电动汽车蓄电池双向充放电系统的研制

针对电动汽车行驶过程中能源浪费的问题,采用电流可逆斩波电路,实现了电动汽车刹车制动时电能的再回收.选用高性能的DSP芯片设计了电动汽车蓄电池充放电电路,能够控制充放电的电流和电压,优化充电过程,提高了充电效率和电池使用寿命.     

基于FFT与遗传算法的用电器识别

随着智能电网和大数据技术的发展,用电器的识别和检测对规划用电器使用和参与需求响应具有越来越重要的意义。针对用电器识别,提出了一种基于FFT与遗传算法的用电器识别方法。分析了典型用电器负荷的电流波形频谱,并以其谐波作为负荷识别的最优特征参量,通过快速傅里叶变换对波形数据进行处理,以欧式距离最小作为优化指标,采用遗传算法搜寻最优解,最终实现对用电器类别的精确识别。在MATLAB/Simulink中搭建用电器识别模型,并以TI公司的TMS320F28335数字控制器为核心搭建了硬件系统,进行了实验验证。仿真结果与实际测试表明,该算法能够准确识别用电器的类别。     

电动汽车充电路线优化系统的研制

在电动汽车充电站预约网站的基础上,采用用户实际行驶轨迹与网站智能提供方案对比的方式对路线导航加以改进,着重于客户实际行驶路线数据的采集与发送,利用AJAX技术与北斗卫星定位系统及嵌入式微处理器,分别从网站前台与基于HTTP传输协议的后台,采集到网站提供的原始方案与车辆实际行动轨迹,将获得的大数据进行对比与展示,分析出客户的路线习惯,为客户提供更好的充电服务.     

基于QPSO和双线性插值的混合储能系统改进解耦控制

在混合储能系统中,常采用隔离型三端口有源全桥TAB(triple active bridge)变换器作为功率变换器。针对该变换器的控制变量之间存在耦合以及模型的非线性问题,提出一种基于量子粒子群优化QPSO(quantumbehaved particle swarm optimization)算法和双线性插值的改进解耦控制方法。传统的TAB解耦控制策略仅注重系统在理想情况下的能量传输模型,在实际应用中控制效果较差。将TAB变换器的软开关范围和开关损耗融入到解耦控制中,并采用QPSO算法对解耦相关的非线性方程组进行离线求解,生成稳态工作点表格,有效提高了系统的控制效果。此外,针对实际工况中解耦表格数据量过大的问题,采用双线性插值算法,在保证系统控制稳定性的同时,大大降低了存储表格的数据量。最后,通过仿真以及实验验证了所提方法的可行性。