本發(fā)明涉及儲能，特別涉及一種基于自適應權重的混合儲能系統(tǒng)能量管理策略和相關裝置。

背景技術：

1、儲能相關領域亟需探索新能源燃料，以減少對傳統(tǒng)石化燃料的依賴。氫能作為一種清潔、無污染且來源廣泛的新能源被日漸重視。燃料電池(fuel?cell，fc)由于其高能量密度和清潔運行等特點，已成為氫能應用的主要形式而備受人們關注。但由于燃料電池的動態(tài)響應較差，難以單獨滿足瞬時功率需求，因此將燃料電池與電儲能設備結合的混合儲能系統(tǒng)(hybrid?energy?storage?system，hess)應運而生。其中，混合儲能系統(tǒng)應用于載運工具和/或可再生能源系統(tǒng)，載運工具包括但不限于乘用車、卡車、客車、輪船、飛機，可再生能源系統(tǒng)包括但不限于電網、微電網，混合儲能系統(tǒng)至少包括電儲能設備和燃料電池，電儲能設備包括但不限于超級電容器、鋰離子電池和鈉離子電池，燃料電池包括但不限于質子交換膜燃料電池、堿性燃料電池、磷酸燃料電池、固體氧化物燃料電池和熔融碳酸鹽燃料電池。

2、模型預測控制(model?predictive?control，mpc)作為一種基于優(yōu)化的方法，可應用于多變量系統(tǒng)，例如混合儲能系統(tǒng)。然而，傳統(tǒng)的mpc方法使用固定權重，因此當混合儲能系統(tǒng)的狀態(tài)發(fā)生變化時無法及時有效地調整，影響其控制性能。因此，需要提供一種基于自適應權重的混合儲能系統(tǒng)能量管理策略和相關裝置。

技術實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供一種基于自適應權重的混合儲能系統(tǒng)能量管理策略和相關裝置，改善了現(xiàn)有技術由于mpc權重固定，無法根據混合儲能系統(tǒng)的工況靈活分配能量的問題。

2、本發(fā)明提供的一種基于自適應權重的混合儲能系統(tǒng)能量管理策略，應用于混合儲能系統(tǒng)，所述能量管理策略包括：獲取所述混合儲能系統(tǒng)在當前的采樣時刻的系統(tǒng)狀態(tài)；其中，系統(tǒng)狀態(tài)包括所述電儲能設備的荷電狀態(tài)和所述燃料電池的輸出電流；根據當前的采樣時刻的系統(tǒng)狀態(tài)，基于狀態(tài)空間方程預測出所述混合儲能系統(tǒng)在多個預測的采樣時刻的系統(tǒng)狀態(tài)；將當前的采樣時刻的系統(tǒng)狀態(tài)和多個預測的采樣時刻的系統(tǒng)狀態(tài)輸入至權重預測模型，生成所述混合儲能系統(tǒng)在各個采樣時刻的自適應權重；按照各個采樣時刻，根據對應自適應權重和系統(tǒng)狀態(tài)確定所述混合儲能系統(tǒng)的控制輸入；其中，所述控制輸入為所述燃料電池的輸出電流變化量；根據各個采樣時刻的控制輸入調整所述混合儲能系統(tǒng)中升壓變換器的占空比，并基于調整后的占空比分配所述燃料電池和所述電儲能設備在對應采樣時刻的能量。

3、于本發(fā)明一實施例中，所述狀態(tài)空間方程為：xk+1＝axk+buuk+bddk，其中，a為狀態(tài)系數矩陣，bu為輸入系數矩陣，bd為擾動系數矩陣，xk為k采樣時刻的系統(tǒng)狀態(tài)，dk為k采樣時刻所述儲能控制系統(tǒng)的負載電流，uk為k采樣時刻的控制輸入。

4、于本發(fā)明一實施例中，所述將當前的采樣時刻的系統(tǒng)狀態(tài)和多個預測的采樣時刻的系統(tǒng)狀態(tài)輸入至權重預測模型，生成所述混合儲能系統(tǒng)在各個采樣時刻的自適應權重，包括：對各個系統(tǒng)狀態(tài)歸一化處理；將歸一化處理后的各個系統(tǒng)狀態(tài)輸入至所述權重預測模型，預測出所述混合儲能系統(tǒng)在各個采樣時刻的自適應權重。

5、于本發(fā)明一實施例中，所述權重預測模型是通過預先獲取的系統(tǒng)狀態(tài)集和對應的自適應權重標簽集訓練得到，針對每一個系統(tǒng)狀態(tài)，對應自適應權重標簽的生成過程包括：隨機生成預設數量個自適應權重；基于預設的成本函數，計算每一個自適應權重對應的目標成本；根據目標成本基于灰狼優(yōu)化算法迭代并更新各個自適應權重，并在其中一個自適應權重對應的目標成本的變化量小于預設變化量閾值時，將其作為該系統(tǒng)狀態(tài)對應的自適應權重標簽。

6、于本發(fā)明一實施例中，所述自適應權重包括自適應狀態(tài)權重和自適應輸入權重，所述按照各個采樣時刻，根據對應自適應權重和系統(tǒng)狀態(tài)確定所述混合儲能系統(tǒng)的控制輸入，包括：針對每一個采樣時刻，基于對應的自適應狀態(tài)權重生成狀態(tài)權重矩陣；針對每一個采樣時刻，基于對應的自適應輸入權重生成輸入權重矩陣；根據預設的控制輸入的成本函數，基于所有采樣時刻對應的系統(tǒng)狀態(tài)、狀態(tài)權重矩陣和輸入權重矩陣得到控制輸入在所有采樣時刻的目標成本；最小化所述目標成本，得到所述混合儲能系統(tǒng)在各個采樣時刻的控制輸入。

7、于本發(fā)明一實施例中，所述按照各個采樣時刻，根據對應自適應權重和系統(tǒng)狀態(tài)確定所述混合儲能系統(tǒng)的控制輸入，包括：針對每一個采樣時刻，基于對應的自適應狀態(tài)權重生成狀態(tài)權重矩陣；針對每一個采樣時刻，基于對應的自適應輸入權重生成輸入權重矩陣；基于所有的采樣時刻的數量，生成對稱權重矩陣；根據預設的控制輸入的成本函數，基于所有采樣時刻對應的系統(tǒng)狀態(tài)、狀態(tài)權重矩陣、輸入權重矩陣以及所述對稱權重矩陣得到控制輸入在所有采樣時刻的目標成本；最小化所述目標成本，得到所述混合儲能系統(tǒng)在各個采樣時刻的控制輸入。

8、于本發(fā)明一實施例中，針對每一個采樣時刻，根據采樣時刻的控制輸入分配所述混合儲能系統(tǒng)在對應采樣時刻的能量，包括：基于比例積分算法，根據該采樣時刻的控制輸入得到所述混合儲能系統(tǒng)的升壓變換器在該采樣時刻的占空比；基于占空比調控所述燃料電池和所述電儲能設備在對應采樣時刻的能量分配。

9、于本發(fā)明一實施例中，還提供一種基于自適應權重的混合儲能系統(tǒng)能量分配裝置，應用于混合儲能系統(tǒng)，所述能量管理裝置包括：初始狀態(tài)獲取模塊，用于獲取所述混合儲能系統(tǒng)在當前的采樣時刻的系統(tǒng)狀態(tài)；其中，系統(tǒng)狀態(tài)包括所述電儲能設備的荷電狀態(tài)和所述燃料電池的輸出電流；狀態(tài)預測模塊，用于根據當前的采樣時刻的系統(tǒng)狀態(tài)，基于狀態(tài)空間方程預測出所述混合儲能系統(tǒng)在多個預測的采樣時刻的系統(tǒng)狀態(tài)；權重預測模塊，用于將當前的采樣時刻的系統(tǒng)狀態(tài)和多個預測的采樣時刻的系統(tǒng)狀態(tài)輸入至權重預測模型，生成所述混合儲能系統(tǒng)在各個采樣時刻的自適應權重；輸入生成模塊，用于按照各個采樣時刻，根據對應自適應權重和系統(tǒng)狀態(tài)確定所述混合儲能系統(tǒng)的控制輸入；其中，所述控制輸入為所述燃料電池的輸出電流變化量；能量管理模塊，用于根據各個采樣時刻的控制輸入調整所述混合儲能系統(tǒng)中升壓變換器的占空比，并基于調整后的占空比分配所述燃料電池和所述電儲能設備在對應采樣時刻的能量。

10、于本發(fā)明一實施例中，還提供一種電子設備，包括：一個或多個處理器；存儲裝置，用于存儲一個或多個程序，當所述一個或多個程序被所述一個或多個處理器執(zhí)行時，使得所述電子設備實現(xiàn)上述任一項所述的基于自適應權重的混合儲能系統(tǒng)能量管理策略。

11、于本發(fā)明一實施例中，還提供一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，當所述計算機程序被計算機的處理器執(zhí)行時，使計算機執(zhí)行上述任一項所述的基于自適應權重的混合儲能系統(tǒng)能量管理策略。

12、如上所述，本發(fā)明提出的一種基于自適應權重的混合儲能系統(tǒng)能量管理策略和相關裝置，具有以下有益效果：通過采集混合儲能系統(tǒng)在當前采樣時刻的系統(tǒng)狀態(tài)，并基于狀態(tài)空間方程預測未來多個采樣時刻的系統(tǒng)狀態(tài)。將當前狀態(tài)和預測的未來狀態(tài)輸入至權重預測模型，動態(tài)生成各采樣時刻的自適應權重，使得控制過程能夠根據實時系統(tǒng)狀態(tài)進行調整。根據自適應權重和系統(tǒng)狀態(tài)確定燃料電池的輸出電流變化量，從而更加精準迅速地計算控制輸入，并根據控制輸入優(yōu)化儲能系統(tǒng)的能量分配。本發(fā)明能夠根據系統(tǒng)狀態(tài)自適應生成各個采樣時刻的動態(tài)權重，并根據動態(tài)權重精準計算出控制輸入。改善了現(xiàn)有技術由于mpc權重固定，無法根據混合儲能系統(tǒng)的工況靈活分配能量的問題。