一种多能源船舶混合动力系统分层分布式控制方法与系统

1.本发明属于船舶混合动力系统领域，具体涉及一种多能源船舶混合动力系统分层分布式控制方法与系统。


背景技术：

2.多能源混合动力船舶能够从以下三个方面实现节能减排，一种是集成利用可再生能源和储能装置，减少化石能源的消耗；二是降低主机的选型功率，改善航行过程中主机长期低负荷运行问题；三是采用智能的能量管理策略提升混合动力系统能效水平。随着船舶绿色化和智能化的发展，风能、光伏电池和燃料电池等新能源及蓄电池、超级电容等储能装置在船舶上逐步得到应用，使得船舶混合动力系统的结构和控制逐渐复杂化。能量管理系统不仅需要开展船舶电力系统电能的管理、分配与控制，还涉及到具体动力设备与功率器件的控制，实现对各动力源的功率最优分配，满足船舶动力性、经济性和排放性要求。混合动力船舶的安全高效运行取决于混合动力系统和能量管理系系统。
3.分层分布式控制结构的能量管理系统综合了集中控制和分散控制的优点，具有结构简单、职责分明和分工明确的优点。虽然分层分布式控制结构已经在城市电网系统已有一些应用，然而在船舶行业领域尚有很多不足，没有充分结合船舶实际应用场景，没有针对性研究与设计可行性高的分层分布式控制结构。现有的船舶能量管理控制结构不足主要有两个方面：
4.(1)能量管理层缺少对工程应用价值更高的实时性优化算法进行研究与设计。现有学者提出较多的能量管理方法，然而主要围绕设计在船舶工况信息已知场景下的全局优化算法，缺少结合功率控制层、本地控制层进行实时优化型能量管理策略设计，缺少工程应用的合理性。
5.(2)本地控制层通常采用固定下垂系数的控制方法，无法满足优化型能量管理策略的应用。由于优化型能量管理策略其优化结果是多种分布式动力源的参考分配功率，往往分配的比例是非线性、不固定的，而传统的下垂控制方法主要按照容量大小，设计固定下垂系数，即对应固定的功率分配比例，因此传统下垂控制方法显然无法满足优化型能量管理策略需求。


技术实现要素：

6.本发明的目的在于，提供一种多能源船舶混合动力系统分层分布式控制方法与系统，能够满足多能源混合动力系统的实时优化和精准功率分配。
7.为解决上述技术问题，本发明的技术方案为：一种多能源船舶混合动力系统分层分布式控制方法，包括以下步骤：
8.s1、根据船舶负载预测模型，预测k+1至k+n时刻内船舶需求功率；
9.s2、采用前向动态规划算法，以等效油耗最小为优化目标，计算k+1至k+n时刻内蓄电池的参考充放电功率、柴油机参考输出功率、电机参考输出功率和发电机组参考输出功
率；
10.s3、根据k+1至k+n时刻内蓄电池的参考充放电功率，计算得到k+1至k+n时刻内蓄电池的soc轨迹；
11.s4、通过模型预测控制器跟踪soc轨迹，以跟踪误差最小为优化目标，计算得到k+1至k+n时刻内新的蓄电池的参考充放电功率、柴油机参考输出功率、电机参考输出功率和发电机组参考输出功率；
12.s5、根据动力源的输出电压与期望电压的偏差，采用基于一致性算法计算得到各动力源的参考控制电压补偿量δu；
13.s6、根据新的蓄电池的参考充放电功率、柴油机参考输出功率、电机参考输出功率和发电机组参考输出功率，动态计算下垂系数；通过下垂控制器计算得到各动力源的参考控制电压v
ref
；
14.s7、对参考控制电压v
ref
和参考控制电压补偿量δu做叠加处理，作为最终控制电压输出，对各动力源的输出电压进行控制，实现分层分布式控制。
15.s4中模型预测控制器通过模型预测控制方法跟踪soc轨迹，模型预测控制方法基于建立的混合动力系统状态方程，跟踪soc轨迹，以跟踪误差最小为优化目标，计算得到k+1至k+n时刻内新的蓄电池的参考充放电功率、柴油机参考输出功率、电机参考输出功率和发电机组参考输出功率。
16.混合动力系统状态方程根据蓄电池的soc轨迹与充放电功率、时间关系建立；soc轨迹为蓄电池剩余电量和时间的关系。
17.s2中前向动态规划算法是基于当前系统soc状态以及预测得到的船舶需求功率，依据蓄电池的特性，离散化k+1至k+n时刻内蓄电池的可能输出功率，遍历寻优寻找最优解；寻优求解过程的优化目标是等效油耗最小。
18.s1中船舶负载预测模型中的负载预测是基于机器学习智能算法实现的；其预测时域依据船舶工况预测精度进行设定。
19.s5为基于船舶母线电压与期望值的偏差，通过调控补偿本地控制器输出的电压，实现船舶电网母线电压接近期望值；其中，一致性算法为基于各动力源的输出电压进行通信与信息交互，得到参考控制电压补偿量；参考控制电压补偿量通过pi控制得到，其计算方法为：
20.δui＝k
p
(v
0-v
ave
)+ki∫(v
0-v
ave
)dt
21.其中，δui是分布式控制器输出的参考控制电压补偿量；vi是第i个动力源的输出电压；k
p
和ki均为pi控制器参数；v
ave
为各动力源基于一致性算法得到的平均电压；v0为船舶电网母线电压期望值。
[0022]vave
的计算方法为：
[0023]
x[k+1]＝d
·
x[k]
[0024]
其中，x[k+1]为离散化的第k时刻分布式动力源的输出电压矩阵；d为基于一致性理论，根据控制对象拓扑确定的一致性矩阵。
[0025]
下垂控制器通过基于动态虚拟阻抗的下垂控制方法计算得到各动力源的参考控制电压v
ref
；下垂控制方法依据动力源输出电压会随着功率增大而下降的特性进行控制，认定下垂控制器的下垂系数是恒定的，下垂控制的原理为：
[0026]vref_i
(t)＝v
0-kiii(t)
[0027]
其中v
ref_i
(t)为t时刻，第i个动力源的参考控制电压；所述ki为第i个动力源的下垂系数。
[0028]
基于动态虚拟阻抗的下垂控制方法为对传统下垂控制的改进方法，其改进为针对下垂控制系数进行了动态设计，依据新的蓄电池的参考充放电功率、柴油机参考输出功率、电机参考输出功率和发电机组参考输出功率计算得到实时的下垂系数；下垂系数的计算方法根据下垂控制的特点建立，即功率大小与下垂系数呈反比的特点，实时的下垂系数计算公式为：
[0029][0030]
p
motor
是新的电机参考输出功率；p
battery
是新的蓄电池的参考充放电功率，当p
battery
》0则放电，当p
battery
《0则充电。
[0031]
还提供一种多能源船舶混合动力系统分层分布式控制系统，包括顺次设置的能量管理层、功率控制层和本地控制层；其中，
[0032]
能量管理层，用于根据船舶负载预测模型，预测k+1至k+n时刻内船舶需求功率；采用前向动态规划算法，以等效油耗最小为优化目标，计算k+1至k+n时刻内蓄电池的参考充放电功率、柴油机参考输出功率、电机参考输出功率和发电机组参考输出功率；根据k+1至k+n时刻内蓄电池的参考充放电功率，计算得到k+1至k+n时刻内蓄电池的soc轨迹；通过模型预测控制器跟踪soc轨迹，以跟踪误差最小为优化目标，计算得到k+1至k+n时刻内新的蓄电池的参考充放电功率、柴油机参考输出功率、电机参考输出功率和发电机组参考输出功率；
[0033]
功率控制层，用于根据动力源的输出电压与期望电压的偏差，采用基于一致性算法计算得到各动力源的参考控制电压补偿量δu；
[0034]
本地控制层，用于根据新的蓄电池的参考充放电功率、柴油机参考输出功率、电机参考输出功率和发电机组参考输出功率，动态计算下垂系数；通过下垂控制器计算得到各动力源的参考控制电压v
ref
；对参考控制电压v
ref
和参考控制电压补偿量δu做叠加处理，作为最终控制电压输出，对各动力源的输出电压进行控制，实现分层分布式控制。
[0035]
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
[0036]
其一，考虑到不同控制层的功能特点与实时性需求，合理的设计了分层分布式控制结构，综合mpc控制的鲁棒性与动态规划算法的优化性能。设计的控制结构简单，可行性高，实时性好，具有好的理论与工程应用价值。
[0037]
其二，充分结合了前向动态规划(fdp)算法和模型预测控制(mpc)方法的优势。fdp算法通过工况预测得到最佳节能的参考轨迹，mpc则通过跟随能够提供高鲁棒性的参考功率结果。
[0038]
其三，针对性提出了一种动态虚拟阻抗方法，可以精准实现预期功率分配调控。该方法不局限上述讨论到的混合动力系统拓扑，可以延伸扩展应用在具有更多分布式动力源的混合动力系统。
附图说明
[0039]
图1为本发明实施例的流程示意图；
[0040]
图2为本发明实施例的结构示意图；
[0041]
图3为本发明实施例的原理示意图；
[0042]
图4(a)为本发明实施例中1台发电机供能驱动电机的能量流拓扑结构示意图；
[0043]
图4(b)为本发明实施例中1台发电机供能驱动电机及蓄电池充电的能量流拓扑结构示意图；
[0044]
图4(c)为本发明实施例中1台发电机与蓄电池供能驱动电机的能量流拓扑结构示意图；
[0045]
图4(d)为本发明实施例中2台发电机供能驱动电机的能量流拓扑结构示意图；
[0046]
图4(e)为本发明实施例中2台发电机供能驱动电机及蓄电池充电的能量流拓扑结构示意图；
[0047]
图4(f)为本发明实施例中2台发电机与蓄电池供能驱动电机的能量流拓扑结构示意图；
[0048]
图中，1-第一船舶发电机组，2-第二船舶发电机组，3-蓄电池，5-第一变流器装置，6-第二变流器装置，7-第三变流器装置，8-第四变流器装置，9-船舶电网母线，10-船舶电机，11-船舶柴油机，12-齿轮箱，13-船舶螺旋桨。
具体实施方式
[0049]
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
[0050]
如图4所示的多能船舶混合动力系统拓扑结构，该拓扑结构作为所述分层分布式控制方法的控制对象。
[0051]
按照分层分布式控制方法，实施流程见图1，具体实施步骤如下：
[0052]
步骤一：根据船舶负载预测模型，预测出未来时刻船舶需求功率；
[0053]
步骤二：能量管理层中的前向动态规划算法根据当前蓄电池soc状态，根据未来时刻需求功率，依据等效油耗最低的优化目标，求解得到未来时刻最优的柴油机输出功率、船舶电机输出功率、蓄电池的充放电功率和发电机组输出功率；
[0054]
步骤三：根据求解得到的蓄电池未来放电轨迹，根据蓄电池自身特性，计算得到未来时刻soc的预测轨迹，该轨迹作为模型预测控制器的参考输入；
[0055]
步骤四：能量管理层中的模型预测控制器，跟踪步骤三得到的蓄电池soc参考轨迹，再次求解得到蓄电池参考功率，使得模型预测控制器中的状态方程对应的soc变化轨迹与参考轨迹保持一致。依据新的蓄电池参考功率，未来时刻最优发电机组输出功率和船舶电机输出功率。船舶柴油机功率保持基于fdp算法求解结果不变。
[0056]
步骤五：能量管理层输出未来时刻最优的柴油机输出功率、船舶电机输出功率、蓄电池的充放电功率和发电机组输出功率。本地控制层接收到上述参考功率结果，依据动态虚拟下垂控制方法，计算得到不同动力源的实时下垂系数，具体如下：
[0057][0058][0059][0060]
p
motor
＝p
generator1
+p
generator2
+p
battery
[0061]
p
demand_pred
＝p
motor
+p
diesel
[0062]
其中，k
generator1
，k
generator2
分别为两台发电机组当前下垂系数；p
demand_predl
，p
diesel
，p
motor
，p
battery
分别是预测得到的需求功率、船舶柴油机参考功率、电机参考功率和蓄电池的参考功率。
[0063]
步骤六：下垂控制器依据步骤五实时动态更新下垂系数，下垂控制器根据不同动力源的输出电流，计算得到不同动力源的参考电压。
[0064]vref,generator1
(t)＝v
0-k
generator1igenerator1
(t)
[0065]vref,generator2
(t)＝v
0-k
generator2igenerator2
(t)
[0066]vref,battery
(t)＝v
0-k
batteryibattery
(t)
[0067]
步骤七：功率控制层依据不同动力源输出电压值与母线电压期望值的偏差，基于一致性收敛矩阵得到分布式动力源的平均电压v
ave
，根据pi控制器得到不同动力源的补偿电压值。
[0068]
δu
generator1
＝k
p1
(v
0-v
ave
)+k
i1
∫(v
0-v
ave
)dt
[0069]
δu
generator2
＝k
p2
(v
0-v
ave
)+k
i2
∫(v
0-v
ave
)dt
[0070]
δu
battery
＝k
p3
(v
0-v
ave
)+k
i3
∫(v
0-v
ave
)dt
[0071]
步骤八：根据步骤六得到的动力源参考电压以及步骤七得到的动力源补偿电压，分别叠加得到动力源的最终参考控制电压。
[0072]vref_new,generator1
(t)＝v
ref,generator1
(t)+δu
generator1
[0073]vref_new,generator2
(t)＝v
ref,generator2
(t)+δu
generator2
[0074]vref_new,battery
(t)＝v
ref,battery
(t)+δu
battery
[0075]
步骤九：根据步骤八得到动力源最终的参考控制电压，分别传输到对应整流器和变流器控制单元，控制整流器和变流器输出对应的电压，到此完成一次控制。
[0076]
步骤十：重复步骤一至九，实时闭环实现上述控制流程，基于提出的分层分布式控制方法，实时优化船舶混合动力系统能耗。
[0077]
所述船舶柴油机和船舶电机通过齿轮箱并联式机械连接；所述发电机组、蓄电池通过并联式电气连接，形成船舶电网母线，船舶电网母线用于给船舶电机供能。
[0078]
所述分层分布式控制方法包含三层：能量管理层、功率控制层和本地控制层。所述能量管理层包含一种结合前向动态求解和模型预测控制(fdp-mpc)的实时优化能量管理策略；所述功率控制层包含一种基于一致性算法的分布式控制方法；所述本地控制层包含一种基于动态虚拟阻抗的下垂控制方法。
[0079]
本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.一种多能源船舶混合动力系统分层分布式控制方法，其特征在于，包括以下步骤：s1、根据船舶负载预测模型，预测k+1至k+n时刻内船舶需求功率；s2、采用前向动态规划算法，以等效油耗最小为优化目标，计算k+1至k+n时刻内蓄电池的参考充放电功率、柴油机参考输出功率、电机参考输出功率和发电机组参考输出功率；s3、根据k+1至k+n时刻内蓄电池的参考充放电功率，计算得到k+1至k+n时刻内蓄电池的soc轨迹；s4、通过模型预测控制器跟踪soc轨迹，以跟踪误差最小为优化目标，计算得到k+1至k+n时刻内新的蓄电池的参考充放电功率、柴油机参考输出功率、电机参考输出功率和发电机组参考输出功率；s5、根据动力源的输出电压与期望电压的偏差，采用基于一致性算法计算得到各动力源的参考控制电压补偿量δu；s6、根据新的蓄电池的参考充放电功率、柴油机参考输出功率、电机参考输出功率和发电机组参考输出功率，动态计算下垂系数；通过下垂控制器计算得到各动力源的参考控制电压v
ref
；s7、对参考控制电压v
ref
和参考控制电压补偿量δu做叠加处理，作为最终控制电压输出，对各动力源的输出电压进行控制，实现分层分布式控制。2.根据权利要求1所述的一种多能源船舶混合动力系统分层分布式控制方法，其特征在于，s4中模型预测控制器通过模型预测控制方法跟踪soc轨迹，模型预测控制方法基于建立的混合动力系统状态方程，跟踪soc轨迹，以跟踪误差最小为优化目标，计算得到k+1至k+n时刻内新的蓄电池的参考充放电功率、柴油机参考输出功率、电机参考输出功率和发电机组参考输出功率。3.根据权利要求2所述的一种多能源船舶混合动力系统分层分布式控制方法，其特征在于，混合动力系统状态方程根据蓄电池的soc轨迹与充放电功率、时间关系建立；soc轨迹为蓄电池剩余电量和时间的关系。4.根据权利要求1所述的一种多能源船舶混合动力系统分层分布式控制方法，其特征在于，s2中前向动态规划算法是基于当前系统soc状态以及预测得到的船舶需求功率，依据蓄电池的特性，离散化k+1至k+n时刻内蓄电池的可能输出功率，遍历寻优寻找最优解；寻优求解过程的优化目标是等效油耗最小。5.根据权利要求1所述的一种多能源船舶混合动力系统分层分布式控制方法，其特征在于，s1中船舶负载预测模型中的负载预测是基于机器学习智能算法实现的；其预测时域依据船舶工况预测精度进行设定。6.根据权利要求1所述的一种多能源船舶混合动力系统分层分布式控制方法，其特征在于，s5为基于船舶母线电压与期望值的偏差，通过调控补偿本地控制器输出的电压，实现船舶电网母线电压接近期望值；其中，一致性算法为基于各动力源的输出电压进行通信与信息交互，得到参考控制电压补偿量；参考控制电压补偿量通过pi控制得到，其计算方法为：δu
i
＝k
p
(v
0-v
ave
)+k
i
∫(v
0-v
ave
)dt其中，δu
i
是分布式控制器输出的参考控制电压补偿量；v
i
是第i个动力源的输出电压；k
p
和k
i
均为pi控制器参数；v
ave
为各动力源基于一致性算法得到的平均电压；v0为船舶电网
母线电压期望值。7.根据权利要求6所述的一种多能源船舶混合动力系统分层分布式控制方法，其特征在于，v
ave
的计算方法为：x[k+1]＝d
·
x[k]其中，x[k+1]为离散化的第k时刻分布式动力源的输出电压矩阵；d为基于一致性理论，根据控制对象拓扑确定的一致性矩阵。8.根据权利要求6所述的一种多能源船舶混合动力系统分层分布式控制方法，其特征在于，下垂控制器通过基于动态虚拟阻抗的下垂控制方法计算得到各动力源的参考控制电压v
ref
；下垂控制方法依据动力源输出电压会随着功率增大或下降的特性进行控制，认定下垂控制器的下垂系数是恒定的，下垂控制的原理为：v
ref_i
(t)＝v
0-k
i
i
i
(t)其中，v
ref_i
(t)为t时刻，第i个动力源的参考控制电压；所述k
i
为第i个动力源的下垂系数。9.根据权利要求8所述的一种多能源船舶混合动力系统分层分布式控制方法，其特征在于，基于动态虚拟阻抗的下垂控制方法为对传统下垂控制的改进方法，其改进为针对下垂控制系数进行了动态设计，依据新的蓄电池的参考充放电功率、柴油机参考输出功率、电机参考输出功率和发电机组参考输出功率计算得到实时的下垂系数；下垂系数的计算方法根据下垂控制的特点建立，即功率大小与下垂系数呈反比的特点，实时的下垂系数计算公式为：其中，p
motor
是新的电机参考输出功率；p
battery
是新的蓄电池的参考充放电功率，当p
battery
>0则放电，当p
battery
<0则充电。10.一种使用如权利要求1-9任一项所述的一种多能源船舶混合动力系统分层分布式控制方法的系统，其特征在于，包括顺次设置的能量管理层、功率控制层和本地控制层；其中，能量管理层，用于根据船舶负载预测模型，预测k+1至k+n时刻内船舶需求功率；采用前向动态规划算法，以等效油耗最小为优化目标，计算k+1至k+n时刻内蓄电池的参考充放电功率、柴油机参考输出功率、电机参考输出功率和发电机组参考输出功率；根据k+1至k+n时刻内蓄电池的参考充放电功率，计算得到k+1至k+n时刻内蓄电池的soc轨迹；通过模型预测控制器跟踪soc轨迹，以跟踪误差最小为优化目标，计算得到k+1至k+n时刻内新的蓄电池的参考充放电功率、柴油机参考输出功率、电机参考输出功率和发电机组参考输出功率；功率控制层，用于根据动力源的输出电压与期望电压的偏差，采用基于一致性算法计算得到各动力源的参考控制电压补偿量δu；本地控制层，用于根据新的蓄电池的参考充放电功率、柴油机参考输出功率、电机参考输出功率和发电机组参考输出功率，动态计算下垂系数；通过下垂控制器计算得到各动力源的参考控制电压v
ref
；对参考控制电压v
ref
和参考控制电压补偿量δu做叠加处理，作为最终控制电压输出，对各动力源的输出电压进行控制，实现分层分布式控制。

技术总结
本发明公开了一种多能源船舶混合动力系统分层分布式控制方法，包括：根据船舶负载预测模型，预测船舶需求功率；计算蓄电池、柴油机、电机和发电机组参考功率；根据蓄电池的参考功率，计算得到蓄电池的SOC轨迹；跟踪SOC轨迹，计算得到新的蓄电池、柴油机、电机和发电机组参考功率；根据动力源的输出电压与期望电压的偏差，计算得到各动力源的参考控制电压补偿量ΔU；根据新的蓄电池、柴油机、电机和发电机组参考功率，动态计算下垂系数；通过下垂控制器计算得到各动力源的参考控制电压V


技术研发人员：范爱龙 刘汉有 李永平 田智齐 邱皓
受保护的技术使用者：武汉理工大学
技术研发日：2023.04.13
技术公布日：2023/6/4