考虑局部遮挡的太阳能无人机能源控制

发布时间：2021-11-04 20:05

　　针对太阳能无人机在飞行状态下可能出现的太阳能电池局部遮挡情况,开展相应的太阳能电池最大功率点追踪算法和能源控制研究。通过将发光亮度引入相对吸引力计算过程对萤火虫算法进行改进,实现了局部阴影情况下太阳能电池最大功率点的高效追踪。以此为基础,设计了考虑局部遮挡情况下太阳能无人机的太阳能电池/蓄电池混合能源状态机控制规则。以"蒲公英Ⅰ"无人机为例,建立了太阳能电池阵列模型,开展了考虑局部遮挡情况下太阳能电池最大功率点追踪仿真实验;基于"蒲公英Ⅰ"飞行剖面,开展了考虑局部遮挡情况的混合能源控制仿真试验。研究结果表明:改进的萤火虫算法可以实现在局部阴影情况下太阳能电池最大功率点的有效跟踪,与萤火虫算法相比收敛时间更短、且功率波动幅度更小;采用改进萤火虫算法和状态机能源管理策略,在考虑局部遮挡的飞行状态下可以实现太阳能电池/蓄电池之间的合理功率分配与控制。 

【文章来源】：航空学报. 2020,41(03)北大核心EICSCD

【文章页数】：12 页

【部分图文】：

基于MFA的MPPT控制流程

为了避免蓄电池出现局部状态陷阱、保证状态间的平滑过渡，在蓄电池电量状态临界点加入状态回滞环[23]（见图2），在SOC临界值附近增加状态回滞区域，在该区域内保持上一电量状态，进而解决局部状态反复跳变问题。基于上述规则，设计状态机能源管理策略控制流程如图3所示。

混合能源控制流程

【参考文献】：
期刊论文
[1]太阳能/氢能无人机总体设计与能源管理策略研究[J]. 刘莉,杜孟尧,张晓辉,张超,徐广通,王正平.  航空学报. 2016(01)
[2]萤火虫算法的改进分析及应用[J]. 王吉权,王福林.  计算机应用. 2014(09)
[3]利于冬季飞行的太阳能飞机构型研究[J]. 马东立,包文卓,乔宇航.  航空学报. 2014(06)
[4]基于改进萤火虫算法的动态自动聚集路径规划方法[J]. 刘鹏,刘弘,郑向伟,丁艳辉.  计算机应用研究. 2011(11)



本文编号：3476359