阶次自适应AR等效电路模型的锂电池SOC滑模观测

基于等效电路模型的一类车载动力电池剩余荷电状态(state of charge，SOC)的估算方法，其估算精度高度依赖于模型精度，模型精度又正比于模型复杂度，以至于难以较好地应用于嵌入式控制单元.提出复杂度相对较低、能够自适应确定最优模型阶次的全新等效电路模型——基于阶次自适应AR模型的车载动力电池等效电路灰箱模型.基于此灰箱模型，给出锂离子电池SOC的滑模观测器设计推导及能观性、收敛性证明.结果表明，本文提出的基于阶次自适应AR等效电路灰箱模型的滑模观测器SOC估算方法(adaptive autoregressive-sliding mode observer，AAR-SMO)具有低模型复杂度、高精度、强鲁棒性及快速收敛等性能.     

Hollow bismuth ferrite combined graphene as advanced anode material for sodium-ion batteries

Hollow bismuth ferrite nanofibers were fabricated via simple electrospinning process,and the storage properties of Na-ions were investigated by atmospheric pressure X-ray photoelectron spectrum(APXPS) and Synchrotron Radiation.The results show that the hollow bismuth ferrite nanotubes demonstrate impressive sodium storage properties and good cycling stability that the specific capacity can exceed 500 mA h g~(-1) and the cycle number reaches several hundred cycles.The graphene-coated bismuth ferrite nanotubes exhibit a specific capacity of600 mAhg~(-1)and a 89% capacity retention after 200 cycles.The present strategy can be a significant step to fabricate hollow perovskite oxides and serve as sodium ion batteries.     

改进蚱蜢算法在电动汽车充换电站调度中的应用

电动汽车充换电站调度优化问题一般采用群智能优化算法求解，但现有算法存在陷入局部最优、早熟收敛等缺陷，因此提出一种改进的蚱蜢算法:采用边界反弹机制，提高算法效率;引入正余弦搜索机制，加强算法的全局搜索能力;采用Lévy飞行对粒子进行随机扰动，防止种群陷入局部最优;采用非线性收敛策略加快算法后期的收敛速度.实验结果表明，该算法在电动汽车充换电站调度优化问题上，性能优于原始蚱蜢算法以及其他现有群智能算法.     

基于加权余弦相似度与极限学习机的电力负荷短期预测

为提高电力系统管理的效率,提出一种基于加权余弦相似度与极限学习机(extreme tearning machine, ELM)的电力负荷短期预测设计。通过熵权法对电力负荷相关物理信息进行权重分配,获得的权重赋予到余弦相似度中,利用加权余弦相似度对历史日与待测日的电负荷数据进行相似度选取,筛选数据作为极限学习机的输入,提高极限学习机回归模型的精度,最终获取电力负荷预测。实验分析与反向传播BP(back propagation)神经网络、支持向量机(spupport vector machine, SVM)预测算法对比,该方法能有效提高预测模型的精度,同时简化计算量。     

由羟基磷酸铁制备的磷酸铁锂用于锂离子电池正极材料的性能研究

为了实现废物循环利用及节能减排,以磷化工副产物磷铁废渣、磷酸、过氧化氢为原料合成了羟基磷酸铁进而制备了磷酸铁锂,并采用多种测试方法对产物进行了分析.实验结果表明,当磷酸/过氧化氢配比为1.2/1时合成的羟基磷酸铁的结晶度最好,由其制备的磷酸铁锂首次放电容量可达151.6 m Ah/g,库仑效率达93%.同时,实验过程实现了零污染、低成本,为磷酸铁锂正极材料制备提供了新方向.     

基于热模型的动力电池热故障诊断系统

为提高车载动力电池热管理系统的可靠性,使电池温度维持在合理的范围内,根据镍氢电池的结构及传热学原理,建立了电池的热模型,实现了电池内部及表面温度的在线预测.通过模型预测温度与实际温度的对比,对电池温度异常状况进行在线诊断,并将诊断信息通过控制器局域网(CAN)通信传送给整车控制器,使整车及时对故障做出响应.试验结果表明,该系统能准确及时地诊断风机故障、电池剩余容量(SOC)过高及电池过充故障,有效避免了因热故障引起的电池过温.     

基于有参和无参分析的风电功率短期点预测值置信区间估计

根据风电场实际风速数据分布满足威布尔分布和正态分布,对风速满足正态分布的风电场功率概率分布进行详细推导、分析了基于两种风速分布的风电场短期点预测功率与未来实际风电功率偏差的概率求取,短期点预测风电功率波动的置信区间估计;同时,也采用非参数法进行风电功率短期点预测值的置信区间估计.通过对两组分布规律不一样的原始数据分析,求点预测风电功率的置信区间,并把有参和无参区间估计进行比较,验证了方法的实用性和有效性.     

延误航班地面等待成本计算模型

分析了延误航班地面等待成本差异产生的原因,结合航班实际运行情况,构建不同供电模式下、不同旅客等待环境下的航班地面等待成本模型.以A320和B747主流运输机型为例,讨论了航班地面等待时使用机载APU（Auxiliary Power Unit）和桥载设备提供电源和气源的成本变化,以及模型中各子成本比例的变化趋势;分析了旅客在候机楼和客舱等待时延误成本差异,以及不同机型使用桥载设备的成本优化.仿真结果表明,延误航班地面等待时使用桥载设备比APU更经济,能有效地推迟为降低延误成本而卸客的时间.根据等待时间合理地安排旅客等待环境,选择经济的桥载设备对优化延误航班的地面等待成本有重要意义.     

磷铁为原料合成电池正极材料磷酸铁锂的研究

从资源的综合利用出发,将磷铁通过物理、化学处理合成Fe PO4,以Li2CO3、葡萄糖、合成的Fe PO4为原料,通过固相法制得Li Fe PO4。用X衍射分析、扫描电镜能谱分别对其结构、表面形貌、各元素含量进行分析;在0.1C下首次充电容量为158.3 m Ah/g,放电容量为137.7 m Ah/g,50次充放电循环后容量为88.5 m Ah/g,与同等条件下利用市售某公司生产的Fe PO4制备的Li Fe PO4相比,首次放电容量比市售某公司的高出16%。     

电网故障下双馈风力发电机控制改进与仿真

随着风电装机规模的不断增加,作为未来能源互联网中重要的一环,风电机组应对电网故障的能力越加显得重要。针对双馈风力发电机组在电网故障下的暂态特性,提出了一种基于电网故障类型区分、控制器设计和辅助设备穿越的综合控制策略。相比于传统的控制方法,克服了控制误差大和响应滞后的问题,真正实现了系统的精细化控制。基于MATLAB和VC++联合建模,利用MEX技术搭建了电网故障下的1.5 MW双馈风力发电系统模型,仿真结果验证了所提出的综合控制策略在电网故障下提高双馈风力发电机控制的有效性。