。可见，未来先进战斗机若装备定向能武器，首先要解决热管理的问题。
4.针对相关技术中单独采用基于状态机的电热管理方法，无法满足热管理系统对温度的要求的问题，尚未提出有效地解决方案。

技术实现要素：

5.本发明实施例提供了一种基于电热耦合的飞机电力系统能量优化控制方法和装置，以至少解决相关技术中单独采用基于状态机的电热管理方法，无法满足热管理系统对温度的要求的技术问题。
6.根据本发明实施例的一个方面，提供了一种基于电热耦合的飞机电力系统能量优化控制方法，包括：根据飞机的电力系统和热管理系统耦合架构，分别建立动态和稳态模型、图论模型，其中，所述电力系统和热管理系统耦合架构至少包括：电力系统与热管理系统；基于所述动态和稳态模型、所述图论模型使用模型预测控制(management planning control，mpc)算法和规则的策略相结合的方式，对所述电力系统与所述热管理系统进行协同控制，其中，基于所述规则的策略根据飞行功率需求和电力系统效率，控制所述电力系统的电池组充放电状态、可屏蔽负载与变换器工作状态；基于所述规则的策略根据电力系统部件和冷却油箱温度的变化，控制所述热管理系统的冷却油箱出口的质量流量以及燃油与冲压空气换热比例；基于所述模型预测控制算法设置多目标优化函数以及对应的约束条
件，并利用滚动优化技术控制所述电力系统的所述电池组充放电状态、所述可屏蔽负载与所述变换器工作状态。
7.可选地，根据飞机的电力系统和热管理系统耦合架构，建立图论模型，包括：获取所述电力系统和热管理系统耦合架构中的典型部件，其中，所述典型部件包括以下至少之一：发电机、变换器、电池组、热管理燃油泵、冷板、散热器；根据所述典型部件进行优化指标的参数化建模，得到所述图论模型，其中，所述图论模型包括以下至少之一：电力系统图论模型、热管理系统图论模型。
8.可选地，在获取所述电力系统和热管理系统耦合架构中的典型部件之前，所述方法还包括：获取电力系统架构与飞行功率需求剖面；根据所述电力系统架构与所述飞行功率需求剖面，确定所述优化指标、优化变量以及优化算法。
9.可选地，在根据飞机的电力系统和热管理系统耦合架构，分别建立动态和稳态模型、图论模型之前，所述方法还包括：根据所述电力系统和热管理系统耦合架构，建立所述电力系统各设备中能耗和重量关于优化变量之间的函数关系；根据变换器效率曲线以所述电力系统的总能耗和总重量为目标函数，建立所述电力系统的多目标优化模型，得到各设备数量和规格。
10.可选地，在基于所述动态和稳态模型、所述图论模型使用模型预测控制算法和规则的策略相结合的方式，对所述电力系统与所述热管理系统进行协同控制之前，所述方法还包括：根据所述飞机的飞行参数，确定飞机典型负载任务剖面图，其中，所述飞行参数包括：巡航高度、马赫数、环境空气温度以及冲压空气温度，所述飞机典型负载任务剖面图用于表示非关键负载功率、关键负载功率以及系统总功率随时间发生的变化。
11.可选地，在基于所述动态和稳态模型、所述图论模型使用模型预测控制算法和规则的策略相结合的方式，对所述电力系统与所述热管理系统进行协同控制之后，所述方法还包括：比较基于所述模型预测控制算法和基于所述规则的策略在电力系统效率、温度以及电池荷电状态的差异；根据比较结果，确定最优的能量管理策略。
12.可选地，所述约束条件包括以下至少之一：电池充电和放电速率约束、决策变量变换器开关约束、电池荷电状态约束、变换器功率与源点输入功率约束、输入变量不等式和等式约束。
13.根据本发明实施例的另一个方面，还提供了一种基于电热耦合的飞机电力系统能量优化控制装置，包括：第一建立模块，用于根据飞机的电力系统和热管理系统耦合架构，分别建立动态和稳态模型、图论模型，其中，所述电力系统和热管理系统耦合架构至少包括：电力系统与热管理系统；控制模块，用于基于所述动态和稳态模型、所述图论模型使用模型预测控制算法和规则的策略相结合的方式，对所述电力系统与所述热管理系统进行协同控制，其中，基于所述规则的策略根据飞行功率需求和电力系统效率，控制所述电力系统的电池组充放电状态、可屏蔽负载与变换器工作状态；基于所述规则的策略根据电力系统部件和冷却油箱温度的变化，控制所述热管理系统的冷却油箱出口的质量流量以及燃油与冲压空气换热比例；基于所述模型预测控制算法设置多目标优化函数以及对应的约束条件，并利用滚动优化技术控制所述电力系统的所述电池组充放电状态、所述可屏蔽负载与所述变换器工作状态。
14.根据本发明实施例的另一个方面，还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算
机可读存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行上述中任意一项所述的基于电热耦合的飞机电力系统能量优化控制方法。
15.根据本发明实施例的另一个方面，还提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行上述中任意一项所述的基于电热耦合的飞机电力系统能量优化控制方法。
16.本发明实施例中，根据飞机的电力系统和热管理系统耦合架构，分别建立动态和稳态模型、图论模型；基于动态和稳态模型、图论模型使用模型预测控制算法和规则的策略相结合的方式，对电力系统与热管理系统进行协同控制，其中，基于规则的策略根据飞行功率需求和电力系统效率，控制电力系统的电池组充放电状态、可屏蔽负载与变换器工作状态；基于规则的策略根据电力系统部件和冷却油箱温度的变化，控制热管理系统的冷却油箱出口的质量流量以及燃油与冲压空气换热比例；基于模型预测控制算法设置多目标优化函数以及对应的约束条件，并利用滚动优化技术控制电力系统的电池组充放电状态、可屏蔽负载与变换器工作状态。也就是说，本发明实施例弃用了原来的电力系统单纯基于规则控制的温度，进而解决了相关技术中单独采用基于状态机的电热管理方法，无法满足热管理系统对温度的要求的问题，达到了有效改善与优化系统在飞机飞行任务过程中的工作点效率，降低电力系统的功率损耗，实现对飞机电力系统的电、热动态能量优化管理的技术效果。
附图说明
17.此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本技术的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
18.图1为本发明实施例提供的一种基于电热耦合的飞机电力系统能量优化控制方法的流程图；
19.图2为本发明实施例提供的一种飞机电力系统与热管理系统耦合架构的示意图；
20.图3为本发明实施例提供的一种飞机整体任务的需求功率谱的示意图；
21.图4为本发明实施例提供的常见交直流变换器效率曲线的示意图；
22.图5为本发明实施例提供的一种飞机电力系统架构图；
23.图6为本发明实施例提供的一种飞机电力系统的图论模型；
24.图7为本发明实施例提供的一种飞机热管理系统示意图；
25.图8为本发明实施例提供的一种飞机热管理系统结构图；
26.图9为本发明实施例提供的一种飞机热管理系统的图论模型；
27.图10为本发明实施例提供的一种飞机电力及热耦合系统建模关系图；
28.图11为本发明实施例提供的一种飞机电热耦合mpc控制系统原理结构的示意图；
29.图12为本发明实施例提供的一种控制算法解算过程的示意图；
30.图13为本发明实施例提供的一种模型预测控制流程图；
31.图14为本发明实施例提供的飞机飞行参数图；
32.图15为本发明实施例提供的一种飞机典型负载任务剖面图；
33.图16为本发明实施例提供的在mpc控制策略下的发电机输出功率与负载需求功率曲线的示意图；
34.图17为本发明实施例提供的飞机电力系统变换器组效率变化曲线的示意图；
35.图18为本发明实施例提供的飞机电力系统变换器组的温度曲线的示意图；
36.图19为本发明实施例提供的飞机电子舱温度变化曲线的示意图；
37.图20为本发明实施例提供的飞机油箱中燃油经过冷板的温度变化曲线的示意图；
38.图21为本发明实施例提供的飞机油箱燃油输入温度变化的示意图；
39.图22为本发明实施例提供的一种基于电热耦合的飞机电力系统能量优化控制装置的示意图。
具体实施方式
40.为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
41.需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于限定特定顺序。
42.本发明实施例提供一种基于电热耦合的飞机电力系统能量优化控制方法，如图1所示，该方法包括如下步骤：
43.步骤s102，根据飞机的电力系统和热管理系统耦合架构，分别建立动态和稳态模型、图论模型，其中，电力系统和热管理系统耦合架构至少包括：电力系统与热管理系统；
44.可选地，对飞机的电力系统和热管理系统耦合架构进行解析参数化图论建模。在所确定电热耦合架构基础上，开展飞机电力及热耦合系统的能量流动分析，使用基于图论的方法对多物理域系统建模，得到系统的动力学公式，并在matlab环境下对电力系统和热管理系统的图论模型进行验证仿真。上述电力系统和热管理系统耦合又称为电力及热耦合系统。
45.步骤s104，基于动态和稳态模型、图论模型使用模型预测控制算法和规则的策略相结合的方式，对电力系统与热管理系统进行协同控制，其中，基于规则的策略根据飞行功率需求和电力系统效率，控制电力系统的电池组充放电状态、可屏蔽负载与变换器工作状态；基于规则的策略根据电力系统部件和冷却油箱温度的变化，控制热管理系统的冷却油箱出口的质量流量以及燃油与冲压空气换热比例；基于模型预测控制算法设置多目标优化函数以及对应的约束条件，并利用滚动优化技术控制电力系统的电池组充放电状态、可屏蔽负载与变换器工作状态。
46.可选地，在飞机电力及热耦合系统能量管理建模技术的基础上，电力系统选择模型预测控制算法进行优化控制。同时热管理系统采用基于规则的策略进行综合协同控制。上述基于规则的策略也称为基于规则状态机的能量管理策略。
47.需要说明的是，上述方法应用的场景包括但不限于多电/全电飞机。多尺度分层模型预测控制算法与基于规则的策略进行协同控制，可以实现多时间尺度和高效率运行的能量协同优化控制目标。
48.上述电力系统集成了供电系统、配电系统和负载用电设备，同时其通过机载热管
理系统进行热量交互以实现高效散热冷却的目的。另外，整个电力系统和热管理系统运行具有不同时间尺度，控制系统要求采用分层实时控制方法，而基于电力系统的模型预测控制，结合热管理系统的基于规则的策略组成的协同控制方法，可以实现多电飞机电力系统在带有大功率用电负荷时，优化管理电力系统蓄电池组的充放电倍率，利用电力储能装置的“削峰填谷”作用，改善与优化电力系统在飞机飞行任务过程中的工作点效率，降低电力系统的功率损耗，同时协同控制热管理系统冷却装置，完成对飞机电力系统的电力、热管理动态能量优化管理的目的。
49.另外，随着飞机能源系统一体化的发展，传统的各子系统独立设计手段被打破，取而代之的是热、电力和机械系统的协同设计。对这些系统越来越严格的要求意味着电热系统的协同控制对于管理飞机的发电、配电和耗电至关重要。协同控制有助于弥合当前一代飞机的性能需求和能力之间的差距，并有助于推动下一代飞机的设计和尺寸调整，在未来飞机电力系统中，设计集成优化的飞机电力及热耦合系统，同时综合开展飞机电力及热耦合系统的能量管理优化技术研究，从负载需求侧和能源供给侧实现电力功率和能量优化分配，满足多电/全电飞机的约束条件如负载容量、发电功率、散热需求、体积重量等，根据电力系统部件温度与油箱温度实现机载燃油热管理的合理分配和协同控制，满足热管理系统的温度要求。
50.在本发明实施例中，根据飞机的电力系统和热管理系统耦合架构，分别建立动态和稳态模型、图论模型；基于动态和稳态模型、图论模型使用模型预测控制算法和规则的策略相结合的方式，对电力系统与热管理系统进行协同控制，其中，基于规则的策略根据飞行功率需求和电力系统效率，控制电力系统的电池组充放电状态、可屏蔽负载与变换器工作状态；基于规则的策略根据电力系统部件和冷却油箱温度的变化，控制热管理系统的冷却油箱出口的质量流量以及燃油与冲压空气换热比例；基于模型预测控制算法设置多目标优化函数以及对应的约束条件，并利用滚动优化技术控制电力系统的电池组充放电状态、可屏蔽负载与变换器工作状态。也就是说，本发明实施例弃用了原来的电力系统单纯基于规则控制的温度，进而解决了相关技术中单独采用基于状态机的电热管理方法，无法满足热管理系统对温度的要求的问题，达到了有效改善与优化系统在飞机飞行任务过程中的工作点效率，降低电力系统的功率损耗，实现对飞机电力系统的电、热动态能量优化管理的技术效果。
51.在一种可选的实施方式中，根据飞机的电力系统和热管理系统耦合架构，建立图论模型，包括：获取电力系统和热管理系统耦合架构中的典型部件，其中，典型部件包括以下至少之一：发电机、变换器、电池组、热管理燃油泵、冷板、散热器；根据典型部件进行优化指标的参数化建模，得到图论模型，其中，图论模型包括以下至少之一：电力系统图论模型、热管理系统图论模型。
52.上述典型部件为飞机的通用零部件，其包括但不限于发电机、变换器、电池组、热管理燃油泵、冷板、散热器等。进一步地，电力系统和热管理系统耦合架构主要包括电力系统和热管理系统，每个系统下涉及的典型部件进行优化指标的参数化建模，就可以得到相应的电力系统图论模型和/或热管理系统图论模型。
53.需要说明的是，电力系统图论模型包括各节点以及各节点之间的功率需求，其中，功率需求包括但不限于机械功率、电功率及热功率等；上述热管理系统图论模型包括各节
点以及各节点之间的能量流动关系，其中，能量流动关系包括但不限于平流、对流、双向对流及输入功率等。
54.通过上述实施方式可以根据每个典型部件所属的系统，分别建立对应的图论模型。
55.在一种可选的实施方式中，在获取电力系统和热管理系统耦合架构中的典型部件之前，上述方法还包括：获取电力系统架构与飞行功率需求剖面；根据电力系统架构与飞行功率需求剖面，确定优化指标、优化变量以及优化算法。
56.上述飞行功率需求剖面为飞机在起飞爬升、巡航、下降等不同任务下的功率需求变化；在具体实施过程中，可以根据电力系统架构与飞行功率需求剖面，选择电力系统的优化指标、选取相匹配的优化变量以及优化算法。其中，优化指标为参数化建模的主要依据。
57.在一种可选的实施方式中，在根据飞机的电力系统和热管理系统耦合架构，分别建立动态和稳态模型、图论模型之前，上述方法还包括：根据电力系统和热管理系统耦合架构，建立电力系统各设备中能耗和重量关于优化变量之间的函数关系；根据变换器效率曲线以电力系统的总能耗和总重量为目标函数，建立电力系统的多目标优化模型，得到各设备数量和规格。
58.上述电力系统各设备主要包括燃油发电机、交流负载、关键电子负载、非关键电子负载及电池等。在具体实施过程中，可以分别建立电力系统各设备中能耗和重量关于优化变量之间的函数关系，以及根据变换器效率曲线以电力系统的总能耗和总重量为目标函数，建立电力系统的多目标优化模型，得到各设备数量和规格。需要说明的是，各设备数量和规格包括但不限变换器数量与其对应负载功率等。
59.在一种可选的实施方式中，在基于动态和稳态模型、图论模型使用模型预测控制算法和规则的策略相结合的方式，对电力系统与热管理系统进行协同控制之前，上述方法还包括：根据飞机的飞行参数，确定飞机典型负载任务剖面图，其中，飞行参数包括：巡航高度、马赫数、环境空气温度以及冲压空气温度，飞机典型负载任务剖面图用于表示非关键负载功率、关键负载功率以及系统总功率随时间发生的变化。
60.在具体实施过程中，可以根据巡航高度、马赫数、环境空气温度以及冲压空气温度等飞行参数绘制飞机典型负载任务剖面图，通过该飞机典型负载任务剖面图可以观察到非关键负载功率、关键负载功率以及系统总功率随时间发生的变化。
61.需要说明的是，上述飞行参数包括但不限于巡航高度、马赫数、环境空气温度以及冲压空气温度。
62.在一种可选的实施方式中，在基于动态和稳态模型、图论模型使用模型预测控制算法和规则的策略相结合的方式，对电力系统与热管理系统进行协同控制之后，上述方法还包括：比较基于模型预测控制算法和基于规则的策略在电力系统效率、温度以及电池荷电状态的差异；根据比较结果，确定最优的能量管理策略。
63.可选地，基于模型预测控制算法下电力系统的热功率控制，并与基于规则的策略下的热管理系统进行协同控制，对比分析两种能量管理方式在电力系统效率、温度与电池soc等指标上的优劣，最终给出设计优化结果和最终效果，作为最优的能量管理策略。
64.在一种可选的实施方式中，上述约束条件包括以下至少之一：电池充电和放电速率约束、决策变量变换器开关约束、电池荷电状态约束、变换器功率与源点输入功率约束、
输入变量不等式和等式约束。
65.需要说明的是，上述约束条件包括但不限于电池充电和放电速率约束、决策变量变换器开关约束、电池荷电状态约束、变换器功率与源点输入功率约束、输入变量不等式和等式约束。
66.下面对本发明一种可选的实施方式进行详细说明。
67.为实现飞机电力及热耦合系统的交互运行和多尺度控制，采用系统图论模型进行分析，开发多电飞机电力及热耦合系统的动态和稳态模型。并对该系统进行数学仿真，并在matlab/simulink环境下搭建飞机电力及热耦合系统的仿真模型，对所建立的飞机电力系统的图论模型，使用多时间尺度mpc算法与规则的策略相结合对其进行滚动优化，在matlab环境下使用yalmip工具箱与gurobi优化器求解。基于mpc算法下电力系统的热功率控制，并与带入状态机控制策略下的热管理系统进行协同控制，对比分析两种能量管理策略在电力系统效率、温度与电池soc等指标上的优劣，最终给出设计优化结果和最终效果。
68.建立的优化飞机电力及热耦合系统架构如图2所示，包括飞机供配电系统、冷却热管理系统两大部分，燃油系统作为热管理系统的一部分，图中的各种设备数量都为多个，飞机电力及热耦合系统由发电系统、二次电源、储能系统、配电系统、包含可屏蔽与不可屏蔽的负载系统和热管理系统组成。安装在飞机发动机上的发电机提供电能，通过功率变换器进行电压转换，然后将电压分配到交流和直流母线上，也可向储能系统提供电能，飞机负载突然提高时可由储能系统与发电机系统共同给负载供电，同时发电机冗余的能量可反向输入储能系统存储电能。热管理系统部件可分为两大类：存储和传输。油箱、空气舱和相变材料充当热能存储元件，而热交换器、泵、风扇、管道和流量阀用于在整个飞机中传输散热工质和热能。
69.在电力系统中，各种部件产生的电损耗被转换为热量。这些损耗在热管理系统中被视为额外热负荷。然而，热管理系统需要电力来运行各种控制部件，例如风扇和泵，这些部件用于在整个系统中传递产生的热量。
70.飞机电力及热耦合系统系统能量优化管理本质上是一个多目标优化问题，衡量电力系统总体性能指标有系统效率、重量、可靠性、直流母线电压电能质量等。电热耦合系统能量管理优化思路为：
71.1)根据图2建立飞机电力系统各设备中能耗和重量关于优化参数之间的函数；
72.2)根据图4以整个飞机电力系统的能耗和总重量为目标函数建立电力系统多目标优化模型，得到各设备数量和规格等信息；
73.3)根据飞机飞行任务的电力功率需求变化数据，如图3所示，分析其可能的电功率传输方式，进而根据飞机电力系统架构确定整个飞机电力系统的图论模型，如图5、6所示。并基于功率平衡以及各种约束条件，设计模型预测控制系统控制模型；然后根据热管理系统确定热管理系统的架构，如图7、8所示，在此基础上建立起相对应的系统图论模型，如图9所示，给出具体的热管理系统架构中能量传递变化过程。
74.4)建立基于图论模型下的飞机电力系统的动力学方程，飞机动态能量模型预测控制的目标函数，以及约束条件数学表达如下式：
75.76.电力系统控制器唯一的连续输入是电池充电和放电速率，限制在
±
100kw：
[0077]-100≤u(k)≤100
[0078]
决策变量变换器开关被约束为二进制：
[0079]
ub∈{0,1}
[0080]
电池soc是电力系统控制器中的动态变量，其状态约束为：
[0081]
0≤x(k)≤100
[0082]
变换器功率与源点输入功率约束：
[0083]
p1+p2+p3+p4+p5≤p
in
[0084]
其余状态变量，输入变量不等式和等式约束：
[0085]
g(k∣t)≥0,k＝0,...,n
p-1
[0086]
h(k∣t)＝0,k＝0,...,n
p-1
[0087]
5)通过优化模型建立起对模型预测控制器中的输入状态变量和输出决策变量做了定义，同时给出了控制对象的优化目标和成本函数，针对飞机的动态能量控制过程，设计控制算法的基本流程如图12所示，在滚动优化时，使用yalmip定义变量，在变量基础上建立目标函数与约束，并使用gurobi优化求解器求解，输出控制信号，再进行下一次循环，进行滚动优化。
[0088]
进一步地，电力系统基于模型预测控制策略下，实现变换器组的较高输出效率，经过基于规则控制下的热管理系统控制后，电力系统变换器组、电子舱的温度以及两个散热油箱的燃油输入温度都低于电力系统在单纯基于规则控制下的温度，证明在mpc策略控制下的电力系统的热环境有助于延长电子设备寿命。
[0089]
通过本发明所提出的基于mpc算法和规则的策略控制相结合的飞机电热耦合系统协同优化的解算结果如图16至21所示。从结果可以看出，基于mpc算法优化的协同优化能量管理控制策略明显优于传统基于状态机的电热管理方法。
[0090]
实施例
[0091]
1、首先根据飞机电力系统和热管理系统架构、设备配置关系，如图2所示。确定系统能量包括电力和热功率传递途径以及传递机理。
[0092]
2、确定电力系统架构及飞行功率需求剖面，如图3所示，选取电力系统优化指标，选取合适优化变量与优化算法。
[0093]
3、对发电机、变换器、电池组、热管理燃油泵、冷板、散热器等典型部件进行相关指标的参数化建模如图4所示，并建立对应的图论系统模型如图6、9所示，满足系统功率需求以及典型部件相关指标约束。
[0094]
4、基于图7所示的飞机燃油热管理系统，设计机载热管理系统控制架构和环路。
[0095]
5、如图10所示，对典型部件进行级联，建立整个电力与热管理耦合系统架构相关优化指标的解析关系，满足能流关系、功率需求等系统相关约束指标。
[0096]
6、然后在以上分析基础上，飞机电力系统建立基于模型预测控制方式，在图论建模基础上，结合热管理稳态和动态模型，如图11、12、13所示。
[0097]
7、在此基础上设计，结合图14给出的飞机飞行参数，通过计算分析得到图15所示的飞机功率变化剖面。
[0098]
8、采用模型预测控制和规则控制相结合的协同控制手段实现对整个电力和热管
理系统的控制，得到如图16至21的效果图。
[0099]
根据本发明实施例的另一个方面，还提供了一种基于电热耦合的飞机电力系统能量优化控制装置，如图22所示，该基于电热耦合的飞机电力系统能量优化控制装置包括：第一建立模块2202和控制模块2204。下面对该基于电热耦合的飞机电力系统能量优化控制装置进行详细说明。
[0100]
第一建立模块2202，用于根据飞机的电力系统和热管理系统耦合架构，分别建立动态和稳态模型、图论模型，其中，电力系统和热管理系统耦合架构至少包括：电力系统与热管理系统；控制模块2204，连接至上述第一建立模块2202，用于基于动态和稳态模型、图论模型使用模型预测控制算法和规则的策略相结合的方式，对电力系统与热管理系统进行协同控制，其中，基于规则的策略根据飞行功率需求和电力系统效率，控制电力系统的电池组充放电状态、可屏蔽负载与变换器工作状态；基于规则的策略根据电力系统部件和冷却油箱温度的变化，控制热管理系统的冷却油箱出口的质量流量以及燃油与冲压空气换热比例；基于模型预测控制算法设置多目标优化函数以及对应的约束条件，并利用滚动优化技术控制电力系统的电池组充放电状态、可屏蔽负载与变换器工作状态。
[0101]
需要说明的是，上述各个模块是可以通过软件或硬件来实现的，例如，对于后者，可以通过以下方式实现：上述各个模块可以位于同一处理器中；和/或，上述各个模块以任意组合的方式位于不同的处理器中。
[0102]
本发明实施例中，该基于电热耦合的飞机电力系统能量优化控制装置可以根据飞机的电力系统和热管理系统耦合架构，分别建立动态和稳态模型、图论模型；基于动态和稳态模型、图论模型使用模型预测控制算法和规则的策略相结合的方式，对电力系统与热管理系统进行协同控制，其中，基于规则的策略根据飞行功率需求和电力系统效率，控制电力系统的电池组充放电状态、可屏蔽负载与变换器工作状态；基于规则的策略根据电力系统部件和冷却油箱温度的变化，控制热管理系统的冷却油箱出口的质量流量以及燃油与冲压空气换热比例；基于模型预测控制算法设置多目标优化函数以及对应的约束条件，并利用滚动优化技术控制电力系统的电池组充放电状态、可屏蔽负载与变换器工作状态。也就是说，本发明实施例弃用了原来的电力系统单纯基于规则控制的温度，进而解决了相关技术中单独采用基于状态机的电热管理方法，无法满足热管理系统对温度的要求的问题，达到了有效改善与优化系统在飞机飞行任务过程中的工作点效率，降低电力系统的功率损耗，实现对飞机电力系统的电、热动态能量优化管理的技术效果。
[0103]
此处需要说明的是，上述第一建立模块2202和控制模块2204对应于方法实施例中的步骤s102至s104，上述模块与对应的步骤所实现的示例和应用场景相同，但不限于上述方法实施例所公开的内容。
[0104]
可选地，上述第一建立模块2202包括：获取单元，用于获取电力系统和热管理系统耦合架构中的典型部件，其中，典型部件包括以下至少之一：发电机、变换器、电池组、热管理燃油泵、冷板、散热器；建模单元，用于根据典型部件进行优化指标的参数化建模，得到图论模型，其中，图论模型包括以下至少之一：电力系统图论模型、热管理系统图论模型。
[0105]
可选地，上述装置还包括：获取模块，用于在获取电力系统和热管理系统耦合架构中的典型部件之前，获取电力系统架构与飞行功率需求剖面；第一确定模块，用于根据电力系统架构与飞行功率需求剖面，确定优化指标、优化变量以及优化算法。
[0106]
可选地，上述装置还包括：第二建立模块，用于在根据飞机的电力系统和热管理系统耦合架构，分别建立动态和稳态模型、图论模型之前，根据电力系统和热管理系统耦合架构，建立电力系统各设备中能耗和重量关于优化变量之间的函数关系；第三建立模块，用于根据变换器效率曲线以电力系统的总能耗和总重量为目标函数，建立电力系统的多目标优化模型，得到各设备数量和规格。
[0107]
可选地，上述装置还包括：第二确定模块，用于在基于动态和稳态模型、图论模型使用模型预测控制算法和规则的策略相结合的方式，对电力系统与热管理系统进行协同控制之前，根据飞机的飞行参数，确定飞机典型负载任务剖面图，其中，飞行参数包括：巡航高度、马赫数、环境空气温度以及冲压空气温度，飞机典型负载任务剖面图用于表示非关键负载功率、关键负载功率以及系统总功率随时间发生的变化。
[0108]
可选地，上述装置还包括：比较模块，用于在基于动态和稳态模型、图论模型使用模型预测控制算法和规则的策略相结合的方式，对电力系统与热管理系统进行协同控制之后，比较基于模型预测控制算法和基于规则的策略在电力系统效率、温度以及电池荷电状态的差异；第三确定模块，用于根据比较结果，确定最优的能量管理策略。
[0109]
可选地，上述约束条件包括以下至少之一：电池充电和放电速率约束、决策变量变换器开关约束、电池荷电状态约束、变换器功率与源点输入功率约束、输入变量不等式和等式约束。
[0110]
根据本发明实施例的另一个方面，还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制计算机可读存储介质所在设备执行上述中任意一项的基于电热耦合的飞机电力系统能量优化控制方法。
[0111]
需要说明的是，上述计算机可读存储介质可以位于计算机网络中计算机终端中的任意一个计算机终端中，和/或位于移动终端中的任意一个移动终端中，上述计算机可读存储介质包括存储的程序。
[0112]
根据本发明实施例的另一个方面，还提供了一种处理器，该处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行上述中任意一项的基于电热耦合的飞机电力系统能量优化控制方法。
[0113]
根据本发明实施例的另一个方面，还提供了一种设备，该设备包括处理器、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，处理器执行程序时实现上述中任意一项的基于电热耦合的飞机电力系统能量优化控制方法的步骤。
[0114]
以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。

技术特征：

1.一种基于电热耦合的飞机电力系统能量优化控制方法，其特征在于，包括：根据飞机的电力系统和热管理系统耦合架构，分别建立动态和稳态模型、图论模型，其中，所述电力系统和热管理系统耦合架构至少包括：电力系统与热管理系统；基于所述动态和稳态模型、所述图论模型使用模型预测控制算法和规则的策略相结合的方式，对所述电力系统与所述热管理系统进行协同控制，其中，基于所述规则的策略根据飞行功率需求和电力系统效率，控制所述电力系统的电池组充放电状态、可屏蔽负载与变换器工作状态；基于所述规则的策略根据电力系统部件和冷却油箱温度的变化，控制所述热管理系统的冷却油箱出口的质量流量以及燃油与冲压空气换热比例；基于所述模型预测控制算法设置多目标优化函数以及对应的约束条件，并利用滚动优化技术控制所述电力系统的所述电池组充放电状态、所述可屏蔽负载与所述变换器工作状态。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据飞机的电力系统和热管理系统耦合架构，建立图论模型，包括：获取所述电力系统和热管理系统耦合架构中的典型部件，其中，所述典型部件包括以下至少之一：发电机、变换器、电池组、热管理燃油泵、冷板、散热器；根据所述典型部件进行优化指标的参数化建模，得到所述图论模型，其中，所述图论模型包括以下至少之一：电力系统图论模型、热管理系统图论模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在获取所述电力系统和热管理系统耦合架构中的典型部件之前，所述方法还包括：获取电力系统架构与飞行功率需求剖面；根据所述电力系统架构与所述飞行功率需求剖面，确定所述优化指标、优化变量以及优化算法。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据飞机的电力系统和热管理系统耦合架构，分别建立动态和稳态模型、图论模型之前，所述方法还包括：根据所述电力系统和热管理系统耦合架构，建立所述电力系统各设备中能耗和重量关于优化变量之间的函数关系；根据变换器效率曲线以所述电力系统的总能耗和总重量为目标函数，建立所述电力系统的多目标优化模型，得到各设备数量和规格。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在基于所述动态和稳态模型、所述图论模型使用模型预测控制算法和规则的策略相结合的方式，对所述电力系统与所述热管理系统进行协同控制之前，所述方法还包括：根据所述飞机的飞行参数，确定飞机典型负载任务剖面图，其中，所述飞行参数包括：巡航高度、马赫数、环境空气温度以及冲压空气温度，所述飞机典型负载任务剖面图用于表示非关键负载功率、关键负载功率以及系统总功率随时间发生的变化。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在基于所述动态和稳态模型、所述图论模型使用模型预测控制算法和规则的策略相结合的方式，对所述电力系统与所述热管理系统进行协同控制之后，所述方法还包括：比较基于所述模型预测控制算法和基于所述规则的策略在电力系统效率、温度以及电池荷电状态的差异；根据比较结果，确定最优的能量管理策略。
7.根据权利要求1至6中任意一项所述的方法，其特征在于，所述约束条件包括以下至少之一：电池充电和放电速率约束、决策变量变换器开关约束、电池荷电状态约束、变换器功率与源点输入功率约束、输入变量不等式和等式约束。8.一种基于电热耦合的飞机电力系统能量优化控制装置，其特征在于，包括：第一建立模块，用于根据飞机的电力系统和热管理系统耦合架构，分别建立动态和稳态模型、图论模型，其中，所述电力系统和热管理系统耦合架构至少包括：电力系统与热管理系统；控制模块，用于基于所述动态和稳态模型、所述图论模型使用模型预测控制算法和规则的策略相结合的方式，对所述电力系统与所述热管理系统进行协同控制，其中，基于所述规则的策略根据飞行功率需求和电力系统效率，控制所述电力系统的电池组充放电状态、可屏蔽负载与变换器工作状态；基于所述规则的策略根据电力系统部件和冷却油箱温度的变化，控制所述热管理系统的冷却油箱出口的质量流量以及燃油与冲压空气换热比例；基于所述模型预测控制算法设置多目标优化函数以及对应的约束条件，并利用滚动优化技术控制所述电力系统的所述电池组充放电状态、所述可屏蔽负载与所述变换器工作状态。9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行权利要求1至7中任意一项所述的基于电热耦合的飞机电力系统能量优化控制方法。10.一种处理器，其特征在于，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1至7中任意一项所述的基于电热耦合的飞机电力系统能量优化控制方法。

技术总结

本发明实施例公开了一种基于电热耦合的飞机电力系统能量优化控制方法和装置。该方法包括：根据飞机的电力系统和热管理系统耦合架构，分别建立动态和稳态模型、图论模型；基于动态和稳态模型、图论模型使用模型预测控制算法和规则的策略相结合的方式，对电力系统与热管理系统进行协同控制。通过本发明，解决了相关技术中单独采用基于状态机的电热管理方法，无法满足热管理系统对温度的要求的问题，达到了有效改善与优化系统在飞机飞行任务过程中的工作点效率，降低电力系统的功率损耗，实现对飞机电力系统的电、热动态能量优化管理的技术效果。效果。效果。