本發(fā)明涉及太陽能氫能混合動(dòng)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(dòng)力飛行汽車能量管理方法。

背景技術(shù)：

1、在能源危機(jī)日益嚴(yán)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(zhuǎn)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(jié)合，不僅能夠提供穩(wěn)定可靠的能源供應(yīng)，還能減少對(duì)石油等傳統(tǒng)能源的依賴，提高能源獨(dú)立性和安全性。這種結(jié)合為應(yīng)對(duì)能源危機(jī)提供了一條可行的道路，推動(dòng)全球走向一個(gè)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(jié)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(shí)收集太陽能，將其轉(zhuǎn)化為電能用于驅(qū)動(dòng)汽車或?yàn)闅淙剂想姵爻潆?。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(yùn)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(duì)化石燃料的依賴，為構(gòu)建更加可持續(xù)和環(huán)保的交通系統(tǒng)奠定了基礎(chǔ)。

2、然而現(xiàn)有的飛行汽車大都依賴于傳統(tǒng)的機(jī)械或電能動(dòng)力，缺少結(jié)合發(fā)展太陽能、氫能飛行汽車，從而難以提升其運(yùn)行效率和可持續(xù)性，并且還不能減少能源消耗和對(duì)環(huán)境的影響，進(jìn)而難以為綠色交通的發(fā)展提供了強(qiáng)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(dòng)力飛行汽車能量管理方法以解決上述問題。

技術(shù)實(shí)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(dòng)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(shù)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(dòng)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(luò)預(yù)測太陽能輻射強(qiáng)度分布；

5、s2、通過使用基于太陽輻射改進(jìn)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(jìn)一步的，在步驟s1中，通過使用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測太陽能輻射強(qiáng)度分布具體為：

9、通過將bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)劃分為l層，并且將任意節(jié)點(diǎn)l的輸出為oi，對(duì)于第m個(gè)輸入，第(l-1)層第i個(gè)節(jié)點(diǎn)的輸出為f(l)()表示激活函數(shù)，第l-1層第l個(gè)節(jié)點(diǎn)與第l-1層第j個(gè)節(jié)點(diǎn)的連接權(quán)為第l層節(jié)點(diǎn)數(shù)為dl-1，輸出為則第j個(gè)節(jié)點(diǎn)的第一層輸入為則第i層第j個(gè)節(jié)點(diǎn)的輸出為具體公式如下：

10、

11、進(jìn)一步的，bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入?yún)?shù)為時(shí)間、飛行汽車精度、緯度、壓強(qiáng)、濕度、太陽輻射參數(shù)，bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出參數(shù)為太陽輻射強(qiáng)度。

12、進(jìn)一步的，在步驟s2中，還包括以下步驟：

13、s21、對(duì)出飛行汽車的發(fā)點(diǎn)到終點(diǎn)區(qū)域進(jìn)行網(wǎng)格化；

14、s22、定義open和closed列表，初始化為空；

15、s23、起點(diǎn)a賦為open列表，障礙物賦給closed列表；

16、s24、計(jì)算open列表中節(jié)點(diǎn)的f(s)值；

17、s25、尋找最小f(s)值的節(jié)點(diǎn)，將其作為父節(jié)點(diǎn)加入closed列表中，并將其臨近節(jié)點(diǎn)加入open列表中；

18、s26、判斷closed列表中是否包含目標(biāo)節(jié)點(diǎn)，如果是，則執(zhí)行步驟s27、如果否，則執(zhí)行步驟s24；

19、s27、計(jì)算得到closed列表中從起點(diǎn)到目標(biāo)地點(diǎn)的最優(yōu)路徑完成路徑規(guī)劃。

20、進(jìn)一步的，在步驟s25中，尋找最小f(s)值的節(jié)點(diǎn)，將其作為父節(jié)點(diǎn)加入closed列表中，并將其臨近節(jié)點(diǎn)加入open列表中具體為：

21、通過以下公式進(jìn)行計(jì)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(biāo)狀態(tài)的代價(jià)估計(jì)，g(s)是在狀態(tài)空間中從初始狀態(tài)到狀態(tài)s的實(shí)際代價(jià)，h(s)是從狀態(tài)n到目標(biāo)狀態(tài)的最佳路徑的估計(jì)代價(jià),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(jià)，具體表示為輻射強(qiáng)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(gè)節(jié)點(diǎn)之間的移動(dòng)代價(jià)：

24、

25、e(s)＝e(i)-e(j)

26、其中xi(i＝1,2)為節(jié)點(diǎn)i的橫坐標(biāo)，yi(i＝1,2)為節(jié)點(diǎn)i的縱坐標(biāo)，e(i)為節(jié)點(diǎn)i的輻射強(qiáng)度，e(j)為節(jié)點(diǎn)j的輻射強(qiáng)度。

27、進(jìn)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(gòu)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(shè)置為控制變量設(shè)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(yīng)方向的載荷系數(shù)，m表示飛行汽車質(zhì)量和s表示參考機(jī)翼區(qū)域，系數(shù)ke分別表示寄生阻力系數(shù)和空氣動(dòng)力學(xué)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(zhuǎn)換效率，

31、將混合系統(tǒng)的能耗降至最低，并將其轉(zhuǎn)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(dāng)量氫耗系數(shù)，電池耗電量可通過λeq轉(zhuǎn)化為氫消耗量，λeq根據(jù)電池電量soc動(dòng)態(tài)變化，使用pid控制器控制λeq的變化，tf是最終飛行時(shí)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(dòng)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(zhuǎn)換效率和最大功率點(diǎn)跟蹤器轉(zhuǎn)換效率。

37、進(jìn)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(shè)定最小化一個(gè)目標(biāo)函數(shù)j，同時(shí)滿足約束條件其中是優(yōu)化變量，

39、(1)通過構(gòu)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(jì)算梯度和海森矩陣：計(jì)算目標(biāo)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(gòu)造二次規(guī)劃子問題：在當(dāng)前迭代點(diǎn)xk,構(gòu)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(diǎn)：計(jì)算下一個(gè)迭代點(diǎn)xk+1＝xk+pk，并更新拉格朗日乘子λ,v；(6)迭代：重復(fù)步驟2到5，直到滿足收斂準(zhǔn)則為止，即目標(biāo)函數(shù)變化很小。

47、與現(xiàn)有技術(shù)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(dòng)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(jié)合，可以顯著提升其運(yùn)行效率和可持續(xù)性。通過先進(jìn)的軌跡優(yōu)化技術(shù)，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(shí)，智能能量管理系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)監(jiān)控和調(diào)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(shí)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(qiáng)有力的支持。