一种用于太阳能飞机续航评估的净能量分布地图的制作方法

本发明涉及一种用于太阳能飞机续航评估的净能量分布地图，属于飞行器导航制导与控制技术领域。

背景技术：

太阳能飞机利用光伏组件，将太阳辐射能转化为自身动力，以维持飞行。优秀的续航性能使太阳能飞机胜任一些大范围跨时间空间飞行任务(以下简称大跨时空任务)，例如远距离目标跟踪、高空侦察监视、持久通讯中继等。针对这一类任务，在规划和设计相应的飞行路线或能量管理策略之前，应首先考虑对太阳能飞机在任务区域中各子区域的续航能力进行实时评估，进而在评估结果的基础上合理规划飞行路线。

然而，从目前国内外研究现状来看，相比于传统化石燃料动力/电动飞机，针对大跨时空这一任务属性的太阳能飞机续航评估方法的研究尚不多见。对于传统化石燃料动力/电动飞机续航评估，由于机载储能电池容量相对确定，且受地理位置影响很小，所以最大续航时间和范围是便于求解的，也因此最大续航时间和范围往往被选为传统化石燃料动力/电动飞机的续航评估指标。相反，太阳能飞机的续航性能不但与储能电池容量有关，还依赖于太阳照射情况。而太阳照射情况又与太阳能飞机所处的地理位置紧密相关。当太阳能飞机执行大跨时空飞行任务时，能量生产状况将随飞行地点的变化而不断变化，导致难以计算最大续航时间。因此，传统续航评估方法并不适合太阳能飞机。截止目前，工业界对太阳能飞机续航评估的指标和方法，尚没有统一的认识。

基于上述分析，对于太阳能飞机续航评估问题的解决方案，必须满足如下三个要求：

(1)所设计的评估指标能够直观的、可视化的反映飞机执行跨区域飞行任务时的续航性能，另外，计算方法应相对简单，易于工程实现；

(2)评估方法应能够反映地理位置和环境因素(如大气温度和密度等)变化对跨区域飞行任务中飞机续航性能的影响；

技术实现要素：

本发明的目的是为了解决上述问题，并满足上述要求，参考地理学和气象学中常用的基于地图学的研究方法(例如地理等高线图、气温分布图、降水分布图等)，提出一种用于太阳能飞机续航评估的净能量分布地图。

本发明用于太阳能飞机续航评估的净能量分布地图，具体生成方法如下：

步骤一：设定太阳能飞机的飞行任务区域、飞行高度、巡航速度、任务开始时间、太阳能电池及太阳能飞机结构参数；

步骤二：参考ashrae手册，获取步骤一所设定的任务区域内ashrae晴空模型下各测量站点的信息，包括站点位置、所处海拔、相关的日出日落时间和太阳辐射参数。并获取从当前时间开始后24小时的气温信息；

步骤三：根据步骤二获取的各站点光照数据，计算太阳能飞机在各站点飞行时机翼所接收的总太阳辐照度psa；

步骤四：利用步骤二所获取的信息和步骤三所计算出的psa，求取各站点设定飞行高度下太阳能飞机光伏组件效率；

步骤五：基于步骤四所求取的光伏组件效率，结合步骤二中获取的日出日落时间和步骤三中所计算出的psa，计算任务开始时间后各站点24小时的能量生产值和消耗值；

步骤六：将步骤五计算出的24小时的能量生产值和消耗值相减，得到各站点24小时可用净能量值；

步骤七：利用kriging插值法，对所设定任务区域内的各站点的24小时净能量值进行插值，从而获得该区域设定飞行高度下当前时刻的24小时飞行净能量分布地图，实时评估太阳能飞机在任务区域中各子区域的续航能力；

步骤八：每隔一小时，汇总更新的各站点气象、光照数据，返回步骤一，重新绘制并更新设定飞行高度下24小时飞行净能量分布地图。

本发明用于太阳能飞机续航评估的净能量分布地图，具体方法如下：

本发明的优点在于：

(1)本发明用于太阳能飞机续航评估的净能量分布地图，可实时评估太阳能飞机在跨区域飞行时的续航性能，计算方法简便。

(2)本发明用于太阳能飞机续航评估的净能量分布地图，能够直观的、可视化的反映地理位置和环境因素变化对跨区域飞行任务中太阳能飞机续航性能的影响，为跨区域飞行路线规划提供能量依据；

附图说明

图1为本发明基于净能量分布地图的太阳能飞机续航评估方法流程图；

图2a为飞行高度10千米时2018年1月1日某区域净能量分布地图；

图2b为飞行高度15千米时2018年1月1日某区域净能量分布地图；

图2c为飞行高度20千米时2018年1月1日某区域净能量分布地图；

图2d为飞行高度25千米时2018年1月1日某区域净能量分布地图；

具体实施方式

下面将结合附图对本发明作进一步的详细说明。

本发明基于净能量分布地图的太阳能飞机续航评估方法，如图1所示，具体包括如下步骤：

步骤一：设定太阳能飞机的飞行任务区域、飞行高度、巡航速度、任务开始时间、太阳能电池及太阳能飞机结构参数。

步骤二：参考ashrae手册，获取步骤一所设定的任务区域内ashrae晴空模型下各测量站点的信息，包括站点位置、所处海拔、相关的日出日落时间和太阳辐射参数等；并通过天气预报获得从当前时间开始后24小时的气温情况。

步骤三：根据步骤二获取的各站点的信息，计算太阳能飞机在各站点飞行时机翼所接收的总太阳辐照度psa。

psa的计算方法基于ashrae晴空模型，如下所示：

其中，pb，pd和pr分别为太阳直射、散射和地面反射辐照度；αe为太阳高度角，该值随时间变化，当太阳落山时，αe＝0；ib和id分别为单位水平面上受到的太阳直接辐射强度和直接散射强度，其计算方法如下：

其中，i为单位水平面上受到的太阳总辐射强度；τb和τd分别为直射和散射光学深度，可通过查阅ashrae手册得到；b和d分别为直射和散射空气质量指数；mr为光学空气质量比；i0为太阳常数；nday为太阳天数(从1月1日开始累加，且1月1日该值为1)。

步骤四：利用步骤二所获取的各站点信息和步骤三所计算出的psa，结合太阳能光伏组件热平衡原理，求取各站点在步骤一中设定飞行高度下太阳能飞机光伏组件效率。

从光伏组件自身的工作特性来说，其效率ηsol受自身温度影响较大，基本呈线性相关，表面温度越高，ηsol越低，因此光伏组件效率可修正为

其中，αη为光伏组件温度修正系数；tsol为光伏组件表面温度；为标准试验条件下标定的太阳能光伏组件转化效率。

由于光伏组件表面温度tsol是决定ηsol的关键因素，因此可根据光伏组件热平衡原则，结合飞机外形特征、飞行速度和飞行高度进行分析：

太阳能飞机翼面光伏组件接收的太阳辐射能，一般可转化为三部分：一部分转化为电能，一部分向天空进行热辐射，另一部分与周围环境进行热交换，当其处于稳定工作状态时，热平衡方程为：

其中，等号右侧从左至右依次为上述三部分转化能量；αsol为光伏组件太阳能辐射吸收率；εsol为光伏组件热辐射发射率；σ为stefan-boltzmann常数；cthe为对流换热系数；tsky和tatm分别为当前天空有效温度和飞行当地高空大气环境温度，二者存在转化关系。

对于tsky和tatm的转化关系，如下式所示：

考虑到测量站点的海拔影响，需要利用下列分段函数对tatm进行修正：

其中，z为设定飞行高度；zlocal为测量站点的海拔高度；tma为地面测量温度。

对于式(4)中的cthe，其计算方法为：

其中，λair为空气导热系数；c为飞机机翼弦长；nu为nusselt数；re为reynolds数；v为空速；ρ为大气密度，其计算方法基于国际标准大气(iso2533:1975)；pr为prandtl数；cp为定压比热容；μair为空气动力黏性系数；μ0为288.15k时干空气黏性系数，其值由国际标准大气列表给出。

综合式(3)及式(5)-(7)和已知的光伏组件参数：αsol、αη、εsol和式(4)将成为只含一个未知变量tsol的四次方程，可用数值方法对其进行求解。接着，将求解出的tsol代入式(3)中，即可求得光伏组件效率ηsol。

步骤五：基于步骤四所求取的光伏组件效率，结合步骤二中获取的日出日落时间和步骤三中所计算出的psa，计算自任务开始时间后的24小时内每个采样步长δt(采样步长可自由设定，如30s，1min等均可)的psa值，以及对应的光伏组件效率，进一步计算任务开始时间后各站点24小时的能量生产值和消耗值。

对于24小时能量生产值首先计算光伏组件电能生产功率pin：

pin＝ηsolspsa(8)

其中，s为机翼面积。

然后对pin进行时间积分，即可得到

其中，t0为当前时间。

对于24小时能量消耗值首先计算能量消耗功率pout：

其中，ηprop为螺旋桨效率；ηmot为电机及减速箱动力传输效率；ηctrl为驱动器效率；t为推力；d为阻力；cd为阻力系数；cd0为零升阻力系数；cl为升力系数；ε为oswald效率因子；ra为展弦比；g为重力加速度；m为飞机质量。

然后对pout进行时间积分，即可得到

步骤六：将步骤五计算出的24小时的能量生产值和消耗值相减，得到各站点24小时可用净能量值只有当时，太阳能飞机才具备昼夜不间断飞行能力。

步骤七：利用kriging插值法，对所设定任务区域内的各站点的24小时净能量值进行插值，从而获得该区域设定飞行高度下当前时刻的24小时飞行净能量分布地图，实时评估太阳能飞机在任务区域中各子区域的续航能力。

由于ashrae的采样点在空间中分布并不均匀，因此本发明中选取kriging插值法绘制净能量分布地图，该方法对于非均匀样本点分布的插值精度较高。如图1所示，为不同飞行高度下2018年1月1日某区域净能量分布地图。

实际上当仅考虑水平飞行时，以图1为代表的设定飞行高度下的净能量分布地图已可以进行二维航路规划了，如图2所示，假设太阳能飞机被要求从a点飞往b点，有两条长度大致相等的轨迹1和2，很明显，轨迹1所覆盖的24小时净能量值更高，太阳能飞机飞行在轨迹1时可以执行更为复杂的机动动作，具有更好的续航性。

步骤八：每隔一小时，汇总更新的各站点气象、光照数据，返回步骤一，重新绘制并更新设定飞行高度下24小时飞行净能量分布地图。

所汇总更新的各站点数据包括：式(9)中的当前时间t0；t0时对应的太阳高度角αe；太阳天数nday；直射和散射光学深度τb和τd(在每个月份的最后一天时才考虑这两参数的变化)；天气预报所预测的24小时地面测量温度tma。