2022年能源与人工智能：电化学混合电源系统和智能能源管理在公共服务中的应用

能源与人工智能9（2022）100175电化学混合电源系统和智能能源管理，公共服务张彩芝a，#，*，邱玉琪a，#，陈佳伟b，李月华c，刘志涛d，刘洋e，g，*，张久军，男，*，陈秀华，女，机械与车辆工程学院，机械传动国家重点实验室，重庆汽车协同创新中心，重庆大学，重庆，400044b重庆大学自动化学院，复杂系统安全与控制教育部重点实验室，重庆大学，重庆，400044，中国c北京科技大学机械工程学院，北京，100083d浙江大学信息系统与控制研究所工业控制技术国家重点实验室，杭州，310027e上海大学理学院可持续能源研究所，上海200444f南洋理工大学机械与航空航天工程学院，50 Nanyang Avenue，639798，Singaporeg清华大学四川能源互联网研究院，四川省成都市610213H I G H L I G H T S G R A P H I C A LA B标准• 燃料电池动力系统及混合动力系统功率系统为延伸无人机续航能力。• 数据驱动模型与人工智能（AI）在智能能源管理中前景广阔。• 最后，对混合动力结构的优化选择进行了讨论。能量管理系统对于无人机的高效运行至关重要。A R T I C L EI N FO保留字：无人机供电系统燃料电池系统人工智能（AI）能源管理系统A B标准电动无人机（UAV）由于其执行一些困难或危险任务的能力以及许多公共服务（包括实时监控，无线覆盖，搜索和救援，野生动物调查和精准农业）而迅速增长。然而，无人机的电化学电源系统在其能量/功率密度和使用寿命方面是一个关键问题本文从现有的电源配置和能量管理系统两个方面对当前无人机电源系统进行了全面的回顾和分析。单一的电化学电源不足以支持无人机实现远程飞行，因此，混合动力系统架构是必要的。为了充分利用各种动力源的优点，提高无人机的续航能力，实现良好的性能，含有两种或三种动力源（燃料电池，* 通讯作者。电子邮件地址：czzhang@cqu.edu.cn（中国） 张），yangliu8651@shu.edu.cn（Y.Liu）.#21518;等贡献。https://doi.org/10.1016/j.egyai.2022.1001752022年6月18日在线提供2666-5468/© 2022作者。由爱思唯尔有限公司出版。这是一篇开放获取的文章，获得了CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。可从ScienceDirect获取目录列表能源与AI期刊主页：www.sciencedirect.com/journal/energy-and-aiC. Zhang等人能源与人工智能9（2022）1001752电池、太阳能电池和超级电容器）。在这方面，选择具有优化的能量管理系统的适当的混合动力结构对于UAV的有效操作是至关重要的。研究表明，基于人工智能的数据驱动模型在智能能源管理中具有广阔的应用前景。本文可为未来先进无人机电源系统的设计和制造1. 介绍近年来，无人机（UAV）引起了公众的注意。由于各种复杂的任务不适合人类参与的民用领域中出现的安全性，可行性和效率的考虑[1，2]。特别是在遥感和数据获取任务中，无人机受到越来越多的关注。在技术方面，在农林高光谱成像、无人机法规、无线传感器、网络、无人机与地面控制站的通信以及无人机系统设计等方面取得了一定的进展，并在许多应用中取得了巨大的成功。在民用方面，无人机的应用可分为四类：（1）科学研究和遥感[3];（2）森林监测，以保护濒危物种和发生火灾[4];（3）地震、海啸和飓风后快速探测灾区，以便随后进行救援[5];以及（四） 及时的 的检查 幸存者 在 危险情况包括火灾、煤气中毒、房屋倒塌等，以增加抢救生命的可能性[1]。因此，与有人驾驶的飞行器相比，无人机可以提供一种令人钦佩的选择，以更少的时间，更低的成本以及更高的安全性无人机的关键部件是具有高比功率密度和能量密度的推进系统[6]。比功率密度对飞机的最大速度、载重量、飞行高度和爬升率起着决定性的作用。比能量密度对飞行耐力有显著影响[7]。作为动力源的传统发动机在总重量、振动和噪声方面与电气系统相比表现出较少的竞争。此外，排放和空气污染问题也应考虑在内，因为环境影响已引起越来越多的关注[8]。用于动力源的电化学电池（诸如锂离子电池（LIB））似乎有可能取代用于UAV的常规发动机。然而，与传统汽油发动机相比，LIB的关键问题是其比能量密度低[9]，这可能会降低飞行耐力并增加UAV的运营成本。作为另一种类型的电化学动力装置，燃料电池已经被广泛应用于电力系统中。由于它们的低辐射、高效率、模块化、可逆性（该特性在RFC系统中被利用）、低噪声和低红外特征而引入UAV [10，11]。据报道，氢燃料电池可以提供分别高达800-1000 Wh/kg和500 W/kg的比能量和功率密度此外，氢燃料电池在高功率条件下的最低效率为44%。无人机的供电系统通过混合燃料电池与锂离子电池、超级电容器和太阳能来利用每种电源来创建混合动力系统（HPS），已经被探索[12]。无人机燃料电池混合动力推进系统的设计除了考虑其特有的混合动力设计特点外，还应充分考虑飞行环境和条件的影响[13]，因为环境温度、大气压力和相对湿度会随着飞行而发生变化，从而影响无人机的整体性能[8]。除外部因素外，巡航速度和爬升功率等内部因素也会影响燃油消耗和飞行续航力[14]。因此，应根据内外部条件研究各种飞行因素的影响，以提高燃料电池混合动力推进系统的整体性能。无人机液压动力系统的能量管理策略是当前研究的热点近年来[15，16]。HPS的EMS可分为非因果性[17]和因果关系。非因果能量优化与因果能量优化的主要区别应引起注意。非因果关系的目标是沿着完整的任务剖面优化性能，而因果关系的目标是在一个时间节点优化[18]。通常，EMS可以分为两类（即，离线和在线），因为设计任何EMS的目的是将其应用于现实世界的应用或用作基准以验证其它方法的有效性。目前，存在两类无人机EMS，即基于规则的EMS和基于优化的EMS [16，19，20]。基于规则的控制策略（RBCS）使用直接规则或模糊规则在不同电源之间分配功率需求，使得设计简单并允许实时控制。所建立的规则具有确定性，易于实现，计算量小.这些优点使得在线和实时功率分配成为可能。为了消耗更少的氢气，增加行驶距离或延长燃料电池的寿命，使用最优控制策略来寻找最优结果，可以分为全局优化策略和局部优化策略[17]。动态规划和遗传算法是解决全局优化问题的最有效的策略。然而，关于驾驶条件和计算时间长限制了其在实时车辆控制在这方面，庞特里亚金最小值原理和ECMS可以将全局优化问题转化为瞬时问题，可以瞬时计算优化目标函数，以在电源之间分配功率。大部分现有的紧急医疗服务只涉及 对燃油消耗最小化等单一优化目标的影响，而对其他未考虑的目标造成隐患。因此，多目标进化算法（MOEAs）已被提出，以实现多目标优化[21]。此外，人工智能能源管理提出了数据驱动的模型，这是有前途的[22]。在以前的文献中，一些综述论文讨论了无人机的不同方面，如分类[23]和应用[24]、无人机的燃料电池选择和燃料储存、无人机使用的能源技术[25]以及无人机在民用应用中的挑战[5]。本文将重点研究无人机的能源方面，特别是电化学电源和EMS的基础上，最先进的混合动力无人机与燃料电池电源系统的亮点本文本文的重点是燃料电池动力系统和混合动力系统的设计和优化策略，以延长无人机的续航时间，以及优化更好的燃料效率和经济性的能量管理2. 无人机分类及应用2.1. 无人机分类无人机可用于民用目的。不同的任务要求可以产生不同类型的无人机。无人机的尺寸范围从C. Zhang等人能源与人工智能9（2022）1001753从庞大的固定翼到智能灰尘（SD），智能灰尘由许多微小的微机电系统组成，包括传感器或机器人。无人机的分类有几个标准，如尺寸、机身[10，23，26]、续航能力、航程、重量[27]、飞行模式（比空气轻或比空气重），以及任务或应用。关于尺寸，有迷你，微型和纳米无人机。Watts等人[28]将无人机分类为如图1所示，MAV（微型或微型飞行器）、NAV（纳米飞行器）、VTOL（垂直起飞着陆）、LASE（低空、短续航）、LASE近距、LALE（低空、长续航）、MALE（中高空、长续航）和HALE（高空、长续航）。&关于形状，已经开发了固定/旋转/扑翼UAV、混合和气球配置[10]。根据重量，Brooke-Holland等人[29]将无人机分为三类，第一类又分为四类（a，b，c，d），如表1所示。Dalamagkidis等人[30]提出了表2中列出的无人机此外，MTOW小于25 kg的无人机的六个特征分类也已由MTOW等人提出[31]第30段。对于任务能力，无人机可以被认为是HTOL（Hor-如图2所示，垂直起降（VTOL）、混合模型（倾转翼、倾转旋翼、倾转机身和涵道风扇）、直升机、直升翼和非常规类型。在性能方面，无人机的特征，包括重量、翼展、翼载、航程、最大高度、速度、续航力和生产成本，是区分不同类型无人机的重要设计参数，并提供有益的分类系统。2.2. 无人机应用近年来，无人机在农业和商业领域得到了广泛的应用。根据以前的文献[31，32]，无人机应用可以总结为以下五个主要领域：农业[33，34]，检查和监控[35图3显示了无人机的应用。表1无人机类别类型重量范围I类（a）纳米无人机W≤200gI类（b）微型无人机200gW≤2 k g600 kg表2无人机型号重量范围飞行范围微小型无人机近程W≤5 k g 2 5 km≤R≤ 40 km轻型无人机小航程5 kgW≤50 kg 10km≤R≤ 70 km轻型无人机中程50 kgW≤ 100 kg 70 km≤R≤ 250 km普通无人机50kgW≤ 100 kg 150 km≤R≤ 1000 km中重型无人机300 kgW≤500 kg 70 km≤R≤ 300km重型中程无人机500 kg≤W70km≤R≤ 300 km重型无人机大续航力1500kg≤W R≤1500 km<<<<无人作战飞机500公斤W R≤1500公里<无人机已经成为农业中一种有吸引力的选择，可以在田地上方收集低空高精度图像[31]。在这方面，已经开发了许多应用，包括作物健康绘图、土壤绘图、水胁迫估计、地上生物量、叶绿素浓度和作物产量、作物侦察和农场管理[43]。例如，使用具有高分辨率红绿蓝（RGB）图像功能的无人机系统，形态学操作员检测咖啡作物世界各地的一些公司正在使用无人机快速交付货物或包裹[23]，例如德国的DHL邮政服务，美国的Google和Amazon[30]等。无人机还可以在紧急情况下提供医疗用品[45]。一个典型的例子是美国联邦航空管理局（FAA），图1.一、 基于Watts et al. 见参考文件[28]第10段。C. Zhang等人能源与人工智能9（2022）1001754图二. 不同类型的无人机[23]。在2015年进行了第一次基于无人机的医疗交付[46]。无人机还可以用于执行观察或探测任务，为搜索和救援（SAR）行动提供关键和多方面的支持。检查和监测可以由配备特定传感器的无人机执行，从而能够实时测量污染气体的扩散率，例如CO，CO，SO2和NO2[35]。例如，固定翼无人机被用来捕捉高分辨率图像，这有助于研究水污染[47]。其他关于无人机环境监测的相关说明和案例研究可参见[48，49]。与传统的道路监控方法（雷达传感器、固定监控摄像机）相比，无人机具有许多优点，如灵活性、覆盖范围大而不是固定范围、快速性和检测事件的准确性。它们也可以有效地进行流量估计[50]。Guido等人[37]在他们的车辆跟踪方法中使用了无人机，强调通过记录和处理收集的数据，使用无人机在交通管理中的有用性。因此，飞行汽车是基于无人机进行研究的[51]。他们可以通过与航空业和汽车业合作在陆地和空中运营。当道路拥堵时，飞行汽车在天空中飞行。此外，与地面汽车相比，飞行汽车可以减少碳排放和旅行时间[52]。因此，飞行汽车的大规模应用在共享飞行汽车服务和飞行出租车中具有巨大潜力，因为它们具有自动化的操作特性和灵活的移动模式[53]。在基础设施检测中，高效的深度学习算法在AT T（美国电话电报公司）中，基于使用无人机的视频分析，实现了对系统故障或故障功能的在线检测[44]。&提出了一种基于无人机航空成像和图像处理的风力发电机叶片表面裂纹检测框架。 Larrauri讨论了检查电力线路、变电站和变压器的方法等人[54]，其中UAV配备有红外（IR）相机，以通过处理记录的图像来检测电力线中的不良导电性3. 无人机电化学电源系统在无人机中使用最广泛的内燃机可分为往复式发动机、喷气发动机和其他类型的发动机，如表3所示[54]。传统的内燃机虽然功率大，但存在环境污染、噪声和热辐射等问题，对环境造成了严重的影响。为了解决上述问题，开发了使用电功率源（如燃料电池、太阳能电池、蓄电池和超级电容器）的环境友好型电动发动机，因为它们的低排放、低噪声、低热辐射。而且，无人机的动力系统的设计需要以速度和耐久性为基础，使设计更加合理。无人机中的电池由于其快速的动态响应而提高了速度和耐久性。因此，该电池似乎适合于无人机电源系统。不幸的是，当前电池的有限能量密度对于UAV所需的耐久性是不令人满意的。因此，使用基于燃料电池的先进储氢系统是一个有吸引力的选择，它可以实现相对较高的比能量密度[55]。与图4中的其他能量存储系统相比，燃料电池也具有比功率密度低的缺点[56]。此外，创新的结构设计，其中包括几个存储单元或模块的提出，以实现所需的能量和功率特性。3.1. 燃料电池每种类型的燃料电池的不同特性决定了它们最适合的应用。有三种类型的流行燃料电池，如高温固体氧化物燃料电池（SOFC），低温固体氧化物燃料电池（SOFC）和低温固体氧化物燃料电池（SOFC）。C. Zhang等人能源与人工智能9（2022）1001755图三. 无人机的应用。(a)搜索救援行动[33]，（b）无人机污染监测[35]，（c）无人机森林火灾烟雾探测[36];（d）无人机交通监测[37]，（e）无人机交付[38]，（f）无人机电力线检查[40]，（g）无人机农业[34]，（h）无线信息传输[36]，（g）无人机运输[37]，（h）无人机运输[38]，（g）无人机运输[39]，（h）无人机运输[39]，（g）无人[41]和（i）基于UAV的交通监测[42]。表3内燃机和电动机的比较[54]。类型峰功率（kW）功率密度（kW/kg）优势VS劣势往复式发动机37 1.11高功率;振动涡轮螺旋桨671 4.38更平稳的扭矩传递;更小振动;低速条件下性能差。涡轮风扇发动机18.32 10.86部分油耗高载荷汪克尔0.934 2.8低振动和良好的性能电机8.4 5.68安静;低热量签名;限制耐力或速度。高温质子交换膜燃料电池（PEMFC）和直接甲醇燃料电池（DMFC）[57，58]。PEMFC可以使用氢气或甲醇作为燃料，其中甲醇进料的PEMFC也被称为直接甲醇燃料电池（DMFC）。对于航空航天应用[59]，工作温度，尺寸和重量是主要特征。关于这些特性，SOFC在高温下工作（500-辅助散热系统的重量显然对无人机的电源有一定的限制。虽然甲醇在室温下是一种稳定的液体燃料，这简化了无人机上的加油和燃料储存。然而，DMFC的总体效率是见图4。 描述储能技术的Ragone图[56]。在20%到30%之间，大约是氢燃料电池的一半原因是甲醇的氧化是一个复杂的反应，并且阳极处的反应比氢的反应进行得慢。氢进料PEMFC是可以直接将氢能转化为电能的电化学装置。这种类型的PEMFC具有更高的能量转换效率，并且是用于无人机的更有前途的能源[60]。此外，PEMFC反应只产生水和零温室气体，从而缓解当前全球化石能源短缺并减少气候变化[61]。因此，PEMFC引起了研究人员和制造商的极大关注表4总结了无人机中大多数燃料电池类型的关键特征[57]。无人机的PEMFC电池堆通常需要重量轻且紧凑C. Zhang等人能源与人工智能9（2022）1001756--表4无人机中大多数燃料电池类型的关键特征[57]。垂直起降（VTOL）无人机，并在一年后驾驶其H2 Quad-400多旋翼飞行超过2小时，同时录制4K视频。燃油效率（%）温度（℃）电堆比功率（W/kg）系统比功率（W/kg）现实世界的操作条件。H2 QUAD-1000是一种燃料电池驱动的多旋翼无人机，作为完整的交钥匙解决方案提供，能够携带1 kg有效载荷超过2小时[68]。这种燃料电池动力无人机的突出特点是，PEMFC氢气40DMFC甲醇20SOFC碳氢化合物30以实现高的功率重量比。表5列出了用于无人机推进电源的商用燃料电池系统[54，62-64]。根据表4中的值，PEMFC由于其快速启动时间、低操作温度和高能量效率而更广泛地用于小型UAV。第一个记录在案的燃料电池无人机飞行是2003年AeroVirginia的大黄蜂无人机。在2007年，KAIST展示了使用硼氢化钠制氢来实现5小时的飞行时间[65]。2009年，世界据报道，这种飞机可以在燃料电池动力系统和制氢系统的基础上飞行长达9小时的任务[67]。美国海军研究实验室（NRL）在2010年宣布，离子虎无人机可以使用22升高压氢气罐飞行26小时[64]。2015年初，EnergyOr展示了燃料电池驱动的多旋翼飞机表5用于无人机推进的燃料电池系统[54，62，63]。氢气储存船，以解决船上的氢气储存问题。正如Okumus等人[69]所证明的那样，为小型定制设计和制造的无人驾驶飞行器开发了一种利用硼氢化钠溶液和200 W燃料电池系统的制氢系统，该系统的系统重量为7.5 kg（包括UAV）。 在美国，无人机系统开发商AeroVirginia成功地驾驶其小型Puma无人机飞行了9小时以上，由机载燃料电池/电池混合储能系统提供动力。Puma无人机由Protonex Technology的Pulse无人机燃料电池系统提供动力。该系统将燃料电池技术与先进的化学氢化物燃料技术相结合，以提高能量密度[70]。图5显示了燃料电池驱动的无人机续航能力的演变[6，67-70]。无人机燃料电池系统一般具有高比功率的特点和能量密度。在起飞阶段和平飞阶段分别要求飞机具有良好的机动性和长航时性能。因此，燃料电池堆和氢存储器都应该重量轻。图6展示了无人机中的燃料电池推进系统[54]。燃料电池堆通常采用金属双极板和气流冷却，因为功率需求通常小于10 kW，如图7所示[56，64]。对于氢储存，高压储存、低温中压储存和液体储存是三种选择，如图所示。EPOD EO-310PEMFC能源EPOD EO-210 57.5无人驾驶飞机技术;FAUCONH 2飞机–在不同的高度和功率要求下，对于无人机应用，应采用不同的技术程序[54]。此外，还应考虑无人机的环境条件，如压力和温度。PEMFC210EnergyorEPOD-410HorizonAeroA-200410 120.6200 400 278 IAI Bird Eye 650LE无人机在海拔低于1km，压力和温度处于正常状态的情况下，由于耦合较低的功率需求，空冷金属板PEMFC和35 MPa或70 MPa氢气罐的配置可以满足无人机的要求[73]。由于无人机PEMFCHorizonAero500 434 162 IAI Bird Eye 650在这种应用中，光伏电池具有较低的表面积，PEMFCA-500HorizonAeroA-1000ProCore VI1000 571 224LE无人机。也用于蓝鸟小型无人机和埃尔比特云雀无人机。彪马2008不切实际，但是在起飞阶段应该部署储能二次电池用于供电当海拔低于5km，气压低于50%，温度降至18° C，单级电动应配置空压机，同时对燃料电池堆进行降额设计。此外，根据无人机的表面积，光伏电池和燃料电池应分别在白天和夜间多余的电力可以恢复进入二次电池。质子交换膜燃料电池当高度接近20公里，气压降低到PEMFCC-250无人机Protonex离子虎5 kPa，温度降至56℃时，可采用二级电增压或高压氧气罐供气。在PEMFC Spectronik为了节约能源，建议采用两级电动涡轮增压器PEMFCFLY-150SpectronikFLY-200SpectronikFLY-300通过氢气燃烧对涡轮增压器进行了改进，以提高涡轮温度。低温中压储氢（图2中的2号区） （8）可以采用。当海拔高度在20公里至100公里之间时，PEMFC UTRC球体几乎处于真空中，温度上升到-40° C。的PEMFC旋翼机HY4项目RFC和光伏电池的组合是有前途的选择。大容积气囊可回收产生的氢气和氧气SOFC Ultra Elec. AMIRoamioSOFC 3 ×140,000平台由电解器。一次电池或二次电池和光伏电池的组合都适用于低功率需求[74]。然而，RFC可用于千瓦级功率需求和超长续航时间。类型制造功率（W）比功率功率密度应用如图1中的区域#1、区域#2和区域#3。 8（a）分别。在相同的压力下，随着温度的降低，质量存储比率增加[72]。在（W/kg）（W/L）此外，常压存储器可用于无人机的情况下，PEMFCBCS燃料电池50052––阻力调节气囊展开。作为环境压力-PEMFCLynntech GenIV5000250263太阳神无人机PEMFC质子交换膜2007471.5蜘蛛狮无人机Procore质子交换膜燃料电池Protonex 8001961–AeroVironment250208185–550550–离子虎无人机150326.1–Grob 109200400––300545.5320.7–1200675–旋翼机4×140,000245–96.1––Cessna 208Caravan aircraft小型无人机C. Zhang等人能源与人工智能9（2022）1001757图五、 燃料电池无人机续 航 能 力 的 发 展 [6，67-70 ]。锂离子电池。LIB能够每单位电池质量提供更高的能量和功率。此外，它还具有高能效，无记忆效应和比其他可充电电池更长的循环寿命。众所周知，电池是目前最流行的无人机供电方式。电池在无人机中应用的主要挑战是：（1）比能量和功率密度不足（以实现独立的电驱动范围）;（2）电池寿命不足;（3）安全性不足[80]。其他技术，如交换，激光束飞行充电和系绳，可以用来延长基于电池的UAV的续航时间。交换是一种用于在任务期间为无人机耗尽的电池充电的技术如图9所示，它可以自主进行或人工操作。除了交换方法之外，还提出了激光束飞行充电作为解决方案[82]。无人机可以在飞行时充电，而不需要着陆操纵，如图9c所示，从而提高了操作安全性和效率。见图6。 无人机燃料电池推进系统[54]。3.2. 电池近年来，锂离子电池（LIB）已广泛应用于小型无人机[75]。电池被称为具有高比能量/功率密度的电源[76]。如表6[25，77-79]所示，无人机上使用许多不同类型的电池，每种电池都有其各自的优点和缺点。无人机最常见的电池是锂电池，系留无人机可以有无限的耐力，因为权力将是通过连接无人机和地面电源站的连接线连续提供（图9c）。该选项确保了不间断的电力供应，防止无人机操作受到重复充电的干扰，并大大减轻了电池的重量。它还可以安全快速地进行实时数据传输，尤其是在使用光纤技术时。光纤电缆允许使用高强度光和降低检测能力来传输许多千瓦的功率。表7总结了比较电源技术。见图7。 无人机燃料电池在不同高度和功率要求下的技术例行程序[71]。C. Zhang等人能源与人工智能9（2022）1001758图8.第八条。（a）不同温度和压力下的储氢密度，以及（b）温度和压力随海拔高度而异[73]。表6不同类型电池的不同特性比较[25，77型号铅酸镍氢锂镉锂碱性锂宝锌氧锂空气锂SOC2电池电压（V）能量密度（Wh/kg）2.130–401.260–120约3.61001.240–601.3-1.585–1902.73100–2651.45-1.64422.911–1403.5500–700功率密度180250–1000250–34015050245–43010011–40018（W/kg）循环寿命<350180–2000400–12002000–500100700NA充放电效率（%）50–9566–9280–9070–9045–859060–70936–94自放电3–2013.9-70.60.35-2.510<0.300.30.171–20.08比率（%）评级12 V12 V3.6 V12 V1.5 V3.7 V1.4 VN/A3.6 V2 Ah2 Ah2 Ah1.8 Ah2.2啊2 Ah0.3 Ah2.2啊见图9。 （a）热插拔和（b）交换[81]，（c）激光束动力无人机和（d）系留无人机[82]。3.3. 太阳能电池和超级电容器太阳能无人机安静，运营成本低，维护成本低，碳足迹极佳[83]。太阳能发电主要有两种技术：光伏（PV）系统或聚光太阳能发电（CSP）[84]。将太阳光转化为电能是无人机最常用的技术，通过光伏（PV）效应将光转化为电流的所产生的电流然后直接使用或存储在电池中，并且电池向UAV系统提供电力[59]。前者是将阳光直接转化为电力，后者用于制造蒸汽，使涡轮机能够发电[25，85]。太阳能电池板通常用于固定翼无人机上，因为它们需要如图10所示的大的面板表面，但是它们也可以用于扩展旋翼型无人机的范围（用于辅助旋翼型无人机的主动力）。C. Zhang等人能源与人工智能9（2022）1001759表7比较电源技术[81，82]。技术优势缺点与传统电池相比，超级电容器具有高功率密度、高预期可靠性和快速瞬态响应的优点。此外，即使在环境恶化的情况下，交换简单的结构，相对重量轻，适合远程任务。相当昂贵;无人机和地面站之间的合作问题。工作温度低[93]。因此，超级电容器作为储能器可以在极端条件下如寒冷天气、高海拔、大功率波动下表现良好。因此，它们是可取的，无线充电。需要地面站;低飞行高度;激光限制-无人机应急电源虽然超级电容器并没有作为主要的动力应用于无人机拴-持续运行;稳定;光束阻塞。由于能量密度较低，集成了超级无人机操作区域限制，数据传输有效。地面站电容器作为无人机混合电源中的附加电源，将在供电架构方面提供额外的自由度Vidal等人描述了一种小型太阳能无人机原型[78]，并通过几个实验测试证明了原型的验证。实验表明，捕获的太阳能占水平飞行所需能量保守估计的300%以上事实上，在许多研究中，太阳能也适用于高空长航时（HALE）混合无人机美国国家航空航天局（NASA）开发了探路者系列和太阳神[86]，其配备了由PV，电池和燃料电池系统组成波音公司开发了太阳鹰，目标是20公里的高度和5年的续航能力，配备了由太阳能电池、固体氧化物燃料电池（SOFC）和PEL系统组成的混合动力系统[87]。QinetiQ等人开发了Zephyr，其使用太阳能电池和Li-S电池作为电源，Zephyr在2010年达到了大约21.5 km的高度和336 h 21 min的续航时间[88]。由于需要更快的能量存储/转换系统在某些应用中，超级电容器最近正吸引人们的注意力，用于替换或补充电池，电池的充电/放电缓慢，寿命有限[89]。与电池相比，超级电容器的特征在于高得多的功率和低得多的能量密度。此外，它在大的温度范围内运行，具有过充电容限，维护成本低，成本合理。它还可以极大地减少电压波动[90]。在无人机电力系统中，尽管超级电容器由于其低能量密度而不是无人机的理想主电源，但其与燃料电池的集成可以提高功率密度并允许快速功率响应[91]。Jiang等人[92]开发了一种330 W的峰值功率系统，该系统由三个独立的来源组成：燃料电池，电池和超级电容器。整个系统具有高的峰值功率容量和良好的动态特性。相比同时增强功率密度并允许快速功率响应[94]。在混合电源结构中，燃料电池通常是主电源，而其他电源是辅助电源。因此，选择燃料电池为无人机稳态供电，从而延长其寿命[95]。在这种情况下，必须使用能量管理系统（EMS），以使每个电源在其最佳条件下工作[96]。Gong等人[97]对混合动力无人机推进系统进行了基于HIL的评估和分析，包括燃料电池，电池和超级电容器。在飞行剖面下将该系统与燃料电池/蓄电池系统进行比较，以找出超级电容器的作用。此外，还研究了超级电容器容量对燃料电池和超级电容器性能的影响。结果表明，超级电容器在负载平滑和动态响应方面具有良好的性能。3.4. 混合燃料电池动力系统无人机电源系统要求同时具有高能量密度和功率密度，即充足的储能容量和快速的功率响应。表8[84，98]总结了不同电化学电源的主要优点和缺点燃料电池因其无污染生产、低噪音、高能量密度和高效率而适用于无人机[99，100]。然而，燃料电池的缺点是功率密度低。电池是用来提供稳定输出电压的经典电源不幸的是，就具有大有效载荷的电池的长续航力而言，由于其高且不规则的功率需求，它们的寿命可能会缩短。因此，引入超级电容器以满足由于其高功率密度和快速响应而产生的功率需求，从而允许在起飞和突然机动期间的供电过程[89，101]。除了电池和见图10。 太阳能无人机[38]。C. Zhang等人能源与人工智能9（2022）10017510--表8无人机电源的主要优点和缺点电源优点缺点4.1. 基于规则的控制策略（RBCS）为了提高无人机的整体效率和燃油经济性电池高功率密度;快速响应负载需求。无污染生产;低噪声;快速加油;高能量密度;高效率;低红外充电周期短;能量密度低;充电时间相对较长;环境不友好[38、77、104，105]。大尺寸;高成本[11，106，107]。混合动力系统设计了一种基于规则的能量管理策略。基于规则的控制策略（RBCS）是通过从几个预先设定的阈值或实验数据中导出的规则来实现的[16]。不同的规则被贡献给不同的控制策略，例如刚度系数模型控制策略、操作模型控制策略和状态机控制策略（SMC）。刚度系数模型控制策略调整锂电池荷电状态的充放电系数超级电容签名.充放电速度快，无污染。低能量密度[103]。从而提高燃油经济性[137]。操作模式控制策略通过定义操作模式来确定输出参考功率。该方法主要考虑负载功率和蓄电池的工作状态然而，操作的状态将除了超级电容器之外，太阳能电池还可以利用无限的太阳能来提高无人机的飞行续航能力[74]。因此，将燃料电池与电池、超级电容器或太阳能电池结合在无人机推进系统中似乎是一个不错的选择。它可以提高动态负载响应和能量存储能力[97]。 此外，混合动力系统的性能取决于混合动力系统的适当设计。图11列出了动力混合推进系统的九种混合结构。全有源结构意味着可以通过控制每个电源的DC-DC转换器来主动调节所有电源。然而，增加DC-DC转换器的数量将增加系统的成本。同时，DC-DC的体积和质量都比较大，不利于提高动力系统的性能和燃油经济性。在这种情况下，使用电池直接提供电力而没有双向DC-DC转换器的半有源结构。杂交结构一般分为直接杂交结构和间接杂交结构。特别是，它们被细分为九个结构。表9总结了基于无人机燃料电池类型的九种主要混合动力结构，其中a、b、c、d、e、f、g、h和i分别对应于图11中的那些提高整体混合动力系统的耐久性，PEMFC系统的寿命，LIB相对低于超级电容器。因此，PEMFC和LIB之间的老化性能应加以考虑。质子交换膜燃料电池的寿命与四个影响因素有关：动态负载循环、重负载循环、启停和怠速。燃料电池的退化方程如[102]所示，上述四种影响的性能退化速率相关参数可在[103]中获得。4. 智能能源管理策略混合动力推进系统已被认为是综合各种动力源的优点。在混合动力系统中，对不同电源进行主动控制是实现其可靠性和运行效率的关键。此外，为了解决如何平衡电力源的各自优势以满足飞行期间的功率变化的首要问题。若干文献 能源管理战略已经提出。Zhang等人[17]总结了大量的能量管理方法，实验结果表明基于优化的能量管理策略越来越受到重视。在这种情况下，文献中报道了能量管理系统（EMS）研究以调节功率[38]。图12显示了UAV中EMS的综合类别[18，96]。通常，EMS被分为三类：基于规则的控制方法、基于优化的控制方法和基于学习的控制方法，其被细分为五类（例如，确定性规则、模糊规则、实时优化、全局优化和机器学习）。表10总结了不同类型能源管理策略的特点。在下面的章节中，将详细分析和比较大多数使用的能量控制策略。由于工程师的经验不同，可能会有不同的结果状态机控制策略（SMC）是最流行的基于规则的策略之一，它根据负载变化和荷电状态（SOC）从一个状态转到另一个状态[139]。SMC用于通过状态变化确定所需功率，然后维持堆的安全操作条件，以获得更好的转换效率和寿命[140]。在SMC的基础上，Jin et al.[90]提出了一种燃料电池/蓄电池混合动力系统以及滞环电压控制器来实现冷启动。SOC的正常值由工程师的经验或实验数据确定。例如，提出了改进的SMC在混合燃料电池/电池动力系统中，通过将SOC保持在一定范围内（飞行中为45%~ 65%，而最终SOC为40%~ 60%）。该方法可以降低总成本并延长系统寿命[141]。上述策略由于其可靠性和简单性而适用于由燃料电池、蓄电池和超级电容器组成的混合动力系统配置。例如，在混合燃料电池/光伏/电池无人机供电系统中提出了在线模糊状态机能量管理策略，该策略将状态机与模糊逻辑相结合，其中状态机控制光伏和电池之间的功率流，模糊逻辑在燃料电池和电池之间分配功率[142]。仿真结果表明，与在线滑模控制策略相比，该策略能有效满足无人机任务期间的动力需求。目前，模糊控制由于其安全性和可靠性而被广泛应用于无人机的控制。与SMC相比，模糊规则控制策略（FRCS）具有快速动态响应能力和鲁棒性的优点[143]。Zhang等人[115]建立了一种实时模糊能量管理策略，以提高燃油经济性和电池寿命。实验结果表明，模糊逻辑控制具有较好的控制性能。在电池管理和燃油效率方面优于被动控制策略和SMCS。同时，提出了自适应神经模糊推理系统[144]以增强鲁棒性，并采用补偿模糊神经网络来产生FRCS的自适应能力。而隶属函数和模糊规则也是由工程师的经验和直觉决定的。因此，采用GA[2]，PSO[145]，BA[146]和其他算法来优化模糊控制规则，以实现系统在不同条件下的自适应[147]。因此，在燃料电池/电池混合动力系统中提出了一种改进的模糊逻辑与PSO相结合的方法[148]。粒子群优化算法调整FL控制器隶属函数的阈值参数。利用典型的30分钟无人机任务剖面，通过仿真和快速控制器原型（RCP）实验验证了所提出的EMS。与基于规则和模糊逻辑的控制策略相比，所提出的模糊逻辑控制对无人机功率波动具有更强的鲁棒性4.2. 基于优化的能源管理策略4.2.1. 全局优化动态规划等全局优化控制方法C. Zhang等人能源与人工智能9（2022）10017511见图11。混合燃料电池动力系统结构。(a)无转换器的燃料电池/电池混合结构[108];（b）无转换器的燃料电池/电池/太阳能电池混合结构[109，110];（c）半活性燃料电池/电池混合结构[109];（d）半活性电池/燃料电池混合结构[111];（e）全活性电池/燃料电池混合结构[112];（f）全活性燃料电池/超级电容器/电池混合结构[91，97];（g）半活性燃料电池/超级电容器/电池混合结构[89];（h）全活性燃料电池/电池/太阳能电池混合结构[85，113];（i）半活性燃料电池/电池/太阳能电池混合结构[74，114]。(DP)最优解的求解方法有：庞特里亚金极大值原理（PMP）、遗传算法（