一种多智能体荷电状态规划与动态预测控制方法及系统

本技术属于车载能力源管理领域，尤其涉及一种多智能体荷电状态规划与动态预测控制方法及系统。

背景技术：

1、车载应急微电网通常集成柴油发电机组、光伏阵列、储能系统、公共交流母线和应急负载，能够在自然灾害、大面积停电、野外施工和临时保障等场景下提供独立供电。与固定式微电网相比，车载应急微电网具有容量受限、运行环境变化快、负载投切频繁和供电安全要求高等特点。

2、在柴油-光伏-储能混合供电结构中，柴油发电机组提供可控功率支撑，光伏阵列提供可再生能源，储能系统承担削峰填谷、平滑光伏波动和提高备用裕度等功能。储能系统荷电状态（soc）不仅决定未来高负载时段的放电能力，也决定光伏高出力时段的充电接纳能力，因此soc参考轨迹的设计直接影响光伏消纳、燃油消耗、储能安全和次日初始状态。现有车载或孤岛微电网能量管理方法多采用固定soc参考、固定规则调度或固定权重模型预测控制。该类方法通过预设的固定soc目标或固定规则来指导储能充放电，并以固定的目标权重进行滚动优化。

3、上述技术方案采用固定soc参考、固定规则和固定权重的能量管理方式，无法根据未来光伏出力、负载变化的预测信息以及不同运行阶段的差异化需求，自适应地规划储能soc参考轨迹并动态调整控制优先级。这种缺乏自适应规划与动态调整能力的做法，导致在光伏波动和负载不确定条件下，难以同时满足光伏消纳所需充电空间、高负载时段所需放电备用以及日终soc恢复等多方面协同需求，从而产生弃光、燃油消耗增加和供电安全性下降等问题。

技术实现思路

1、本技术的目的在于克服上述现有技术中的缺陷，提供一种多智能体荷电状态规划与动态预测控制方法及系统。

2、本技术提供一种多智能体荷电状态规划与动态预测控制方法，包括：

3、获取负载功率预测、光伏出力预测和环境温度预测；

4、从所述负载功率预测、所述光伏出力预测和所述环境温度预测中提取峰值负载缺口、光伏富余程度、放电备用需求和充电裕度需求；

5、根据所述峰值负载缺口、所述光伏富余程度、所述放电备用需求和所述充电裕度需求，确定储能系统荷电状态允许走廊的上边界和下边界；

6、根据所述上边界和所述下边界，生成荷电状态参考轨迹，所述荷电状态参考轨迹位于所述上边界和所述下边界之间，且具有下降段、上升段和终端恢复段；

7、根据所述荷电状态参考轨迹，识别所述下降段、所述上升段和所述终端恢复段，并根据所述下降段、所述上升段和所述终端恢复段分别确定光伏充电裕度创建模式、放电备用形成模式和终端荷电状态恢复模式；

8、根据所述光伏充电裕度创建模式、所述放电备用形成模式或所述终端荷电状态恢复模式，更新非线性模型预测控制的目标函数中的权重系数，所述权重系数包括光伏弃光惩罚权重、荷电状态跟踪权重和终端荷电状态惩罚权重；

9、根据所述荷电状态参考轨迹和更新后的所述权重系数，通过非线性模型预测控制生成柴油发电机组输出功率指令、储能系统充放电功率指令和光伏利用功率指令。

10、可选地，所述方法由多智能体系统中的两个以上功能智能体分工配合执行，所述功能智能体通过共享数据空间交换预测特征、荷电状态允许走廊、候选轨迹、可行性审查结果和评价结果。

11、可选地，所述确定储能系统荷电状态允许走廊的上边界和下边界，包括：

12、根据所述峰值负载缺口和所述放电备用需求，使所述下边界提高；

13、根据所述光伏富余程度和所述充电裕度需求，使所述下边界降低；

14、根据所述放电备用需求，使所述上边界提高；

15、根据所述光伏富余程度，使所述上边界降低；

16、根据所述上边界和下边界的浮动方向，确定所述上边界的最终位置和所述下边界的最终位置，且所述上边界不超过储能系统最大荷电状态，所述下边界不低于储能系统最小荷电状态。

17、可选地，所述根据所述上边界和所述下边界，生成荷电状态参考轨迹，包括：

18、生成备用优先轨迹，所述备用优先轨迹的荷电状态高于第一荷电状态水平；

19、生成光伏消纳优先轨迹，所述光伏消纳优先轨迹的荷电状态低于第二荷电状态水平；

20、生成均衡运行轨迹，所述均衡运行轨迹的荷电状态位于所述备用优先轨迹的荷电状态和所述光伏消纳优先轨迹的荷电状态之间；

21、生成终端恢复轨迹，所述终端恢复轨迹的终端荷电状态趋向目标荷电状态；

22、生成综合协调轨迹，所述综合协调轨迹的荷电状态基于所述备用优先轨迹、所述光伏消纳优先轨迹、所述均衡运行轨迹和所述终端恢复轨迹确定；

23、将所述备用优先轨迹、所述光伏消纳优先轨迹、所述均衡运行轨迹、所述终端恢复轨迹和所述综合协调轨迹分别投影至所述上边界和所述下边界之间；

24、对投影后的每条轨迹进行平滑处理，得到多条平滑后的候选轨迹，并从所述多条平滑候选轨迹中确定一条作为所述荷电状态参考轨迹。

25、可选地，所述根据所述上边界和所述下边界，生成荷电状态参考轨迹，包括：

26、生成多个候选轨迹；

27、对所述多个候选轨迹进行可行性审查，所述可行性审查包括：

28、对相邻时段荷电状态变化量超过第一变化量阈值的候选轨迹施加第一惩罚；

29、对相邻时段荷电状态二阶变化量超过第二变化量阈值的候选轨迹施加第二惩罚；

30、对初始荷电状态与当前实际荷电状态偏差超过第一偏差阈值的候选轨迹施加第三惩罚；

31、对超出所述上边界或所述下边界的候选轨迹施加第四惩罚；

32、对高负载时刻前荷电状态低于第一备用阈值的候选轨迹施加第五惩罚；

33、根据所述第一惩罚、所述第二惩罚、所述第三惩罚、所述第四惩罚和所述第五惩罚，从所述多个候选轨迹中确定所述荷电状态参考轨迹。

34、可选地，所述根据所述第一惩罚、所述第二惩罚、所述第三惩罚、所述第四惩罚和所述第五惩罚，从所述多个候选轨迹中确定所述荷电状态参考轨迹，包括：

35、对通过可行性审查的候选轨迹计算燃油消耗代理指标；

36、对通过可行性审查的候选轨迹计算光伏消纳代理指标；

37、对通过可行性审查的候选轨迹计算终端荷电状态恢复指标；

38、对通过可行性审查的候选轨迹计算全天协调指标；

39、对通过可行性审查的候选轨迹计算约束违反指标；

40、根据所述燃油消耗代理指标、所述光伏消纳代理指标、所述终端荷电状态恢复指标、所述全天协调指标和所述约束违反指标，从通过可行性审查的候选轨迹中选择所述荷电状态参考轨迹。

41、可选地，还包括：

42、获取电池电流预测；

43、根据所述环境温度预测和所述电池电流预测，确定电池温度预测；

44、当所述电池温度预测超过第一温度阈值或所述电池电流预测超过第一电流阈值时，确定储能保护优先模式；

45、当确定所述储能保护优先模式时，更新所述权重系数，所述权重系数还包括电池电流惩罚权重和电池温度惩罚权重，并降低所述荷电状态跟踪权重。

46、可选地，还包括：

47、获取负载功率波动、光伏出力波动和当前荷电状态；

48、当所述负载功率波动小于第一波动阈值、所述光伏出力波动小于第二波动阈值且所述当前荷电状态位于舒适区内时，确定经济平滑模式；

49、当确定所述经济平滑模式时，提高柴油发电机组负载变化惩罚权重，并提高燃油经济性权重。

50、本技术还提供一种多智能体荷电状态规划与动态预测控制系统，包括：

51、获取模块，用于获取负载功率预测、光伏出力预测和环境温度预测；

52、提取模块，用于从所述负载功率预测、所述光伏出力预测和所述环境温度预测中提取峰值负载缺口、光伏富余程度、放电备用需求和充电裕度需求；

53、边界模块，用于根据所述峰值负载缺口、所述光伏富余程度、所述放电备用需求和所述充电裕度需求，确定储能系统荷电状态允许走廊的上边界和下边界；

54、分段模块，用于根据所述上边界和所述下边界，生成荷电状态参考轨迹，所述荷电状态参考轨迹位于所述上边界和所述下边界之间，且具有下降段、上升段和终端恢复段；

55、模式模块，用于根据所述荷电状态参考轨迹，识别所述下降段、所述上升段和所述终端恢复段，并根据所述下降段、所述上升段和所述终端恢复段分别确定光伏充电裕度创建模式、放电备用形成模式和终端荷电状态恢复模式；

56、惩罚模块，用于根据所述光伏充电裕度创建模式、所述放电备用形成模式或所述终端荷电状态恢复模式，更新非线性模型预测控制的目标函数中的权重系数，所述权重系数包括光伏弃光惩罚权重、荷电状态跟踪权重和终端荷电状态惩罚权重；

57、指令模块，用于根据所述荷电状态参考轨迹和更新后的所述权重系数，通过非线性模型预测控制生成柴油发电机组输出功率指令、储能系统充放电功率指令和光伏利用功率指令。

58、可选地，所述边界模块包括：

59、第一浮动单元，用于根据所述峰值负载缺口和所述放电备用需求，使所述下边界提高；

60、第二浮动单元，用于根据所述光伏富余程度和所述充电裕度需求，使所述下边界降低；

61、第三浮动单元，用于根据所述放电备用需求，使所述上边界提高；

62、第四浮动单元，用于根据所述光伏富余程度，使所述上边界降低；

63、边界确定单元，用于根据所述上边界和下边界的浮动方向，确定所述上边界的最终位置和所述下边界的最终位置，且所述上边界不超过储能系统最大荷电状态，所述下边界不低于储能系统最小荷电状态。

64、可选地，所述分段模块包括：

65、第一轨迹生成单元，用于生成备用优先轨迹，所述备用优先轨迹的荷电状态高于第一荷电状态水平；

66、第二轨迹生成单元，用于生成光伏消纳优先轨迹，所述光伏消纳优先轨迹的荷电状态低于第二荷电状态水平；

67、第三轨迹生成单元，用于生成均衡运行轨迹，所述均衡运行轨迹的荷电状态位于所述备用优先轨迹的荷电状态和所述光伏消纳优先轨迹的荷电状态之间；

68、第四轨迹生成单元，用于生成终端恢复轨迹，所述终端恢复轨迹的终端荷电状态趋向目标荷电状态；

69、第五轨迹生成单元，用于生成综合协调轨迹，所述综合协调轨迹的荷电状态基于所述备用优先轨迹、所述光伏消纳优先轨迹、所述均衡运行轨迹和所述终端恢复轨迹确定；

70、投影单元，用于将所述备用优先轨迹、所述光伏消纳优先轨迹、所述均衡运行轨迹、所述终端恢复轨迹和所述综合协调轨迹分别投影至所述上边界和所述下边界之间；

71、平滑单元，用于对投影后的每条轨迹进行平滑处理，得到多条平滑后的候选轨迹，并从所述多条平滑候选轨迹中确定一条作为所述荷电状态参考轨迹。

72、本技术的有益效果是：

73、本技术提供一种多智能体荷电状态规划与动态预测控制方法，包括：获取负载功率预测、光伏出力预测和环境温度预测；从所述负载功率预测、所述光伏出力预测和所述环境温度预测中提取峰值负载缺口、光伏富余程度、放电备用需求和充电裕度需求；根据所述峰值负载缺口、所述光伏富余程度、所述放电备用需求和所述充电裕度需求，确定储能系统荷电状态允许走廊的上边界和下边界；根据所述上边界和所述下边界，生成荷电状态参考轨迹，所述荷电状态参考轨迹位于所述上边界和所述下边界之间，且具有下降段、上升段和终端恢复段；根据所述荷电状态参考轨迹，识别所述下降段、所述上升段和所述终端恢复段，并根据所述下降段、所述上升段和所述终端恢复段分别确定光伏充电裕度创建模式、放电备用形成模式和终端荷电状态恢复模式；根据所述光伏充电裕度创建模式、所述放电备用形成模式或所述终端荷电状态恢复模式，更新非线性模型预测控制的目标函数中的权重系数，所述权重系数包括光伏弃光惩罚权重、荷电状态跟踪权重和终端荷电状态惩罚权重；根据所述荷电状态参考轨迹和更新后的所述权重系数，通过非线性模型预测控制生成柴油发电机组输出功率指令、储能系统充放电功率指令和光伏利用功率指令。本技术通过根据预测信息动态构建具有下降段、上升段和终端恢复段的soc参考轨迹，并据此识别运行模式以更新控制权重，实现了soc轨迹的自适应规划与控制优先级的动态调整，克服了现有技术因缺乏此能力而导致的弃光、燃油浪费问题。