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龙图腾网获悉西北工业大学;西北工业大学太仓长三角研究院申请的专利一种基于随机模型预测的多电飞机混合能源能量管理方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115056989B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210452079.6，技术领域涉及：B64D27/02；该发明授权一种基于随机模型预测的多电飞机混合能源能量管理方法是由吴宇;徐国圣;李伟林;王宇杨;黄文宵;张明轩;董润设计研发完成，并于2022-04-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于随机模型预测的多电飞机混合能源能量管理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于随机模型预测的多电飞机混合能源能量管理方法，用于解决常用能量管理策略对于混合能源系统具有局限性和适用性差的问题，由三级式发电机、锂离子电池、超级电容器、ACDC变换器和双向DC‑DC变换器组成的混合能源系统架构，在滚动优化计算中，采用动态规划与多步实时差分相结合，对时间步长进行加权，保证了发电机输出电压波动小、输出功率平稳，并且锂电池和超级电容的SOC均处于安全运行的区间，使模型具有较强的实用性。

本发明授权一种基于随机模型预测的多电飞机混合能源能量管理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于随机模型预测的多电飞机混合能源管理方法，其特征在于，混合能源系统根据动态负载模块所需的实时功率，考虑随机扰动的情况下，采用基于随机模型预测控制的预测结果，依据能量管理策略对三个发电机、锂电池和超级电容进行功率分配； 所述混合能源管理方法的滚动优化过程采用多步即时差分学习与动态规划相结合的方法； 部件间协同控制模块，根据功率分配的结果控制三个发电机、锂电池和超级电容的功率输出。 所述一种基于随机模型预测的多电飞机混合能源管理方法包括以下步骤： S1建立随机扰动预测模型 通过对主发电机Pmg1、Pmg2、辅助发电机Pag、锂电池PB和超级电容PUC的功率进行控制，实现系统功率的平衡，保证各供电设备在最优状态下运行； 在采样时刻k，取控制变量为： uk＝[Pmg1k,Pmg2k,PUCk,PBk,Pagk]T 其中，Pmg1k为主发电机1的功率，Pmg2k为主发电机2的功率，PUCk为超级电容模块的功率，PBk为锂电池模块的功率，Pagk为辅助发电机模块的功率； 则： Δuk＝uk-uk-1＝[ΔPmg1k,ΔPmg2k,ΔPUCk,ΔPBk,ΔPagk]T 其中，Δuk为控制量当前时刻与上一时刻的变化量，ΔPmg1k为主发电机1的功率的变化量，ΔPmg2k为主发电机2的功率的变化量，ΔPUCk为超级电容模块的功率的变化量，ΔPBk为锂电池模块的功率的变化量，ΔPagk为辅助发电机模块的功率的变化量； 状态变量矩阵为： xk＝uk＝[Pmg1k，Pmg2k,PUCk,PBk,Pagk,SOCUCk,SOCBk]T 其中，SOCUCk为超级电容的荷电状态，SOCBk为锂电池的荷电状态；输出变量为： yk＝[Pmg1k+Pmg2k+PUCk+PBk+Pagk,Pmg1k,Pmg2k,SOCUCk,SOCBk]T 式中，SOCUCk和SOCBk分别为超级电容和锂电池的荷电状态，相邻采样时刻荷电状态与功率的关系应满足： 式中，SOCUCk-1为超级电容采样时刻前一时刻的荷电状态，SOCBk-1为锂电池采样时刻前一时刻的荷电状态，EUC、EB分别为超级电容及锂电池容量；△t为采样步长， 加入随机扰动的预测模型为： 式中，k为当前采样时刻；Δuk为控制量当前时刻与上一时刻的变化量，xk+1为下一时刻的状态变量矩阵，yk为当前时刻的输出变量矩阵，wk为k时刻的外界对系统产生的随机扰动，A、B、C分别为状态、输入、输出矩阵， S2设置约束条件 基于随机模型预测控制策略，考虑两种储能装置的特性，设置控制和状态约束，为混合能源系统各模块提供优化的控制信号； S3滚动优化 模型预测控制中的优化部分为在有限时域内进行滚动优化；在每个采样时刻，求解该时刻起预测时域内，使指标函数最优化的未来控制动作，然后推进到下一采样时刻，优化时域也会向前推进； S4反馈校正 反馈校正根据下式： ypk+i＝ymk+i|k+ek，i＝0,1，···，N 其中，NP为预测域；ymk+i∣k和ypk+i分别为k时刻预测模型和反馈矫正后输出的预测域内k+i时刻的系统输出；ek为预测模型预测的k时刻系统输出与真实输出的误差； 误差为： ek＝ymk-yk 其中，ymk为随机模型预测的k时刻系统的输出。

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