电动汽车动态无线充电自适应控制方法

针对电动汽车的动态无线充电方式,提出了一种自适应控制算法,对电动汽车的充电功率及其供电来源的供电配比进行优化调节。在代价函数中综合考虑了电动汽车用户的充电满意度、无线充电道路的负荷压力、供电成本以及供电稳定性,通过自适应动态规划（ADP）算法,训练神经网络估计并最小化长期代价函数,得到近似最优的控制策略。仿真结果表明,该方法能够兼顾用户充电满意度和充电道路的负荷压力,同时满足供电成本和供电稳定性的要求。     

计及电动汽车自由充电的负荷需求

电动汽车规模化应用后,其充电功率需求将会对原有的电网负荷产生很大的影响.对不同类型的电动汽车不同的充电功率,采用蒙特卡洛法抽取起始充电时间和日行驶里程来计算电动汽车的充电负荷,给出了多台汽车的充电负荷曲线.以某市夏季日负荷曲线为例,计算出不同规模电动汽车对原负荷曲线的影响.结果表明,电动汽车的自由充电特性使电网的峰荷产生了一定的增长.     

热电偶的温度特性

运用辨识理论中最小二乘估计方法,分别建立了镍铬-考铜(EA-2)、铂佬-铂(LB-3)、镍铬-镍硅(EU-2)热电偶温度特性的数学模型。这些模型适用于计算机编程和数字仪表设计,其误差均在允许范围之内,具有较大的实用价值。     

考虑环境温度的电动汽车充电负荷预测

为了保证电动汽车充电负荷预测更加准确、合理,分析了环境温度导致电池特性、空调能耗和道路状况的变化对电动汽车充电需求的影响.考虑环境温度因素,引入能耗因子计算单位里程耗电量,利用蒙特卡洛法计算了单辆车的充电负荷需求,再累加到总的充电负荷曲线上.以2020年上海市电动汽车为例仿真计算,验证了在不同温度影响下,电动汽车充电负荷会发生明显的变化.     

考虑环境温度的电动汽车充电负荷预测

为了保证电动汽车充电负荷预测更加准确、合理,分析环境温度导致电池特性、空调能耗和道路状况的变化对电动汽车充电需求的影响。考虑环境温度因素,引入能耗因子计算单位里程耗电量,利用蒙特卡洛法计算单辆车的充电负荷需求,再累加到总的充电负荷曲线上。以2020年上海市电动汽车为例仿真计算,验证了在不同温度影响下,电动汽车充电负荷会发生明显的变化。     

无序充电模式下电动汽车对住宅区配电网谐波影响研究

在无序充电模式下,电动汽车大规模接入电网不仅会增加电网的用电负荷而且会产生大量谐波影响电网电能质量。为了研究电动汽车充电时谐波电流在时间上的分布规律,减少电动汽车在无序充电模式下对电网造成的谐波污染,该文在Simulink平台搭建住宅区充电站模型,根据无序充电模式下电动汽车的负荷分布情况和电动汽车车载机模型研究不同时刻下各次谐波电流的分布情况。仿真结果表明,当电动汽车充电负荷达到最大时其对单相电源产生的电流总谐波畸变率也最大;充电期间3次谐波的含量高于其它各次谐波,且随着充电负荷的增加3次谐波的含量也会随之缓慢增加;APFC技术能有效地抑制谐波电流,降低电动汽车充电时带来的谐波污染。     

基于多目标优化模型的电动汽车充电调度策略

针对电动汽车充电带来的配网系统负荷峰谷差过大的问题,基于配网系统负荷变化基本情况,提出了动态多目标优化模型的电动汽车充电调度控制策略.构建了动态多目标优化模型,并提出了控制充电功率和控制起始充电时间两种优化调度控制策略,采用动态粒子群算法对模型进行了求解.仿真结果表明,优化控制方案能够起到削减负荷峰值的作用,和优化前相比负荷峰值下降约20%,节约充电成本40%～55%.     

基于室外温度的供热负荷预测研究

本文基于最小二乘法的预测方法,运用线性回归分析整理系统的历史数据,并将天气预报中的室外温度作为自变量,供热负荷作为因变量,同时利用这两个变量的历史数据作为预测样本,对其进行最小二乘法拟合。通过拉依达法判别粗大误差,最终确定线性关系中的回归系数,从而提高供热负荷预测精度。     

粮库温度分布函数及应用

针对大型粮库中温度数据的多点离散特性,利用最小二乘法拟合出对时间或者对空间的连续分布函数,找出温度分布规律.讨论了寻找粮库中任意点温度超过温度上限的方法,以及粮库中任意点温度发展趋势的预测方法.     

考虑通勤需求的电动汽车充电站选址与定容模型

为满足电动汽车通勤用户在工作地点附近的充电需求,构建了以充电站建设成本和用户广义充电成本最小为目标的充电站选址和定容模型。引入了便捷系数量化用户的充电期望以得到充电站需要服务的电动汽车数量和电能需求。计算实例表明:充电站选址对便捷系数阈值不敏感,但建设经济性随便捷系数阈值的减小而变差,由此提出了不同规划目标下便捷系数阈值取值范围的建议。     

电动汽车随机充电对配电网影响的研究

电动汽车用户充电行为具有不确定性,大量充电负荷随机接入电网将造成较大的充电需求,给配电网设备运行带来挑战。为研究电动汽车随机充电对配电网的影响,分析家用汽车一天出行行程链结构,采用蒙特卡洛方法抽取每段行程的行驶里程,以当前剩余电量是否满足后续行程要求判断一天充电频次,采用泊松分布分析车辆抵达充电场所的充电起始时间,搭建电动汽车充电负荷模型。仿真结果表明,建立的电动汽车充电负荷模型能较好地反映电动汽车不同渗透率的接入对配电网造成的负荷冲击、电压偏移和网络损耗的影响,缓解电动汽车无序充电造成"峰上加峰"的现象,为电动汽车充电的有序调控和管理打下基础。     

基于MDP及激励需求响应的电动汽车有序充电控制

电动汽车充电行为的不确定性及随机性使充电负荷短时间内大量接入电网从而导致较大的负荷波动,同时,电动汽车的无序充电行为,不能在分时电价的条件下保证充电用户的利益.为缓解这些问题带来的负面影响,首先,基于强化学习中马尔科夫决策过程(MDP)分析电动汽车的充电行为;然后,构造激励函数引导电动汽车根据电网供电裕度进行充电选择,得出同时满足负荷波动最小和用户花费最小的有序充电策略;最后,通过蒙特卡洛方法模拟电动汽车充电情况.有序充电仿真结果表明,该策略能有效地改善负荷叠加曲线,起到削峰填谷作用,并减少用户充电花费.     

基于MDP及激励需求响应的电动汽车有序充电控制

电动汽车充电行为的不确定性及随机性使充电负荷短时间内大量接入电网从而导致较大的负荷波动,同时,电动汽车的无序充电行为,不能在分时电价的条件下保证充电用户的利益.为缓解这些问题带来的负面影响,首先,基于强化学习中马尔科夫决策过程(MDP)分析电动汽车的充电行为;然后,构造激励函数引导电动汽车根据电网供电裕度进行充电选择,得出同时满足负荷波动最小和用户花费最小的有序充电策略;最后,通过蒙特卡洛方法模拟电动汽车充电情况.有序充电仿真结果表明,该策略能有效地改善负荷叠加曲线,起到削峰填谷作用,并减少用户充电花费.     

电动汽车用电池智能化快速充电研究

基于电池快速充电基本原理,制定了电动汽车用电池的分段恒流充电方案。根据对分段恒流充电试验结果的分析,对其控制策略进行了调整：按容量梯度法确定分段恒流充电终止控制参数,适当减小各段恒流值下降梯度,并将电池温度设为充电安全保障控制参数。调整方案后的充电试验结果表明,这种分段恒流充电控制方法可实现动力电池的智能化快速充电,有效缩短充电时间、提高充电效率。     

电动汽车直流充电桩检定系统研制

充电桩作为电动汽车的主要充电设备引起广泛关注。充电桩的安全性和可靠性是促进电动汽车发展的重要因素。在充电桩出厂前对其进行检测非常关键。充电桩检测的项目多,耗时较长。为了提高充电桩检测效率,文章将充电桩检测完成时间最小化设为目标函数,建立一种充电桩检测调度优化模型,同时,为了克服经典遗传算法的局限性,设计了一种基于工序和设备变异的双变异算子,最大限度使种群多样化,进而提出了一种添加初始化因子和精英策略的改进遗传算法。实验结果表明,采用改进遗传算法求解充电桩检测调度优化问题,总检测时间较人工检测降低了33.26%,较经典遗传算法降低了14.84%,提升了充电桩检测效率。     

考虑需求紧迫度的应急车辆路径优化方法

为提高应急管理水平,量化各受灾点物资需求紧迫度,提出考虑紧迫度的车辆最优路径规划方法。采用K-means聚类算法确定应急物资配送中心的选择以及受灾点的划分,以应急救援过程中的总时间最短、救援所花费的总费用最小以及受灾点紧迫度排序指数最大为目标,构建多目标的应急车辆路径优化模型,并设计改进的布谷鸟-蚁群组合算法进行求解。以汶川地震为背景构造算例,验证模型的有效性,结果表明:与不考虑需求紧迫度的车辆路径方案相比,考虑需求紧迫度的路径优化方案在所需运输总时间上升1.92%、救援过程总费用增加3.43%的前提下,紧迫度排序指数提高了11.2%。考虑需求紧迫度的车辆路径优化模型在保障突发灾害救援效率的同时,兼顾了不同受灾点的物资需求程度,提高了应急物资运送的公平性。     

插入式混合电动汽车充放电行为的概率分析

随着插入式混合电动汽车（PHEVs）的大量使用,其充放电过程将对电网的安全经济运行造成重要的影响.提出与电网连接的PHEVs模型,准确反映PHEVs的充放电特性;开发基于Monte Carlo仿真的插入式混合电动汽车充放电行为的概率分析方法,用以描述PHEVs充放电的随机特性.数值仿真表明PHEVs的放电负荷和汽车接入电网（V2G）的充电容量都具有正态分布特性.     

电动汽车车载光伏充电系统的研究与设计

研究了一种以车载磷酸铁锂动力电池组为基础的电动汽车载光伏电池充电系统。提出了一种适用于该系统的光伏电池最大功率点跟踪算法———步长自适应电流寻优法,以及适用于电动汽车磷酸铁锂动力电池的三阶段充电控制策略。既能跟踪光伏电池最大输出功率,又能使磷酸铁锂动力电池的使用达到最佳状态。在Matlab/Simulink下进行了建模与仿真,并在此基础上完成了系统的设计。