[发明专利]一种能量管理方法及装置有效
| 申请号: | 201910628187.2 | 申请日: | 2019-07-12 |
| 公开(公告)号: | CN110525592B | 公开(公告)日: | 2021-03-02 |
| 发明(设计)人: | 刘恒利;孙钦波;薛凯文;林天麟;钱辉环 | 申请(专利权)人: | 深圳市人工智能与机器人研究院;香港中文大学(深圳) |
| 主分类号: | B63B35/00 | 分类号: | B63B35/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司: | 深圳市恒申知识产权事务所(普通合伙) 44312 | 代理人: | 袁文英 |
| 地址: | 518060 广东省深圳市龙岗区坂*** | 国省代码: | 广东;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 能量 管理 方法 装置 | ||
1.一种能量管理方法,应用于通过并联式混合动力系统驱动的无人帆船,所述并联式混合动力系统包括并联设置的环境可再生能源模块和可充电电池模块,其特征在于,所述能量管理方法包括:
获取在预设的控制周期内所述环境可再生能源模块所产生的能量,以及所述无人帆船上的功能模块所需消耗的能量;
基于所述环境可再生能源模块所产生的能量以及所述功能模块所需消耗的能量,确定所述可充电电池模块的预估保有能量;其中,所述功能模块包括帆、舵和负载;
基于所述预估保有能量计算所需输入至预设的神经内分泌模型的激素浓度;
将所述帆所需消耗的能量、所述舵所需消耗的能量以及所述激素浓度输入至所述神经内分泌模型进行计算,输出所述可充电电池当前的能量供给量。
2.如权利要求1所述的能量管理方法,其特征在于,所述环境可再生能源模块包括:太阳能发电板和风力发电机。
3.如权利要求2所述的能量管理方法,其特征在于,所述基于所述环境可再生能源模块所产生的能量以及所述功能模块所需消耗的能量,确定所述可充电电池模块的预估保有能量包括:
将所述太阳能发电板和风力发电机所产生的能量以及所述功能模块所需消耗的能量,代入预设的电池能量计算公式,计算所述可充电电池模块的预估保有能量,所述电池能量计算公式表示如下:
bt+1=(s+w)/3600+bt-c/3600,
其中,所述bt+1为所述预估保有能量,所述bt为所述可充电电池模块的当前能量,所述s为所述太阳能发电板所产生的能量,所述w为所述风力发电机所产生的能量,所述c为所述功能模块所需消耗的能量。
4.如权利要求3所述的能量管理方法,其特征在于,所述基于所述预估保有能量计算所需输入至预设的神经内分泌模型的激素浓度包括:
将所述预估保有能量作为所述当前能量迭代至预设的激素释放量计算公式,计算激素释放量,所述激素释放量计算公式表示如下:
q=λbt-β,
其中,所述q为所述激素释放量,所述bt为当前能量,所述bt在所述激素释放量计算公式中由所述预估保有能量迭代替换,所述λ和β均为激素功能常数,所述λ为胰高血糖素功能常数,所述β为胰岛素功能常数;
将所述激素释放量输入至预设的激素浓度计算公式,计算迭代后的激素浓度,并将所述迭代后的激素浓度作为所需输入至预设的神经内分泌模型的激素浓度,所述激素浓度计算公式表示如下:
其中,所述为所述迭代后的激素浓度,所述为当前激素浓度,所述q为所述激素释放量,所述r为衰减率常数。
5.如权利要求1至4中任意一项所述的能量管理方法,其特征在于,所述神经内分泌模型表示如下:
其中,所述Pb为所述可充电电池当前的能量供给量,所述n为所述神经内分泌模型隐藏层的神经元个数,所述i∈{0,n},所述wi为训练完成后的所述神经内分泌模型的输出层参数,所述pf为所述帆所需消耗的能量,所述pr为所述舵所需消耗的能量,所述Cj为所述激素浓度,所述Sj为激素敏感性常数,所述mi为所述神经内分泌模型训练时对应于所述pf的权重参数,所述ni为所述神经内分泌模型训练时对应于所述pr的权重参数。
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