申请/专利权人：青岛海洋地质研究所;自然资源部第二海洋研究所

申请日：2022-02-18

公开（公告）日：2024-05-17

公开（公告）号：CN114638152B

主分类号：G06F30/27

分类号：G06F30/27;G06Q10/0631;H02J7/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.05.17#授权;2022.07.05#实质审查的生效;2022.06.17#公开

摘要：本发明涉及一种基于HGP‑MPC的深海Argo剖面浮标能量管理方法，基于HGP建立概率分布模型，对不确定海况进行浮标单剖面运行过程的能耗估计，在完成Argo剖面浮标需求功率准确预测后，将功率预测结果输入到基于MPC的能量管理策略中，结合浮标的电池剩余电量，对浮标在预测时域内进行能量管理滚动优化。本方案采用异方差高斯过程回归模型进行浮标负载需求功率预测，基于不确定性量化结果进行能量管理研究，提升能量管理策略的环境适应性，采用模型预测控制方法进行浮标动力分配，设定预测时域，并进行滚动优化，实现实时决策；将功率预测算法与实时能量管理策略相结合，提高能量管理策略的环境适应性并保证实时性，具有较高的实际应用及推广价值。

主权项：1.基于HGP-MPC的深海Argo剖面浮标能量管理系统的管理方法，所述能量管理系统包括历史工况数据收集模块、实时数据采集模块、终端处理模块、执行模块、数据传输模块以及服务器处理模块；其中服务器处理模块包括基于HGP的负载功率预测单元和基于MPC的能量管理单元，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤A、基于HGP的负载功率预测：步骤A1、基于历史工况数据收集模块将所获得的历史工况数据经终端处理模块传输至服务器处理模块；步骤A2、基于HGP的负载功率预测单元进行功率预测；1特征选择及数据预处理：根据Argo剖面浮标纵向动力学方程确定HGP模型的输入和输出参数，并对数据进行数据清洗、数据集成、数据变化以及数据归约以提高数据质量；数据预处理后，对数据集进行训练集和测试集随机划分；2根据浮标纵向动力学模型确定输入特征，构建功率需求预测模型，选择高斯过程回归核函数，确定模型超参数数量；功率需求预测模型如下：yi＝fxi+εi，xi∈R,yi∈Rd,εi～N0,σi其中，xi为第i样本的输入；yi为第i个样本的输出，即功率，均来自训练集f.为回归函数；εi为输出噪声，服从均值为0、方差为σi的高斯分布；异方差问题描述为σi＝rxi；3功率需求预测模型训练：确定模型超参数数量后，建立优化函数，对超参数进行寻优；4验证功率需求模型的预测性能，通过划分的测试集验证训练后的Argo剖面浮标功率需求预测模型以进行准确预测；步骤B、基于MPC的能量管理优化步骤B1、基于实时数据采集模块将所获得的实时工况数据经终端处理模块传输至服务器处理模块；步骤B2、基于MPC的能量管理单元进行能量管理优化：1根据Argo剖面浮标纵向动力学方程选择驱动电机转速为控制变量；2根据动力系统设备规格和浮标剖面运动条件设定约束条件；3优化目标函数，得到预测时域内的控制变量信号；将功率预测结果输入到基于MPC的能量管理单元中，配合浮标内部电控单元采集到的电池剩余电量，对浮标在预测时域内进行能量管理优化；步骤C、根据步骤B得到的预测时域内的驱动电机转速指令通过数据传输模块发送至终端处理模块，并由终端处理模块发送至浮标执行模块，实现实时滚动优化。

全文数据：

权利要求：

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