Gestión Predictiva de Energía para Sistemas de Propulsión de Aeronaves Híbridas Eléctricas

Presentamos un algoritmo de control predictivo de modelo (MPC) para la gestión de energía en aeronaves con sistemas de propulsión híbrida eléctrica que consisten en componentes de turbina de gas y motor eléctrico. Se consideran configuraciones en serie y en paralelo. Al combinar un modelo dinámico de aeronave de masa puntual con modelos de pérdidas eléctricas y pérdidas en la turbina de gas, se minimiza el combustible consumido en un determinado camino de vuelo futuro, sujeto a restricciones sobre la batería, el motor eléctrico y la turbina de gas. La optimización se formula como un problema convexo bajo supuestos suaves y su solución se utiliza para definir una ley de control de gestión de energía predictiva que toma en cuenta la variación en la masa de la aeronave durante el vuelo. Investigamos el rendimiento de algoritmos para resolver este problema. Se propone un algoritmo de método de dirección alternante de multiplicadores (ADMM) y se compara con un solucionador de punto interior convexo de uso general. También mostramos que la implementación de ADMM reduce el tiempo de computación requerido en órdenes de magnitud en comparación con un solucionador de programación no lineal de uso general, lo que lo hace adecuado para el control de gestión de energía supervisoria en tiempo real.