[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

说明书

本发明涉及混合储能系统控制技术领域，尤其是指一种混合储能系统预测控制方法、装置、设备及计算机存储介质。包括：本发明所述的混合储能系统预测控制方法，采用子空间辨识算法获得的混合储能系统状态空间模型作为预测模型，相比传统基于拓扑的模型，其设计降低了模型预测控制对参数的敏感性，并具有较高的准确度；本发明采用离线辨识与在线辨识结合，相比传统离线辨识，其设计考虑了系统参数变化的情况，更好地模拟了实际工作场景，在系统参数突变时采用鲁棒模型预测控制，用于抑制参数变化对控制性能的影响，提高了系统鲁棒性。

技术领域

本发明涉及混合储能系统控制技术领域，尤其是指一种混合储能系统预测控制方法、装置、设备及计算机存储介质。

背景技术

混合储能系统是指至少两种储能的组合，它的主要目标是以最优的方式利用可用储能的优势。一种常见的组合是电池和超级电容,因其具有互补的能量特性和功率特性。电池能量密度高，负责提供长时间的能量缓冲；相应的，超级电容功率密度高，适用于实现快速的功率响应。两者的组合可以在不牺牲整个系统性能的情况下延长电池的寿命。因此，由电池和超级电容组合形成的混合储能系统在电动汽车、新能源发电等领域得到了广泛的应用。为了使混合储能系统具有良好的动态性能，提出了多种控制策略。先前的工作可以大致分为两类，即基于规则的和基于优化的。基于优化的控制策略可分为离线方法和在线方法，模型预测控制是现有在线优化管理策略中较为突出的一种。模型预测控制是基于模型的先进控制,其控制性能在很大程度上取决于所使用的参数和所构建的模型的准确性。然而，混合储能系统具有多变量、强耦合以及非线性等特性，想获得其精确的模型面临着难度与障碍。并且当系统参数发生变化时，会出现模型失配的问题，进而影响控制性能。

发明内容

为此，本发明所要解决的技术问题在于克服现有技术中难以精确构建混合储能系统模型预测控制的预测模型且系统参数突变时存在模型失配问题，导致控制性能不好的问题。

为解决上述技术问题，本发明提供了一种混合储能系统预测控制方法，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。

优选地，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：

s.t.x(k+i+1|k)＝Ax(k+i|k)+Bu(k+i|k)

其中，为常数矩阵，为每个输入的最大值，m为矩阵B的列数；