[发明专利]太阳能无线采集系统的分布式优化方法

说明书

本发明提供一种太阳能无线采集系统的分布式优化方法，通过考虑太阳能电池的工作电流，转化为目标函数，求出目标函数和的最小值；设计拉格朗日函数；求出目标函数的对偶函数；将不可导的目标函数平滑化；计算随机免梯度预测值；传感器供电电流大小的估计值的在线迭代；获得最优的传感器供电电流大小的估计值分布，用其指导n个太阳能采集系统中传感器的额定电流设置。该方法针对固定拓扑下的多智能体系统每个传感器代价函数不平滑的情况，利用拉格朗日函数和随机免梯度算法，设计出基于随机免梯度的原始对偶算法，能够保证代价和函数收敛到最优值附近，显著提高太阳能采集系统对无线传感器网络供电时的供电效率，并提高太阳能供电微电网的稳定性。

技术领域

本发明涉及一种太阳能无线采集系统的分布式优化方法。

背景技术

近年来，随着科技的蓬勃发展，尤其是云计算以及大数据等新兴领域的出现，分布式优化理论和应用得到了越来越多的重视，并且逐渐渗透到科学研究、工程应用和社会生活的各个方面。所谓的分布式优化就是指通过一群具备一定感知、通信、计算和执行能力的智能体通过通讯等方式解决许多集中式算法无法处理的大规模复杂的优化算法。分布式优化理论和应用已经成为当代系统和控制科学的重要发展方向之一，在控制科学与工程领域，随着传感器网络、数字通信网络的发展，控制系统的基本结构与运行方式也发生了根本的改变。一个控制系统不再由单一的受控对象、传感器或控制器组成，而是由多个智能体集成一个复杂的控制网络，这些智能体通过相互连接，按照一定的通信协议完成给定的任务。整个控制与决策的过程就是每个智能体之间相互协作的过程。因此，较于传统的控制系统，一个多智能体系统它将控制系统和通信系统完全融于一体。

目前，太阳能采集技术的发展日益成熟，应用广泛。将太阳能采集技术与无线传感网络结合起来，不仅可以解决无线传感网络的能量供应问题，还能够拓展太阳能采集技术的应用领域。而对于多传感器的分布式优化算法的设计已经取得了许多重要的成果，但就目前热门的研究成果来说，仍存在以下的问题：

考虑在太阳能无线采集系统中，利用网络中的传感器实时监测和采集太阳能电池多种数据信息，并且将采集到的数据信息与相邻的传感器进行交互计算、功耗结果分析。这里的无线传感器网络本质上就是一个多智能体系统，每个传感器就是一个智能体。对于一个由传感器组成的多智能体系统，每个传感器往往有一个代价函数，并且整个网络的代价由这些个体的代价函数和来表示，这类问题的目的是需要设计分布式算法最小化这个函数和。

针对此类问题，现有的方法大都要求优化的函数为凸函数，但实际中很多时候需要处理凸-凹函数的问题；另一方面，对于利用计算代价函数的梯度或者次梯度来求出函数的最优解，存在一个突出缺点：对于不可导的函数，计算出它的次梯度或者梯度是非常困难的，甚至是不可能的。这导致一些情况下，多个传感器的相互通信和协调受到影响，进而不能准确地计算出满足系统条件的最优值，使得现有使用太阳能采集系统对无线传感器网络供电时效率低下，造成严重的能源浪费；并且由于太阳能采集系统所发出电力不能及时消纳而会引起微电网的不稳定。

上述问题是在太阳能无线采集系统的分布式优化过程中应当予以考虑并解决的问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种太阳能无线采集系统的分布式优化方法解决现有技术中存在的在太阳能无线采集系统中，多个传感器直接能够互相交流通信；但由于数据的随机性，每个传感器的代价函数可能是凸-凹函数，甚至是不可导函数而导致多个传感器的相互通信和协调受到影响，不能准确地计算出满足系统条件的最优值进而使得现有使用太阳能采集系统对无线传感器网络供电时效率低下的问题。

本发明的技术解决方案是：

一种太阳能无线采集系统的分布式优化方法，包括以下步骤：

S1、将无线传感器监控到的太阳能电池板数据进行结果分析，考虑太阳能电池的工作电流，转化为供电功率目标函数，接着将数据进行优化，整合成太阳能供电功率优化问题，求出供电功率目标函数和的最小值；