并联混合动力驱动系统模糊控制策略研究

介绍了ADVISOR的一种兼顾排放的并联混合动力模糊控制策略,并对该控制策略进行了有益的改进。改进的控制策略以发动机的转矩需求、电池荷电状态SOC和电机转速作为输入,以发动机的实际工作转矩作为输出,达到优化发动机工作点、电机的效率和平衡电池SOC的目的。最后,通过整车循环工况验证了该模糊控制策略对整车经济性和排放性以及电机工作效率的改善。     

车载网络FlexRay及其在线控制动系统中的应用

车载网络大大促进了汽车电控技术的发展，但随着汽车内部通信网络的需求越来越大，网络性能要求日益提高。为了进一步统、优化汽车网络标准，在对分析现状的基础上，详细介绍了用于高级汽车的FlesRay协议，及其应用在线控制动（brake—by—wire）系统中的实现过程。该协议有望成为未来汽车网络的通用标准。     

基于不变矩的机器视觉车辆类型识别技术

针对智能交通领域汽车类型识别的应用背景，利用单目视觉开发了基于计算机视觉车辆类型识别系统；论述了单目视觉原理及特征提取的关键技术，利用不变矩及不变矩矢量在图像平移、旋转及比例变换时保持不变的特性，以其作为主要特征实现车辆类型有效识别。试验结果表明，该技术可以实现车辆类型的自动、快速和准确分类。     

外转子双凸极永磁电机电枢磁场对绕组电感特性的影响

根据电动汽车对驱动电机性能要求,结合双凸极电机的特点,提出一种外转子结构的双凸极永磁电动机。分别对电机空载、负载以及电枢磁场单独作用3种情况下进行了有限元分析,得出在1个永磁磁链周期内不同转子位置角和不同电枢电流作用下的磁场分布图以及静态参数特性曲线。从场的角度分析和说明了电枢磁场对绕组电感特性的影响,电机的静态参数也为该电机进一步的仿真分析提供了依据。     

永磁直流电动机在汽车线控制动系统中的应用

提出了永磁直流电机驱动的线控制动系统的设计方案,并采用双闭环调节器实现了对系统的调节和整定,并在Matlab/Simulink环境下对系统进行了频率域和时间域上的仿真分析,证实了系统的正确性。     

面向风电消纳的车-储-热协同调度策略

良好的需求侧管理能够有效应对风电出力的不确定性，提升风电消纳能力。然而，传统的需求侧管理机制，受参与元素单一的限制，严重影响了资源的利用效率。因此，文章提出一种面向风电消纳的车-储-热协同调度策略。首先，建立了需求侧用户热负荷非均匀特性模型，并将具有差异性的热负荷视作虚拟储热；其次，基于电动汽车的储能特性，建立了电动汽车充放电模型；随后，综合考虑用户扰动成本和电池折旧成本，建立了以风电消纳量最大为目标的调度策略；最后，在GAMS软件上进行算例分析，并与未计及电动汽车参与的调度策略进行对比。结果表明：通过车-储-热协同调度策略，风电消纳量增大了25.42%，投入产出比减小了10.3%。     

基于虚拟电价的电动汽车充放电优化策略

为了实现负荷侧的"削峰填谷"，在用户侧降低充电费用和电池损耗成本，提出了一种基于虚拟电价理论的电动汽车充放电优化策略。利用虚拟电价建立负荷侧的电价模型；利用动态分时电价建立用户侧的充电电价模型，将两个电价模型进行匹配整合，形成完整的电动汽车充放电的优化调度模型。为优化上述模型，确保整个调度的可实施性，在模型中使用BP神经网络和遗传算法进行预测与优化，同时使用小波分析和模糊聚类方法对充放电负荷进行去噪，并划分不同的电价时段，最后使用MATLAB软件对该模型进行了仿真验证。     

含风电和电动汽车的VPP现货市场投标鲁棒优化模型

当风力发电商(WPG)和电动汽车(EV)聚合商组成的虚拟电场(VPP)参与市场投标时,风电出力的不确定性、预测出力偏差以及市场价格的波动性,都是VPP在参与市场投标时需要考虑的因素。在计及上述因素的影响下,文中研究了由WPG和EV聚合商组成的VPP在日前市场和实时市场的联合竞价模型:假定VPP是价格的接受者,综合考虑日前和实时价格的不确定性,在日前市场中根据风电出力和市场价格的预测结果进行日前竞价,然后在实时市场上参与实时竞价。VPP不但可以通过EV充放电平抑WPG投标偏差,还可以根据价格信号进行充放电投标,实现削峰填谷。通过引入偏差考核机制,在日前和实时市场结束后进行统一结算。基于合作博弈理论,利用Shapley值法将总收益在WPG和EV之间根据各自的贡献进行合理分配。最后,通过算例验证了模型的可行性和有效性,结果表明VPP参与日前和实时市场可以增加收益,降低出力和价格不确定性带来的风险,为新能源参与现货市场的建设提供参考。     

计及需求差异的电动汽车并网滚动时域优化

考虑电动汽车(EV)并网后用户的差异性需求,提出一种计及需求差异的EV并网优化控制策略。首先,根据需求差异将并网EV集细化为刚性集、可削减集及灵活集3个子集,并分别建立充放电控制模型。其次,建立用户行为模式模型,描述用户行为模式的分布特征,进而制定计划功率需求。最后,以实际功率与计划功率偏差及功率波动最小为目标,提出并网EV的滚动时域优化策略,每一轮优化将可削减集及灵活集中EV功率增量作为最优控制变量在充放电控制模型约束下求解。实验分析证明,所提优化策略保证了实际功率符合计划功率的同时兼顾了用户的差异性需求,对并网过程中随机动态因素具有一定的鲁棒性。     

Design of Unskewed Interior Permanent Magnet Traction Motor with Asymmetric Flux Barriers and Shifted Magnets for Electric Vehicles

Abstract

Interior permanent magnet synchronous motors (IPMSMs) are commonly used in electric and hybrid electric vehicles. Nissan Leaf electric vehicle (EV) uses skewed-rotor IPMSM as a traction motor. This motor is considered as a benchmark in this work. Although, skewing improves the torque quality of the motor by reducing the torque ripple, it reduces the average torque and increases the motor manufacturing complexity and cost. This article proposes improvements to the benchmark motor torque quality without skewing. The proposed motor uses the same stator winding and rotor magnet topologies of the benchmark motor with the same geometric constraints and magnet volume. Modifications are applied to the placement of the magnets in the rotor and the shape of the flux barriers to achieve the performance requirements. The design procedure of the proposed unskewed design is illustrated. Moreover, the electromagnetic performance of the proposed design is investigated. The design shows competitive performance in terms of the average torque, torque ripple, cogging torque, and efficiency compared to the benchmark motor. The mechanical integrity of the design is also verified. The proposed design is found to be a suitable alternative to the benchmark traction motor with a reduced rotor weight and without skewing.