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一种仿蝠鲼潜水器多源俘能储能系统的能源控制策略 

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申请/专利权人:西北工业大学宁波研究院

摘要:本发明涉及能源管理技术领域,具体涉及一种仿蝠鲼潜水器多源俘能储能系统的能源控制策略,包括:获取仿蝠鲼潜水器在水下航行时每个时刻的相关参数;建立负载预测模型,并预测仿蝠鲼潜水器在下一时刻的总负载功率;构建仿蝠鲼潜水器在每种模态工况下对应的动作策略网络模型;获取目标动作策略网络模型;预测仿蝠鲼潜水器在当前模态工况下的下一时刻采取的动作,并对仿蝠鲼潜水器进行动作控制。本发明使仿蝠鲼潜水器的能源系统在面对复杂的模态工况时也可满足多目标任务需求;且能源控制策略由算法自主决定,无需人为干涉,所以相比传统的逻辑策略大大降低了设计成本和出错的概率,从而提高了能源的控制精度。

主权项:1.一种仿蝠鲼潜水器多源俘能储能系统的能源控制策略,其特征在于,包括:获取仿蝠鲼潜水器在水下航行时每个时刻的相关参数,相关参数包括:光强、航速以及仿蝠鲼潜水器的太阳能发电模块、海流能发电模块、电池组模块对应的输出功率;建立负载预测模型,将当前时刻的相关参数作为负载预测模型的输入,预测仿蝠鲼潜水器在下一时刻的总负载功率;基于负载预测模型预测的仿蝠鲼潜水器在高速机动模态工况下的下一时刻的总负载功率,构建高速机动模态工况下对应的损失函数,基于高速机动模态工况下对应的损失函数构建仿蝠鲼潜水器在高速机动模态工况下的动作策略网络模型;基于仿蝠鲼潜水器在长时自持模态工况以及底栖驻留模态工况对应的航行距离,构建仿蝠鲼潜水器在长时自持模态工况、底栖驻留模态工况下对应的损失函数,基于长时自持模态工况、底栖驻留模态工况下对应的损失函数,构建仿蝠鲼潜水器在长时自持模态工况、底栖驻留模态工况下对应的动作策略网络模型;采用强化学习算法对每种模态工况下的动作策略网络模型进行优化得到目标动作策略网络模型;将当前模态工况下的电池组模块的荷电状态值、光强、航速以及仿蝠鲼潜水器在当前时刻所采取的动作,输入当前模态工况下对应的目标动作策略网络模型,预测出仿蝠鲼潜水器在当前模态工况下的下一时刻采取的动作,并根据仿蝠鲼潜水器在当前模态工况下的下一时刻采取的动作对仿蝠鲼潜水器进行动作控制。

全文数据:

权利要求:

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