CN103683413B - 一种超级电容储能式城轨车辆充电控制装置及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种超级电容储能式城轨车辆充电控制装置及方法，控制装置包括与电源连接的变压器，所述变压器连接有两个并联的BUCK支路，所述两个BUCK支路接入城轨车辆的一个超级电容组；所述BUCK支路包括与所述变压器连接的整流桥模块、滤波电容模块、续流二极管支路；所述整流器模块与所述滤波电容模块之间接有开关器件；两个BUCK支路的续流二极管支路一端通过各通过一个储能电感接入城轨车辆的一个超级电容组；整流桥模块接入控制模块，所述控制模块控制所述开关器件的开断；所述控制模块与储能电感输出端连接。本发明的充电控制装置结构简单，控制可靠；本发明的方法使得超级电容充电电流控制稳定，纹波系数小，降低了充电故障。

Description

一种超级电容储能式城轨车辆充电控制装置及方法

技术领域

本发明涉及城轨车辆充电控制领域，特别是一种超级电容储能式城轨车辆充电控制装置及方法。

背景技术

在交通运输领域，电能驱动交通工具越来越受到人们的重视。超级电容器储能车便是其中的代表，其以环保、节能、成本低的优势，成为了公共交通现代化的最佳方案，同时也是航空航天、军事、环保方面的生力军。因此，如何在满足其特性要求的情况下对超级电容进行快速充电成为了一个亟待解决的重要问题。早在2010年，上海世博会共投入61辆超级电容公交车，运行稳定。但是超级电容公交车最怕的是恶劣天气，遇到打雷的天气，就不能在乘客上下车的时候充电，其充电时间为始发站2-3分钟，以后的站点几十秒钟。公交系统的堵车情况凸显了超级电容漏电流比电池大的弊端，因此超级电容的特性使其更加适用于城轨领域，其漏电流的缺点，也被城轨无堵车、运营时间固定的特点所弥补。超级电容比功率大，可以为城轨启制动提供瞬时大功率，并能够有效吸收回馈制动的能量；城轨站点间距离短，启制动频繁，超级电容循环次数高；城轨的人流量大停站时间短，而超级电容也有充电速度快的特点。因此将超级电容应用于城轨能充分体现其优越性。超级电容储能技术与城市轨道交通系统相结合，可使其绿色、低碳、高效的优势发挥出更大的社会效益。但是如何使得超级电容充电电流稳定、纹波系数小、充电时间更短，是目前亟待解决的问题。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是，针对现有技术不足，提供一种超级电容储能式城轨车辆充电控制装置及方法，使得超级电容充电电流控制稳定，纹波系数小，且车头和车位两路超级电容充电支路并联均流，缩短充电时间，从而确保城轨车辆运行更加稳定，降低充电故障。

为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：一种超级电容储能式城轨车辆充电控制装置，包括与电源连接的变压器，所述变压器连接有两个并联的BUCK支路，所述两个BUCK支路均接入城轨车辆的一个超级电容组；所述BUCK支路包括与所述变压器连接的整流桥模块、与所述整流桥模块并联的滤波电容模块、与所述滤波电容模块并联的续流二极管支路；所述整流器模块与所述滤波电容模块之间接有开关器件；两个BUCK支路的续流二极管支路一端各通过一个储能电感接入城轨车辆的一个超级电容组；所述整流桥模块通过电压传感器接入控制模块，所述控制模块控制所述开关器件的开断；所述控制模块通过电流传感器与所述储能电感输出端连接。

本发明使用的开关器件为IGBT。

本发明还提供了一种利用上述控制装置控制超级电容储能式城轨车辆充电的方法，该方法为：

1)建立以下目标函数模型：

其中，ε(k+p|k)为k时刻估计的k+p时刻的ε值，ε(k+p|k)＝[i_l1(k+p|k)-i_ref(k+p|k)，i_l2(k+p|k)-i_ref(k+p|k)，Δi_diff(k+p|k)]^T；i_l1(k+p|k)，i_l2(k+p|k)分别为k时刻估计的k+p时刻的两个BUCK支路的储能 电感电流，i_l1(k+p|k)＝C₁x(k+p|k)，i_l2(k+p|k)＝C₂x(k+p|k)；

$x(k+p|k)={\mathrm{\Φ}}^{p}x\left(k\right)+\underset{n=1}{\overset{p}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Φ}}^{n-1}\mathrm{\ΨD}(k+p-n),$ C₁＝[1 0 0 0]，C₂＝[0 1 0 0]；

x(k+p|k)为k时刻估计的k+p时刻的状态量，D(k+p-n)为k+p-n时刻的预测输出序列；i_ref(k+p|k)为k时刻估计的两个BUCK支路的第k+p时刻的总参考输出电流，i_ref(k+p)＝i(k)+[I_set-i(k)](1-e^{-pT/ τ})；p＝1，2；P＝2；I_set＝900A；i(k)为两个BUCK支路的实际输出电流之和；T＝1ms；τ代表参考输出电流的时间常数，根据实际系统要求一般取为T的50至200倍；Δi_diff(k+p|k)＝[i_l1(k+p|k)-i_l2(k+p|k)|-i_{l ， diff ， ref}，i_{l ， diff ， ref}＝30A；权重矩阵Q＝diag(q₁，q₂，q₃)，q₁＝q₂＝2，q₃＝1；s.t.表示约束条件；d_m(k)为k时刻两个BUCK支路的占空比；v_s为电源电压，i_{l ， max}为储能电感的电流额定值； 表示第m个BUCK支路的开关器件由阻断恢复到开通时刻的储能电感电流；为第m个BUCK支路的储能电感值；u_c(k)为k时刻的控制装置输出电压；x(k)＝[i_l1(k) i_l2(k) v(k) u_c(k)]^T，u_c(k)、v(k)分别为k时刻超级电容组电压及由电压传感器测得的电压变化率；D(k)＝[d₁(k)，d₂(k)]^T；

2)优化上述目标函数模型，得到优化后的目标函数模型 $J(D\left(k\right),x\left(k\right))={||\begin{array}{c}{J}_1^T\\ J_2^T\end{array}||}_2:$

$J_1=\left[\begin{array}{c}{q}_1({\mathrm{\Ψ}}_{11}{d}_1\left(k\right)-(i_{\mathrm{ref}}(k+1)-{\mathrm{\Φ}}_{1}x\left(k\right)))\\ q_2({\mathrm{\Ψ}}_{21}{d}_2\left(k\right)-(i_{\mathrm{ref}}(k+1)-{\mathrm{\Φ}}_{2}x\left(k\right)))\\ q_3\left(\right|{\mathrm{\Φ}}_{1}x\left(k\right)-{\mathrm{\Φ}}_{2}x\left(k\right)+({\mathrm{\Ψ}}_{11}{d}_1\left(k\right)-{\mathrm{\Ψ}}_{21}{d}_2\left(k\right))|-i_{l,\mathrm{diff},\mathrm{ref}})\end{array}\right];$

$J_2=\left[\begin{array}{c}{q}_1({\mathrm{\Ψ}}_{11}{d}_1(k+1)+{\mathrm{\Φ}}_1{\mathrm{\Ψ}}_{11}{d}_1\left(k\right)-(i_{\mathrm{ref}}(k+2)-{{\mathrm{\Φ}}_1}^{2}x\left(k\right)))\\ q_2({\mathrm{\Ψ}}_{21}{d}_2(k+1)+{\mathrm{\Φ}}_2{\mathrm{\Ψ}}_{21}{d}_2\left(k\right)-(i_{\mathrm{ref}}(k+2)-{{\mathrm{\Φ}}_2}^{2}x\left(k\right)))\\ q_3\left(\right|({\mathrm{\Φ}}_1^2-{\mathrm{\Φ}}_2^2)x\left[k\right]+{\mathrm{\Ψ}}_{11}\left({\mathrm{\Φ}}_1{d}_1\right[k]+d_1[k+1\left]\right)-{\mathrm{\Ψ}}_{21}\left({\mathrm{\Φ}}_2{d}_2\right[k]+d_2[k+1\left]\right)|-i_{l,\mathrm{diff},\mathrm{ref}})\end{array}\right];$

其中，Ψ₁₁、Ψ₂₁分别为输入矩阵Ψ的第1行第1个元素和第2行第1个 元素；Φ₁、Φ₂分别为系统矩阵Φ的第1行向量和第2行向量；

$\mathrm{\Ψ}={\left[\begin{array}{cccc}0.1995& -0.0004& -0.0037& 0\\ -0.0004& 0.1995& -0.0037& 0\end{array}\right]}^T;$ $\mathrm{\Φ}=\left[\begin{array}{cccc}0.9952& -0.0044& -0.0001& -0.1991\\ -0.0044& 0.9952& -0.0001& -0.1991\\ 0.0010& 0.0010& 1.0000& -0.0078\\ 0& 0& 0.0010& 1.0000\end{array}\right];$

3)将优化后的目标函数模型代入步骤1)中的目标函数模型中，利用内点法求解目标函数模型，得到D(k)的控制估计序列，即D(k+p-n)在不同p值下得到的序列，取所述控制估计序列的第一行，即得到k时刻的最优占空比输入，从而控制BUCK支路输出期望电流。

与现有技术相比，本发明所具有的有益效果为：本发明的充电控制装置结构简单，控制可靠；本发明的方法使得超级电容充电电流控制稳定，纹波系数小，且车头和车位两路超级电容充电BUCK支路并联均流，从而能够保证城轨车辆运行更加稳定，降低了充电故障，且本发明的方法容易实现，控制可靠，能有效缩短超级电容充电时间。

附图说明

图1为本发明一实施例充电装置结构示意图；

图2为本发明一实施例控制模块原理图；

图3为本发明一实施例恒流充电曲线图；

图4为本发明一实施例超级电容组充电电路BUCK支路导通原理图；

图5为本发明一实施例超级电容组充电电路BUCK支路关断原理图。

具体实施方式

如图1所示，本发明一实施例充电装置包括与电源连接的变压器，所述变压器连接有两个并联的BUCK支路，所述两个BUCK支路接入城轨车辆的一个超级电容组；所述BUCK支路包括与所述变压器连接的整流桥模块、与所述整流桥模块并联的滤波电容模块、与所述滤波电容模块并联的续流二极管支 路；所述整流器模块与所述滤波电容模块之间接有开关器件；两个BUCK支路的续流二极管支路一端通过各通过一个储能电感分别接入城轨车辆车头或车尾的超级电容组。

在如图1所示的充电主拓扑中，考虑到大电流情况下恒流充电至额压状态时充电不足的情况，本发明的装置分别以900A电流恒流充电至额定电压值后，在恒压下控制充电一定时间；在调试储能式地铁车时以900A稳定运行。恒流充电时保持电流惯性：即充放电过程由恒流变为恒压后，电流保持恒流时电流继续充放电，且在恒压阶段电流小幅度的下降。电流下降的速度跟充电电流的大小及电容对充电电荷的均化速度有关，充电电流密度越大，微观粒子的碰撞概率增大，电荷均化过程中遇到的阻力增大，恒压过程中电流的下降也越快。滤波电容支路不仅可以抑制母线端(变压器与整流桥模块一端)的低频噪声，还可以抑制并联BUCK支路的高频扰动进入母线端，有效的提高了系统抗干扰能力，并且减小了直流母线纹波；储能电感的主要作用为：储能滤波和平滑升压。当直流牵引电网电压被抬升超过设定电压值并且超级电容组电压小于最大值时，直流牵引电网向超级电容组充电。

图2为本发明一实施例控制模块示意图，该控制模块采用双控制器FPGA+DSP模式，FPGA通过A/D模块采集充电装置各部分的电压和电流。由于开关器件控制频率为1kHz，要在1ms内完成MPC算法计算量，为了尽可能减少占用DSP的系统资源，充分利用可编程逻辑器件处理速度快的优势，采用DSP实现控制算法；为保证控制系统的实时性，逻辑和外围IO设备处理采用FPGA，FPGA选用Xilinx的XC3系列的XC3S50-4VQ100I，DSP选用TI的TMS320F2808，信号处理模块将从传感器获得的信号进行滤波，并调理到A/D输入范围内，再经过A/D后处理给DSP进行运算，实现控制算法，形 成了闭环控制系统。

图3为本发明一实施例恒流充电曲线图，如图所示的充电机给城轨车辆充电电流曲线和超级电容组两端的电压变化曲线。由于实际应用中超级电容组的电量并不会全部放完，因此超级电容组两端的起始电压为500V。充电电流在3秒钟内从0A快速上升到900A并保持，超级电容组两端电压平稳的从500V开始上升，当充电机输出电压达到900V时，充电结束，电流快速的下降为0，整个充电过程时间为30秒左右。在电流降为0A后，由于超级电容的内部等效串联电阻及导线内阻的影响，导致超级电容组两端电压最后降低了18V左右，属于正常现象。

图4为本发明一实施例超级电容组充电电路BUCK支路导通原理图，如图所示的开关管S1导通时，电流经由电感L流入，通过S1给超级电容组C2充电，同时电感L1储存能量。

图5为本发明一实施例超级电容组充电电路BUCK支路关断原理图，如图所示的开关管S1关闭时，电感L1中的能量释放，为超级电容组C2继续充电，电流通过开关管S2中的二极管D2保持续流。

本发明的方法原理如下：

实际物理模型中，一般选取电感(即本发明中的储能电感)电流、超级电容组电压等具有能量意义的状态量，通过回路电压法及结点电流法，得到系统的连续时间模型，并离散化，得到如下形式的模型：

x(k+1)＝Φx(k)+ΨD(k) (1)

式中状态向量x(k)＝[i_l1(k) i_l2(k) v(k) u_c(k)]^T，i_l1(k)，i_l2(k)分别为k时刻各BUCK支路的电感电流，u_c(k)，v(k)分别为k时刻的超级电容组电压及其变化率(车头车尾各一个超级电容组，每个电容组对应一个BUCK电路。u_c(k)是 一个超级电容组上的电压，v(k)通过状态观测器获得)。系统矩阵 $\mathrm{\Φ}=\left[\begin{array}{cccc}0.9952& -0.0044& -0.0001& -0.1991\\ -0.0044& 0.9952& -0.0001& -0.1991\\ 0.0010& 0.0010& 1.0000& -0.0078\\ 0& 0& 0.0010& 1.0000\end{array}\right],$ 输入矩阵 $\mathrm{\Ψ}={\left[\begin{array}{cccc}0.1995& -0.0004& -0.0037& 0\\ -0.0004& 0.1995& -0.0037& 0\end{array}\right]}^T,$ D(k)＝[d₁(k)，d₂(k)]^T，d₁(k)，d₂(k)分别为k时刻各BUCK支路的占空比，即控制输入。

对超级电容组采用恒流充电方式充电。在充电前期充电电流快速上升到900A，然后900A恒流充电，整个充电过程要求在30s之内完成。

在充电控制装置中，控制装置的期望输出电流是一条依据实际输出电流i(k)与I_set＝900A的差值光滑变化的参考轨迹。k时刻的参考轨迹可以由未来长度为P的预测时域内的一系列点进行描述，即i_ref(k+p)，p＝1，2，...，P时这些点往往以一阶指数变化规律逼近I_set，如公式(2)：

i_ref(k+p)＝i(k)+[I_set-i(k)](1-e^{-pT/ τ})，p＝1，2，...，P (2)

(i_ref(k+p|k)为k时刻估计的两个BUCK支路的第k+p时刻的总参考输出电流，其值为i_ref(k+p)＝i(k)+[I_set-i(k)](1-e^{-pT/ τ}))式中的下标ref表示参考输出，τ代表参考轨迹的时间常数，i(k)为k时刻的充电控制装置的输出电流(即两条BUCK支路的总输出电流)，T＝1ms为系统的采样周期。可以看出，每一时刻的参考轨迹是基于系统实际输出而不断在线计算的，并且随着预测点的后移，参考输出值的递增速度会不断，并最终趋近于设定值I_set。

由于两条BUCK支路是并联耦合在一起的，其偏差体现为两条BUCK支路间的电流不均，因此同步地给两条BUCK支路一个占空比控制信号，必然引起电流不均衡，因此MPC控制器需计算出两条BUCK支路的占空比d₁(k)和d₂(k)对两个支路进行分别控制。令

Δi_diff(k)＝|i_l1(k)-i_l2(k)|-i_{l ， diff ， ref} (3)

其中i_{l ， diff ， ref}＝30A为两条BUCK支路的输出电流允许偏差，Δi_diff(k)表示两条BUCK支路电流差的绝对值与输出电流允许偏差i_{l ， diff ， ref}的差值。

定义向量ε(k)＝[i_l1(k)-i_ref(k)，i_l2(k)-i_ref(k)，Δi_diff(k)]^T，结合(3)得到目标函数：

$J(D\left(k\right),x\left(k\right))=\underset{p=0}{\overset{P}{\mathrm{\Σ}}}{\left|\right|\mathrm{Q\ϵ}(k+p|k)\left|\right|}_2---\left(4\right)$

其中ε(k+p|k)为k时刻估计的(k+p)时刻的ε值，权重矩阵Q＝diag(q₁，q₂，q₃)，q₁＝q₂＝2，q₃＝1，P＝2为预测时域，通过求解min(J)(用内点法求解)获得最优的控制估计序列仅取控制估计序列中的第一行，即得到k时刻的最优控制输入D^*(k)＝[d₁ ^*(k)，d₂ ^*(k)]^T。

通过以上方法获得的最优控制序列并没有考虑实际情况，而要使系统稳定，必须要满足系统运行的实际硬约束条件：占空比范围限制、电感的峰值电流和电流上升率限制。

公式(4)的优化指标函数首先要考虑占空比的约束。实际IGBT的占空比变化范围为0-1，在留取一定裕量的基础上，取：

0≤d_m(k)≤0.9；m＝1，2 (5)

另外考虑实际直流电感会随电流的增大电感值略有下降，如果电流超过其额定值i_{l ， max}，电感值将急剧下降，对系统工作造成严重影响。定义k时刻到k+1时刻内的电流峰值为：

式中表示第m个BUCK支路的开关管G_m由阻断恢复到开通时刻的对应支路电感电流；表示开关管G_m一直导通时对应支路的电感电流的上升率，其可以通过下式估算出来：

式(7)未考虑电阻上压降的影响，简化计算的同时留有一定裕量，其中v_s为电源电压，u_c(k)为k时刻的系统输出电压，为第m个支路的电感值；将(7)代入(6)并进行归一化处理得：

由式(9)继而可以推导出下式：

式中表示电感峰值限制值归一化后的值，考虑实际选型中储能电感的额定电流值为500A，留有一定裕量这里取电流峰值i_{l ， max}为480A。实际上最有可能接近电感电流峰值限制值是在电流稳态之后。

由公式(5)、(9)和(4)构成的带不等式约束的优化问题如下：

求解(10)的优化问题，往往需要经过多次的迭代才能求出其全局最优值，也就意味着需要经过较为繁琐的运算。超级电容组充电属于快速响应过程，若此时MPC中求解最优输出占空比的时间较长，必会影响到该控制策略的实施，最终使充电响应过程变差。

充电系统中，BUCK电路中IGBT开关频率为1kHz，开关周期是1ms，这就要求在线计算的时间要在一毫秒以内完成，因此要求控制算法简便且能在线滚动优化。我们提出一种实用的两步MPC算法，通过缩短预测步长来减小在线计算时间。

优化指标函数为如下形式：

$J={||\begin{array}{c}{J}_1^T\\ J_2^T\end{array}||}_2---\left(11\right)$

其中：

$J_1=\left[\begin{array}{c}{q}_1\left({\mathrm{\Ψ}}_{11}{d}_1\right[k]-\left(i_{\mathrm{ref}}\right[k+1]-{\mathrm{\Φ}}_{1}x[k\left]\right))\\ q_2\left({\mathrm{\Ψ}}_{21}{d}_2\right[k]-\left(i_{\mathrm{ref}}\right[k+1]-{\mathrm{\Φ}}_{2}x[k\left]\right))\\ q_3\left(\right|{\mathrm{\Φ}}_{1}x\left[k\right]-{\mathrm{\Φ}}_{2}x\left[k\right]+\left({\mathrm{\Ψ}}_{11}{d}_1\right[k]-{\mathrm{\Ψ}}_{21}{d}_2[k\left]\right)|-i_{l,\mathrm{diff},\mathrm{ref}})\end{array}\right]$

$J_2=\left[\begin{array}{c}{q}_1({\mathrm{\Ψ}}_{11}{d}_1(k+1)+{\mathrm{\Φ}}_1{\mathrm{\Ψ}}_{11}{d}_1\left(k\right)-(i_{\mathrm{ref}}(k+2)-{{\mathrm{\Φ}}_1}^{2}x\left(k\right)))\\ q_2({\mathrm{\Ψ}}_{21}{d}_2(k+1)+{\mathrm{\Φ}}_2{\mathrm{\Ψ}}_{21}{d}_2\left(k\right)-(i_{\mathrm{ref}}(k+2)-{{\mathrm{\Φ}}_2}^{2}x\left(k\right)))\\ q_3\left(\right|({\mathrm{\Φ}}_1^2-{\mathrm{\Φ}}_2^2)x\left[k\right]+{\mathrm{\Ψ}}_{11}\left({\mathrm{\Φ}}_1{d}_1\right[k]+d_1[k+1\left]\right)-{\mathrm{\Ψ}}_{21}\left({\mathrm{\Φ}}_2{d}_2\right[k]+d_2[k+1\left]\right)|-i_{l,\mathrm{diff},\mathrm{ref}})\end{array}\right]$

其中Ψ₁₁，Ψ₂₁分别为输入矩阵Ψ的第1×1个元素和第2×1个元素。Φ₁，Φ₂分别为系统矩阵Φ的第一行及第二行行向量。在(10)式中的两项不等式约束下用内点法求解min(J)，即可得到k时刻的系统最优控制输入：

D^*(k)＝[d₁ ^*(k)，d₂ ^*(k)]^T。

超级电容组由大量超级电容单体串并联而组成，是超级电容储能系统的能量存储单元，实现能量存储与稳定直流牵引电网电压的双重目的。充电装置给超级电容储能阵列充电的实验波形如图3所示。具体工作时，开关管IGBT导通和关闭阶段的运行情况如图4和图5所示。

Claims (2)

1.一种控制超级电容储能式城轨车辆充电的方法，采用超级电容储能式城轨车辆充电控制装置，该装置包括与电源连接的变压器，所述变压器连接有两个并联的BUCK支路，所述两个并联的BUCK支路均接入城轨车辆的一个超级电容组；所述两个并联的BUCK支路均包括与所述变压器连接的整流桥模块、与所述整流桥模块并联的滤波电容模块、与所述滤波电容模块并联的续流二极管支路、所述整流桥模块与所述滤波电容模块之间并联接有开关器件；两个并联的BUCK支路的续流二极管支路一端均通过一个储能电感接入城轨车辆的一个超级电容组；所述两个并联的BUCK支路的整流桥模块通过电压传感器接入控制模块，所述控制模块控制所述两个并联的BUCK支路的开关器件的开断；所述控制模块通过电流传感器与所述两个并联的BUCK支路的储能电感输出端均连接；所述开关器件为IGBT；其特征在于，该方法包括以下步骤：

1)建立以下目标函数模型：

其中，ε(k+p|k)为k时刻估计的k+p时刻的ε值，ε(k+p|k)＝[i_l1(k+p|k)-i_ref(k+p|k),i_l2(k+p|k)-i_ref(k+p|k),Δi_diff(k+p|k)]^T；i_l1(k+p|k)，i_l2(k+p|k)分别为k时刻估计的k+p时刻第一BUCK支路、第二BUCK支路的储能电感电流，i_l1(k+p|k)＝C₁x(k+p|k),i_l2(k+p|k)＝C₂x(k+p|k)；

$x(k+p|k)={\mathrm{\Φ}}^{p}x\left(k\right)+\underset{n=1}{\overset{p}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Φ}}^{n-1}\mathrm{\Ψ}D(k+p-n),C_1=\[\begin{array}{cccc}1& 0& 0& 0\end{array}\],C_2=\[\begin{array}{cccc}0& 1& 0& 0\end{array}\];$

x(k+p|k)为k时刻估计的k+p时刻的状态量，D(k+p-n)为k+p-n时刻的预测输出序列；i_ref(k+p|k)为k时刻估计的两个BUCK支路的第k+p时刻的总参考输出电流，i_ref(k+p)＝i(k)+[I_set-i(k)](1-e^-pT/τ)；p＝1,2；P＝2；I_set＝900A；i(k)为k时刻两条BUCK支路的总参考输出电流；T＝1ms；τ代表总参考输出电流的时间常数；Δi_diff(k+p|k)＝|i_l1(k+p|k)-i_l2(k+p|k)|-i_l,diff,ref，i_l,diff,ref＝30A；权重矩阵Q＝diag(q₁,q₂,q₃)，q₁＝q₂＝2,q₃＝1；s.t.表示约束条件；d_m(k)为k时刻第m个BUCK支路的占空比；v_s为电源电压，为储能电感的电流额定值；i_l,m(k)表示第m个BUCK支路的开关器件由阻断恢复到开通时刻的储能电感电流；为第m个BUCK支路的储能电感值；u_c(k)为k时刻的超级电容组电压；x(k)为k时刻的状态量；x(k)＝[i_l1(k) i_l2(k) v(k) u_c(k)]^T，u_c(k)、v(k)分别为k时刻一个超级电容组电压及由电压传感器测得的一个超级电容组的电压变化率；D(k)＝[d₁(k),d₂(k)]^T；i_l1(k)，i_l2(k)分别为k时刻第一BUCK支路、第二BUCK支路的储能电感电流；d₁(k)、d₁(k+1)分别为k时刻、k+1时刻第1个BUCK支路的占空比；d₂(k)、d₂(k+1)分别为k时刻、k+1时刻第2个BUCK支路的占空比；

2)优化上述目标函数模型，得到优化后的目标函数模型

$J_1=\left[\begin{array}{c}{q}_1\left({\mathrm{\Ψ}}_{11}{d}_1\right(k)-(i_{ref}\left(k+1\right)-{\mathrm{\Φ}}_{1}x\left(k\right)\left)\right)\\ q_2\left({\mathrm{\Ψ}}_{21}{d}_2\right(k)-(i_{ref}\left(k+1\right)-{\mathrm{\Φ}}_{2}x\left(k\right)\left)\right)\\ q_3\left(\right|{\mathrm{\Φ}}_{1}x\left(k\right)-{\mathrm{\Φ}}_{2}x\left(k\right)+\left({\mathrm{\Ψ}}_{11}{d}_1\left(k\right)-{\mathrm{\Ψ}}_{21}{d}_2\left(k\right)\right)|-i_{l,diff,ref})\end{array}\right];$

$J_2=\left[\begin{array}{c}{q}_1\left({\mathrm{\Ψ}}_{11}{d}_1\right(k+1)+{\mathrm{\Φ}}_1{\mathrm{\Ψ}}_{11}{d}_1(k)-(i_{ref}\left(k+2\right)-{{\mathrm{\Φ}}_1}^{2}x\left(k\right)\left)\right)\\ q_2\left({\mathrm{\Ψ}}_{21}{d}_2\right(k+1)+{\mathrm{\Φ}}_2{\mathrm{\Ψ}}_{21}{d}_2(k)-(i_{ref}\left(k+2\right)-{{\mathrm{\Φ}}_2}^{2}x\left(k\right)\left)\right)\\ q_3\left(\right|\left({\mathrm{\Φ}}_1^2-{\mathrm{\Φ}}_2^2\right)x\left(k\right)+{\mathrm{\Ψ}}_{11}\left({\mathrm{\Φ}}_1{d}_1\left(k\right)+d_1\left(k+1\right)\right)-{\mathrm{\Ψ}}_{21}\left({\mathrm{\Φ}}_2{d}_2\left(k\right)+d_2\left(k+1\right)\right)|-i_{l,diff,ref})\end{array}\right];$

其中，Ψ₁₁、Ψ₂₁分别为输入矩阵Ψ的第1行第1个元素和第2行第1个元素；Φ₁、Φ₂分别为系统矩阵Φ的第1行向量和第2行向量；

$\mathrm{\Ψ}={\left[\begin{array}{cccc}0.1995& -0.0004& -0.0037& 0\\ -0.0004& 0.1995& -0.0037& 0\end{array}\right]}^T;$

$\mathrm{\Φ}=\left[\begin{array}{cccc}0.9952& -0.0044& -0.0001& -0.1991\\ -0.0044& 0.9952& -0.0001& -0.1991\\ 0.0010& 0.0010& 1.0000& -0.0078\\ 0& 0& 0.0010& 1.0000\end{array}\right];$

3)将优化后的目标函数模型代入步骤1)中的目标函数模型中，利用内点法求解目标函数模型，得到D(k)的控制估计序列，即D(k+p-n)在不同p值下得到的序列，取所述控制估计序列的第一行，即得到k时刻的最优占空比输入，从而控制两个并联的BUCK支路输出期望电流。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1)中，τ的取值为T的50至200倍。