直升机燃料电池动力系统配置优化策略研究
发布时间：2021-04-04 14:42
燃料电池混合动力系统作为飞行器动力源具有极大的发展潜力,但其混合度配置与飞行器性能密切相关,是一个复杂的问题。提出了一种优化配置策略对燃料电池直升机的混合动力系统参数进行优化配置。根据直升机的参数、需求等对直升机需用功率进行计算,以动力系统经济性、系统质量以及续航时间为目标,直升机最大功率需求、锂电池荷电状态变化范围等为约束条件,构建了多目标多约束的优化模型,并且采用多目标优化遗传算法与动态规划算法结合的算法进行优化,得到多目标pareto前沿,根据质量、续航时间在可接受范围内、经济性最优确定了系统混合度匹配方案。
【文章来源】：电源技术. 2020,44(10)北大核心
【文章页数】：5 页
【部分图文】：
图１?直升机燃料电池混合动力系统结构??１．１直升机整机参数??本文选取中国自主研制的单旋翼轻型直升机直－１１的机??
中的优化目标为动力系统??经济性、质量以及整体续航时间，控制变量为燃料电池的额定??功率、锂电池的数量以及携带氢气质量，为计算给定工况下的??续航时间，引人一种改进的动态规划算法，合理分配燃料电池??和锂电池输出功率使其达到等效氢耗最校??３．２改进动态规划算法??改进动态规划算法首先确定功率分配的可达集合，将系??统运行时间作为横轴离散成Ｔ个点，纵轴由从０到ＪＷ的燃??料电池输出功率的ｓ个状态组成，从而得到ｓｘ?ｒ个节点，代??表整个系统运行周期内不同的ＳＸ?Ｔ种功率分配，如图３所??示。图３中每个点代表燃料电池在某一时刻ｔ的可输出功率，??其中状态ｉ和时刻的节点具备节点代价函数Ｑ，相邻时刻ｆｃ??和）ｃ＋１的状态ｉ、ｊ之间存在转移代价函数。因此每个节??点的总代价是自身代价和上一时刻状态转移代价之和，若状??态之间转移违反约束条件，则被视为不可能，直到最后时刻ｒ??找到最小代价的状态并且反向追溯到１时刻的状态，形成最??小代价路径。??图３?动态规划算法状态离散示意图??对于燃料电池和锂电池，我们只关心其输出功率Ｐｆｃ和??巧，而不考虑其电化学特性，对于每一时刻，均有系统总需求功??率ＫｉＨＵＯ＋ｉＵｔ）。且每一时刻需更新锂电池的ｓｏｃ，ｓｏｃ??依据式（１３）计算Ｐｉ，式中：？）Ｂ表示锂电池充放电效率，表示电??池总容量，锂电池放电时ＰＢ（〇为正，充电时ＪＦＵ０为负。??５，ＯＣ（ｆ）?＝??ＳＯＣ｛ｔ－＼）－＾＾－……ＰＢ（〇?彡?０??ＳＯＣ｛ｔ－＼）－——－＾—……ＰＢ?（＜）?＜?０??Ｑｂ??（１３）??确定系统代价函数，如前所述每个节点状态均存在节点??代价，以系统等效氢耗最小为目标。节
＾ＳＯＣ＾??（）??《Ａ??式中：Ｐｇ为飞行过程中最大需求功率约束；ｓｏｃ＾和ｓｏｋ??分别为锂电池荷电状态的上下限；ＪＷ和Ｕ分别为燃料电??池输出功率的上下限；和Ｉ则分别为锂电池充放电功??率的上下限。??３多目标模型求解方法??燃料电池混合动力系统多目标模型的求解采用多目标遗??传算法（ＮＳＧＡ?ｎ）和动态规划结合的算法。．??３．１?ＮＳＧＡ?ＩＩ?算法??ＮＳＧＡ?ｎ是一种基于ｐａｒｅｔｏ最优解的并且带有精英保留??策略的快速非支配多目标优化算法１８１，计算流程如图２所示。??首先确定变量的可行域，按照式（４）计算，直－１１在最大巡航速??度飞行续航３?ｈ条件下，所需携带氢气最大质量为７５?ｋｇ，但是??由于动力舱空间有限；携带氢气最大质量不宜超过２５?ｋｇ，由??此确定变量搜索空间为：??■＾ＦＣ?Ｇ?｛＾＾ｉｎａｉｉ｝??心＾｛０，２５｝??图２?ＮＳＧＡ?ＩＩ算法流程??然后在可行域范围内随机生成个体数为Ｎ的种群，对每??个个体进行快速非支配排序和拥挤度计算，随后与父代混合??形成新种群，将个体按照非支配等级由低到高形成新的父代，??不足部分按拥挤度由大到小加人，最后根据竞标赛规则筛选??新的种群，循环直到代数上限。本文中的优化目标为动力系统??经济性、质量以及整体续航时间，控制变量为燃料电池的额定??功率、锂电池的数量以及携带氢气质量，为计算给定工况下的??续航时间，引人一种改进的动态规划算法，合理分配燃料电池??和锂电池输出功率使其达到等效氢耗最校??３．２改进动态规划算法??改进动态规划算法首先确定功率分配的可达集合，将系??统运行时间作为横轴离散成Ｔ个点，纵轴由从０到ＪＷ的
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于经济性的燃料电池汽车混合度对比研究[J]. 张涛,宋珂,章桐. 机电一体化. 2015(07)
[2]燃料电池轿车能量源混合度仿真优化[J]. 赵治国,张赛. 汽车工程. 2014(02)
[3]直升机需用功率计算方法研究[J]. 张雅铭. 直升机技术. 2003(01)
硕士论文
[1]燃料电池多旋翼无人机混合动力系统设计[D]. 张志祥.浙江大学 2018
本文编号：3118230
【文章来源】：电源技术. 2020,44(10)北大核心
【文章页数】：5 页
【部分图文】：
图１?直升机燃料电池混合动力系统结构??１．１直升机整机参数??本文选取中国自主研制的单旋翼轻型直升机直－１１的机??
中的优化目标为动力系统??经济性、质量以及整体续航时间，控制变量为燃料电池的额定??功率、锂电池的数量以及携带氢气质量，为计算给定工况下的??续航时间，引人一种改进的动态规划算法，合理分配燃料电池??和锂电池输出功率使其达到等效氢耗最校??３．２改进动态规划算法??改进动态规划算法首先确定功率分配的可达集合，将系??统运行时间作为横轴离散成Ｔ个点，纵轴由从０到ＪＷ的燃??料电池输出功率的ｓ个状态组成，从而得到ｓｘ?ｒ个节点，代??表整个系统运行周期内不同的ＳＸ?Ｔ种功率分配，如图３所??示。图３中每个点代表燃料电池在某一时刻ｔ的可输出功率，??其中状态ｉ和时刻的节点具备节点代价函数Ｑ，相邻时刻ｆｃ??和）ｃ＋１的状态ｉ、ｊ之间存在转移代价函数。因此每个节??点的总代价是自身代价和上一时刻状态转移代价之和，若状??态之间转移违反约束条件，则被视为不可能，直到最后时刻ｒ??找到最小代价的状态并且反向追溯到１时刻的状态，形成最??小代价路径。??图３?动态规划算法状态离散示意图??对于燃料电池和锂电池，我们只关心其输出功率Ｐｆｃ和??巧，而不考虑其电化学特性，对于每一时刻，均有系统总需求功??率ＫｉＨＵＯ＋ｉＵｔ）。且每一时刻需更新锂电池的ｓｏｃ，ｓｏｃ??依据式（１３）计算Ｐｉ，式中：？）Ｂ表示锂电池充放电效率，表示电??池总容量，锂电池放电时ＰＢ（〇为正，充电时ＪＦＵ０为负。??５，ＯＣ（ｆ）?＝??ＳＯＣ｛ｔ－＼）－＾＾－……ＰＢ（〇?彡?０??ＳＯＣ｛ｔ－＼）－——－＾—……ＰＢ?（＜）?＜?０??Ｑｂ??（１３）??确定系统代价函数，如前所述每个节点状态均存在节点??代价，以系统等效氢耗最小为目标。节
＾ＳＯＣ＾??（）??《Ａ??式中：Ｐｇ为飞行过程中最大需求功率约束；ｓｏｃ＾和ｓｏｋ??分别为锂电池荷电状态的上下限；ＪＷ和Ｕ分别为燃料电??池输出功率的上下限；和Ｉ则分别为锂电池充放电功??率的上下限。??３多目标模型求解方法??燃料电池混合动力系统多目标模型的求解采用多目标遗??传算法（ＮＳＧＡ?ｎ）和动态规划结合的算法。．??３．１?ＮＳＧＡ?ＩＩ?算法??ＮＳＧＡ?ｎ是一种基于ｐａｒｅｔｏ最优解的并且带有精英保留??策略的快速非支配多目标优化算法１８１，计算流程如图２所示。??首先确定变量的可行域，按照式（４）计算，直－１１在最大巡航速??度飞行续航３?ｈ条件下，所需携带氢气最大质量为７５?ｋｇ，但是??由于动力舱空间有限；携带氢气最大质量不宜超过２５?ｋｇ，由??此确定变量搜索空间为：??■＾ＦＣ?Ｇ?｛＾＾ｉｎａｉｉ｝??心＾｛０，２５｝??图２?ＮＳＧＡ?ＩＩ算法流程??然后在可行域范围内随机生成个体数为Ｎ的种群，对每??个个体进行快速非支配排序和拥挤度计算，随后与父代混合??形成新种群，将个体按照非支配等级由低到高形成新的父代，??不足部分按拥挤度由大到小加人，最后根据竞标赛规则筛选??新的种群，循环直到代数上限。本文中的优化目标为动力系统??经济性、质量以及整体续航时间，控制变量为燃料电池的额定??功率、锂电池的数量以及携带氢气质量，为计算给定工况下的??续航时间，引人一种改进的动态规划算法，合理分配燃料电池??和锂电池输出功率使其达到等效氢耗最校??３．２改进动态规划算法??改进动态规划算法首先确定功率分配的可达集合，将系??统运行时间作为横轴离散成Ｔ个点，纵轴由从０到ＪＷ的
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于经济性的燃料电池汽车混合度对比研究[J]. 张涛,宋珂,章桐. 机电一体化. 2015(07)
[2]燃料电池轿车能量源混合度仿真优化[J]. 赵治国,张赛. 汽车工程. 2014(02)
[3]直升机需用功率计算方法研究[J]. 张雅铭. 直升机技术. 2003(01)
硕士论文
[1]燃料电池多旋翼无人机混合动力系统设计[D]. 张志祥.浙江大学 2018
本文编号：3118230
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