动态负载下电动汽车充电策略及路径优化问题

针对电动汽车配送过程中耗电速率受荷载大小影响的特点,探讨了动态负载下电动汽车耗电速率和不完全充电策略问题,并以电动车固定费用、行驶费用、电量补充费用和时间窗惩罚费用等综合成本最优为目标,构建了带软时间窗的车辆路径优化模型,设计了改进的混合遗传退火求解算法。最后,以A生鲜企业电动汽车配送业务为例,对模型及算法的有效性进行了验证。结果表明：车辆动态负载情形下,采用不完全充电策略比完全充电策略在充电时间、行驶距离、配送费用等方面具有显著优势;与经典遗传算法相比,所提出的改进混合遗传退火算法能够显著提高收敛速度。     

电动汽车车载锂电池分段充电策略研究

为了实现电动汽车（EV）车载锂电池快速充、放电,研究了电动汽车锂电池分段充电策略,给出了充电拓扑图。通过监控电池端电压和电流,采用了恒流、恒压和涓流3种充电方式结合的方法,控制功率变换器对电池进行智能充电。实验结果表明,利用分段充电方法可以在30min内使电池端压达到额定值,并通过恒压充电使电池迅速得以充满。该研究为提高车载电池充电效率、缩短充电时间和保证充电安全奠定了基础。     

基于多源信息的电动汽车充电负荷预测

电动汽车（EV）不仅节能环保,还能够有效缓解传统能源供应紧张的问题并保护环境,因而如今已经成为汽车产业发展的主流。当电动汽车大规模接入电网充电时,将对电网产生重要影响,故需对电动汽车的充电负荷进行准确预测。鉴于此,拟利用Dijkstra算法规划用户出行时空规律并计算电动汽车荷电状态和行程行驶时间,再依据电动汽车到达目的地的充电需求,通过运算得到电动汽车的充电时间及负荷功率,最后利用蒙特卡洛算法结合并行运算方式对结果进行仿真,以预测充电负荷。     

基于分时电价的电动汽车有序充电策略研究

大量电动汽车随机并入电网对电网的安全经济运行等方面产生了不利影响,为了减小由于电动汽车无序充电对电网负荷引起的波动.提出了一种以分时电价为基础,综合电网和用户两方利益的电动汽车有序充电策略.首先,根据用户的出行规律、电动汽车返回时刻的荷电状态建立电动汽车充电模型;其次,利用峰谷分时电价,建立以电动汽车用户充电费用最少和电网峰谷差最小为目标的电动汽车有序充电模型;最后,以某小区为例验证了该有序充电策略.结果表明:新的基于分时电价的电动汽车有序充电控制策略,可以有效减小电网的峰谷差,充分证明了该策略的有效性与合理性.     

基于分时电价的电动汽车有序充电策略研究

大量电动汽车随机并入电网对电网的安全经济运行等方面产生了不利影响,为了减小由于电动汽车无序充电对电网负荷引起的波动.提出了一种以分时电价为基础,综合电网和用户两方利益的电动汽车有序充电策略.首先,根据用户的出行规律、电动汽车返回时刻的荷电状态建立电动汽车充电模型;其次,利用峰谷分时电价,建立以电动汽车用户充电费用最少和电网峰谷差最小为目标的电动汽车有序充电模型;最后,以某小区为例验证了该有序充电策略.结果表明:新的基于分时电价的电动汽车有序充电控制策略,可以有效减小电网的峰谷差,充分证明了该策略的有效性与合理性.     

蚁群算法求电动汽车最优行驶路径与充电方案

针对目前电动汽车动力电池容量有限、充电时间较长的问题,为缓解用户出行顾虑,提出蚁群算法优化电动汽车行驶路径与充电方案。在基本路网结构中加入了对充电站分布的考虑,应用蚁群算法分别对分段路线和全局充电方案进行优化,最终将两部分结合形成全局的最优行驶路径。试验结果表明,算法推荐的行驶路线可以做到所需的充电时间最短且全局的耗电值最小,算法是有效的。     

分时电价政策下电动汽车充电策略研究

针对电网的分时电价政策,对电动汽车提出充电侧电价的时段划分,并建立以电网峰谷差最小为目标函数的最优模型;用蒙特卡罗法得到电动汽车接入电网后的实际日负荷曲线和负荷情况。在此基础上,建立优化模型,并用遗传算法对充电侧峰谷电价的时段划分进行寻优。最后分析对比模型中有序充电与无序充电的峰谷差,以证明策略的优势。     

电动汽车充电设施的设计与探讨

电动汽车是解决当前大气污染的重要手段,电动汽车充电站则是发展电动汽车的重要基础设施,其科学合理的设计能够有效提升充电效率,对电动汽车的发展提供重要的基础保障,正是如此本文研究的重点就是通过分析电动汽车充电设施的基本思路,以及起基本的组成,从而提出相应的设计,从而提升充电设施设计的科学性。     

融合多目标与能耗控制的无人仓库内AGV路径规划

为降低自动导引车的能耗,以提升其工作效率,促进无人仓库高效运转,提出一种两阶段全局路径规划方法。第一阶段建立了以路径最短与平滑度最大为约束的多目标函数模型,并采用改进后的量子粒子群优化算法进行求解,得出曲率不连续的初始路径;第二阶段根据Bezier曲线与平滑度约束对第一阶段所求的初始路径进行拟合修正,得到速度变化小、能耗低的几何连续路径。仿真结果表明,采用两阶段规划方法得出的路径能够提升自动导引车的工作效率并降低能耗;与常规算法对比,改进算法在优化时间和精度上效果显著。     

并联混合动力电动汽车的模糊能量管理策略

为进一步优化并联的经济性，增强其能量管理策略的鲁棒性，针对高混合率，分析了常用的发动机最优曲线能量管理策略的不足，提出了以功率差、电池组荷电状态和电机转速为输入，以决定电机功率的比例系数为输出的模糊逻辑功率分配策略，在线计算电机所应承担的功率，达到了优化发动机工作点、电机效率和电池组荷电状态平衡的目的。通过整车循环工况前向仿真验证了该模糊策略对车辆经济性和工况适应性的改善。     

水下滑翔机多点探测能耗最低路径的规划方法

作为一种有前途的海洋现象自主观测平台,水下滑翔机通过调节自身净浮力和姿态实现空间运动。由于低能耗的驱动方式,水下滑翔机非常适合执行长期海洋探测任务。针对水下滑翔机的多点探测任务,本文提出一种能耗最低路径的规划方法。首先,建立了滑翔机整机动力学模型,推导了单剖面滑翔运动能耗模型。基于仿真结果,采用多项式拟合方法确定了滑翔机的能耗、航程、控制参数值和目标下潜深度之间的近似函数表达式。在运动路径给定条件下,研究了滑翔机能耗与剖面数之间的关系。在此基础上,将多点探测任务的路径规划抽象为旅行商问题(Traveling salesman problem, TSP),并基于遗传算法给出了该问题的求解方法。数值算例表明,该路径规划方法可有效降低滑翔机在执行多点探测任务时所需能耗。     

基于上海市道路工况电动汽车能耗特性研究

针对四驱分布式电动汽车,基于上海市道路工况分析并优化驱制动系统的能耗特性。从系统能耗最优的角度确定优化目标函数,并提出能耗最优的扭矩分配控制策略。采用AMESim/Simulink软件建立了电动汽车能耗特性研究仿真平台,针对上海市道路工况进行了能量消耗的仿真分析。仿真结果表明该策略能够明显改善驱制动系统能耗特性,总体能效提高约9.94%。     

插电式混合动力汽车的次优能量管理策略

从实际应用角度出发,针对插电式混合动力汽车提出了一种次优能量管理策略,借助随机动态规划获得了最优的挡位与功率分配,提出了算法内部约束与外部修正相结合的方法来解决最优策略在实际应用中可能出现的频繁升降挡问题,并采用瞬时优化算法解决换挡过程中的最优功率分配问题。研究结果表明：与传统的瞬时优化控制策略相比,所提策略的燃油经济性有显著的提升效果。     

基于深度强化学习的混合动力汽车智能跟车控制与能量管理策略研究

以研究智能混合动力汽车控制技术与深度强化学习算法为目标,首先,在两辆混合动力汽车的跟驰环境中,针对领航车提出一种基于深度值网络算法的能量管理策略,实现深度强化学习对发动机与机械式无级变速器的多目标协同控制;其次,针对跟随车建立基于深度强化学习的分层控制模型,实现面向智能混合动力汽车的上层跟车控制与下层能量管理;最后,仿...     

线控四轮转向汽车自主代客泊车路径规划

针对线控四轮转向汽车自主代客泊车路径规划问题,提出了一种对动态障碍物具有自适应能力的自主代客泊车路径规划方法.首先,采用栅格地图描述停车场环境信息,将连续状态空间中的自主代客泊车路径规划问题转化为离散状态空间中的自主代客泊车路径规划问题,并采用各向同性的圆形结构元素对栅格地图进行膨胀处理,使规划的自主代客泊车路径与障碍...     

[分布式驱动电动汽车动力学控制]四轮驱动电动汽车多Agent能量管理体系研究

In order to explore the energy flow relationship of each electricity system of 4WD electric vehicles, a framework of energy managements for 4WD electric vehicles was structured based on multi-Agent system, and details of this framework were described. A mathematical model of multi-Agent system for energy managements was built with a decision-planning layer based on state transition and transferable belief model. The models of multi-Agent system for energy managements were built in Netlogo, and the energy configuration status was simulated under the rapid acceleration working conditions of electric vehicles using Netlogo. It indicates that the framework of the built energy management multi-Agent system may adjust the energy distribution weights of each Agent dynamically, and the energy allocation of each Agent maybe coordinated reasonably on the premise of satisfying dynamics requirements.     

工业机器人能耗预测研究

针对工业机器人传统能耗预测方法存在的模型复杂、操作繁琐、测量成本高等问题,从机器人末端动作模式和运动轨迹角度出发,提出了一种基于元动作的工业机器人能耗预测方法。首先分析工业机器人静态和动态运行时的元动作和能耗特点,建立轴移动、轴转动等动态元动作的能耗描述函数及静态元动作的能耗描述函数;然后基于所建元动作库对目标过程进行元动作分解,并构建各元动作的能耗计算模型;最后结合各元动作能耗描述函数和能耗计算模型,实现工业机器人目标过程的能耗预测。应用所提方法,只需事先测试元动作功率并构建能耗描述函数,就能通过分解目标过程实现能耗预测,具有较广阔的应用前景。     

HEV电动力能量计算机动态监控系统的研究

从能量传递和平衡观点出发,提出了基于电功率的混合动力电动汽车(HEV)电动力能量计算机动态监控的原理,设计了HEV电动力能量的计算机监控系统,从系统的数学建模方法和实验结果两方面论述该系统的方法可行性和实用性