[发明专利]一种混合储能系统预测控制方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种混合储能系统预测控制方法，其特征在于，包括：

根据离线输入输出数据，建立基于子空间辨识的混合储能系统状态空间模型，并将其作为预测控制策略的预测模型；

当系统参数固定时，采用模型预测控制策略控制所述混合储能系统运行，所述模型预测控制策略为：以最小化成本为优化目标，建立第一目标函数和第一约束，测量当前系统状态并求得最优解，施加给系统；

当系统参数突变时，切换为鲁棒模型预测控制策略控制所述混合储能系统运行，采集控制过程中实时生成的在线输入输出数据，利用子空间辨识技术获取对应时刻混合储能系统的在线状态空间模型，所述鲁棒预测控制策略为以最小化成本为优化目标，建立H_∞型的第二目标函数和第二约束，测量当前系统状态并求得最优解，施加给系统；

当满足预设条件时，由鲁棒模型预测控制策略切换回模型预测控制策略，同时将此刻的在线状态空间模型作为模型预测控制的预测模型，所述预设条件为在线状态空间模型控制的负载电压与系统的实际负载电压之间的差值不大于预设阈值。

2.根据权利要求1所述的混合储能系统预测控制方法，其特征在于，所述以最小化成本为优化目标，建立第一目标函数和第一约束包括：建立成本函数

其中，第一部分是状态变量偏差的成本项，第二部分是输入变量偏差的成本项，Q_s＞0和R_s＞0为对称加权矩阵，x(k+i∣k)表示基于时间k的时间瞬间k+i对应的状态预测量，u(k+i∣k)表示基于时间k的时间瞬间k+i对应的输入变量；

以最小化成本函数为优化目标建立第一目标函数：

其中，为常数矩阵，为每个输入的最大值，m为矩阵B的列数；

求取所述成本函数的上界，并采用状态反馈控制律最小化所述上界，将所述第一目标函数转换为寻找Q，F，Z使得γ最小：

其中，γ为一个正标量，Q，F为一个矩阵，Z为对称矩阵；

所述第一约束为：

其中，x(k∣k)表示基于时间k的时间瞬间k对应的状态预测量，I为一个单位矩阵，Y为一个矩阵，符号*表示位于对称位置的方块，Z_jj为矩阵Z的第j个对角元素。

3.根据权利要求1所述的混合储能系统预测控制方法，其特征在于，所述以最小化成本为优化目标，建立H_∞型的第二目标函数和第二约束包括：

建立H_∞型成本函数：

其中，第一部分是状态变量偏差的成本项，第二部分是输入变量偏差的成本项，Q_s＞0和R_s＞0为对称加权矩阵，μ为一个正标量，为外部干扰，q为干扰向量的维数，x(k+i∣k)表示基于时间k的时间瞬间k+i对应的状态预测量，u(k+i∣k)表示基于时间k的时间瞬间k+i对应的输入变量，d(k+i∣k)表示基于时间k的时间瞬间k+i对应的干扰变量；

以最小化H_∞型成本函数为优化目标建立第二目标函数：

求取所述H_∞型成本函数的上界，并采用状态反馈控制律最小化所述上界，将所述第二目标函数转换为寻找Q，F,γ以及λ使得最小：

其中，γ，λ为一个正标量，Q，F为一个矩阵；

所述第二约束为：

γ≤γ₀

其中，x(k)为当前时刻的状态变量，ζ,ξ为一个正标量，γ₀为γ的上限值，X为一个矩阵，I为一个单位矩阵。

4.根据权利要求2或3所述的混合储能系统预测控制方法，其特征在于，所述状态反馈控制律为将系统的状态变量通过比例环节传送到输入端进行反馈，其表达式为：

u(k+i∣k)＝Kx(k+i∣k),i≥0

其中，K为控制增益。