基于动态规划的E-REV能量管理策略研究

增程式电动汽车动力来源于增程器与动力电池,车辆运行过程中如何在两者之间分配需求功率,使得整车在行驶过程中燃油经济性最好,是增程式电动汽车能量管理策略核心的问题.提出一种基于动态规划的增程式电动汽车能量管理策略,运用动态规划对整个工况增程器与动力电池输出功率分配比例进行优化.欧洲标准行驶工况(NEDC)组合行驶工况的仿真结果表明:相比实车采用的恒温器式控制策略,基于动态规划的能量管理策略整车燃油经济性提高12.6%.     

基于动态规划算法和路况的增程式电动车能耗分析

针对一种新型的车用增程式混合动力系统,研究了不同的行驶路况对基于动态规划能量管理策略电动汽车的能耗影响。根据输入的不同路况信息,以电池荷电状态、电池放电能力、车辆需求功率为状态量,以增程器发电功率为控制量,建立能量损失数学模型。以城市循环工况(UDC)、新欧洲循环工况(NEDC)、世界轻型车测试循环工况(WLTC)为路况输入,分别得出了基于传统规则能量管理策略与基于动态规划能量管理策略的油耗。仿真结果表明,不同的行驶路况对车辆的能耗影响程度不同,应用动态规划策略的车辆相比于传统方法节油10.42%～24%。     

采用模拟退火算法的电动汽车复合电源能量管理系统优化

针对电动汽车的混合式复合电源工作模式切换复杂、不利于不同工作模式的功率最优分配问题,提出基于模拟退火算法的复合电源能量管理优化方法。对混合式复合电源的工作模式进行分层讨论,建立能量管理系统的各部件损耗模型,基于不同层次设计能量管理策略。在分层能量管理策略的基础上,采用模拟退火算法降低系统的损耗。搭建混合式复合电源仿真模型和实验台进行仿真和实验。仿真和实验结果表明:在NYCC和EUDC路况下,混合式复合电源能量管理系统采用模拟退火算法优化比滞环逻辑控制的总损耗降低0.8%和1.1%。混合式复合电源能量管理系统采用模拟退火算法不仅能有效降低系统损耗,实现功率最优分配,而且能及时跟随功率需求,由超级电容提供或吸收峰值功率,保证电池安全。     

含光、储、电动汽车居民小区电力负荷综合管理系统

电动汽车、小型光伏发电装置在居民配电系统获得日益广泛的应用,改变了居民负荷需求特征,给现有系统带来一系列问题.为提高居民小区光伏利用率,引导电动汽车有序充电,针对含光、储及电动汽车的居民小区,研究光伏出力及电动汽车充电行为的不确定性及特征,利用集中设置的储能装置,在不改变既有配电系统一次拓扑结构的前提下,构造居民小区电力负荷综合能源管理系统,并提出直接和间接负荷控制相结合的综合能源管理控制和调度策略.该系统及其控制策略利用分时电价机制间接调节电动汽车充电行为,避免夜间充电高峰;利用合理设置的集中储能装置,通过直接控制,转移多余光伏出力,充分消纳光伏出力,同时达到最大化用户收益和解决变压器白天光伏反向送电过载问题的目的.以实际居民小区实测数据为基础,对不同场景的仿真分析验证了方法的可行性和有效性.     

基于行驶工况的纯电动汽车能量消耗实验研究

针对不同行驶工况下纯电动汽车电能量消耗差异较大的问题,以某款纯电动汽车为研究对象,通过纯电动汽车电能量消耗实验,研究了纯电动汽车电能量消耗与其行驶工况和电能量控制方法之间的关系。分析了纯电动汽车在NEDC、Jap1015和FTP75实验工况中的电能量消耗及其控制方法。讨论了行驶工况特征参数和电能量动态控制方法与纯电动汽车电能量消耗之间的作用关系。结果表明:不同行驶工况的整车电能量消耗并不是随着行驶里程增加而增加,其主要影响因素是纯电动汽车电能量动态控制方法;当采用基于单位里程瞬时能耗的电能量动态控制方法对NEDC前部工况的三个加速阶段进行控制时,将使纯电动汽车单位里程平均能耗分别降低9.4%、18.61%、19.19%。     

基于动态规划的电动汽车加速过程优化控制

为提高纯电动汽车能量利用效率,针对电动汽车加速过程,提出了基于动态规划算法的优化控制策略.建立了基于效率图的电机及驱动系统模型和锂离子动力电池组美国新一代汽车合作伙伴计划(PNGV)等效模型,以及整车能源和动力系统的效率模型;构建了整车动力性和经济性的多目标价值函数,采用动态规划算法获得加速过程中优化的电机控制指令路径.基于Matlab平台对城市通勤电动汽车(ECUV)车型进行仿真,结果显示,百公里加速时经济性最优的加速路径能耗降低了22.42%,说明优化的路径能有效提高整车效率减少能量损耗,优化方法可行.     

基于确定性规则的机电飞轮电动汽车控制策略

针对机电飞轮电动汽车工作模式复杂、能量管理困难等问题,提出了一种基于确定性规则的控制策略.该控制策略以车速、加速度、车辆需求转矩、电池荷电状态、飞轮能量状态为输入量,在满足车辆实际需求的前提下对电机、飞轮进行转矩分配.利用MATLAB/Simulink搭建整车模型,在NEDC工况下对机电飞轮电动汽车进行动力性和经济性仿真分析.仿真结果表明,整车百公里加速时间为11.8 s,最高车速为156.68 km/h,车速20 km/h时最大爬坡度为26％;在NEDC循环工况下其耗电量下降了0.89％,平均驱动效率提高了8.2％.该控制策略可以实现合理的转矩分配,能够保证机电飞轮电动汽车在动力性的基础上提高经济性.     

新型电力系统下综合电动汽车充电站的优化运行

构建以新能源为主体、用电负荷多元化发展的新型电力系统是实现中国"双碳"目标的重要途径.源与荷双重不确定性的考验,对电力系统调控平衡能力及运行调度方式提出了更高的要求.本文提出一个集成了插电式电动汽车(Plug-in Electric Vehicles,PEV)、新能源发电、固定储能,并与商业建筑物相结合的双向综合电动汽车充电站(Integrated Electric Ve?hicle Charging Station,IEVCS),建立了一个考虑其时间特性及协同互动的四阶段智能优化控制算法.目标在于最大程度地降低考虑了用户满意度及潜在不确定性的IEVCS运行成本,同时通过调整PEV充放电、电池储能充放电、电网供给电量、可调整负荷等的优化调度来保障实时供需平衡.文中分析了该算法每个阶段的作用,并验证了每个阶段在应对源荷不确定性状况时为电力供给提供更多弹性及冗余度的必要性.     

基于动态规划插电式并联混合动力汽车能量管理控制策略的研究

混合动力汽车能量管理策略会影响其动力性和经济性。为了寻找整车的最优节油点及控制策略,文章基于世界轻型汽车测试循环(world light vehicle test cycle, WLTC)工况,提出了利用动态规划算法优化插电式并联混合动力汽车能量管理策略。以发动机、电机的扭矩和角速度作为动态规划的控制变量,以保证电池荷电平衡和燃油最小为目标,建立动态规划模型。仿真结果表明,所提出的能量管理策略能使电池荷电状态(state of charge, SOC)保持在设定范围之内,且相对于基于标定经验规则的能量管理控制策略,节油率能达到5.78%,此方法对于整车厂(original equipment manufacturer, OEM)制定并联式混合动力汽车整车控制器能量控制策略及实车标定工作有一定的参考意义。     

随机环境下电动汽车充电实时管理与优化控制算法

电动汽车的规模日益壮大，对其充电行为进行自适应管理成为亟待解决的问题.从充电服务商的角度出发，协同可再生能源和储能设备，并计及电网的时变电价和电动汽车充电可容忍时延，基于Lyapunov优化理论提出随机环境下的电动汽车充电实时管理和优化控制算法，旨在最大化充电服务商的利益，即最小化购电成本.理论性能分析证明，所提算法无需可再生能源出力、充电需求和时变电价的先验统计信息，就能使优化目标趋近最优值.仿真结果表明，该算法可以有效减少充电服务商的购电成本，相比于基准贪婪算法可降低27.3%.     

智能电网中电动汽车与微网联合运行的建模与仿真

利用多Agent建模方法构建微网负荷、电动汽车及发蓄电装置模型;利用离散事件建模方法构建换电站模型;利用系统动力学建模方法构建微网母线功率模型.仿真结果表明,电动汽车的接入提高了微网的日间高峰时段和夜间负荷,造成了电网峰值和峰均比的增加,需进一步增加微网蓄电装置以提高对可再生能源弃能的吸收和电动汽车充电能耗的补充;在充分的充电服务支持下,电动汽车对换电服务的需求较少;所提模型能够较好反映电动汽车与微网的联合运行过程,对实现微网安全性、可靠性和高效性运行具有重要作用.     

智能电网中基于动态优先级的插电式电动汽车充电管理(英文)

随着智能电网的发展和插电式电动汽车市场占有率的提高,大量随机的电动汽车充电活动将导致极大的电网峰荷和峰均比,给智能电网的稳定性和发电利用率带来严重影响,电动汽车用户多样的充电需求也为充电管理提出了更高的要求,采用动态优先级调度的实时充电管理方法是解决以上问题的有效途径.首先引入了智能电网中接入网的网络结构,进而提出一种可实现实时管理的智能电表子表,并基于队列理论对电动汽车充电过程划分为3个步骤,基于以上划分提出每个步骤的实时管理方案.进一步地,采用松弛时间来反映不同紧急程度的充电请求,并基于此设计了动态优先级的充电调度方法.仿真结表明所提充电管理方案有利于降低电网峰荷、提高发电利用率,并有效改善了电动汽车在中、低市场占有率下的充电准点率.研究结果有助于对未来电动汽车的发展和部署提供决策支持.     

丘陵地区对纯电动汽车经济性分析及能耗优化方法研究

为了分析丘陵地区对纯电动汽车的经济性影响以及如何提高能耗利用率,针对道路坡度,研究了一种基于动态规划优化控制电机转矩的方法,完成了优化能耗的目标。首先构建了纯电动汽车模型,设计了虚拟坡度,应用动态规划算法合理分配电机转矩及车速,并从车速方面分析了坡度对行车经济性的影响;之后,在虚拟坡度下,使用无坡度道路下的最佳经济车速控制仿真车辆,求解虚拟坡度下的汽车能耗,并将此方法计算的能耗与上一步优化方法得出的能耗做对比,证明了所提出的优化算法能够有效地降低能耗;最后,在实际路况上验证了提出的能耗优化算法的合理性。实验结果表明,针对丘陵地区提出的动态规划算法,能够全局优化能耗,有效提高驾驶经济性。     

SEEIP核心企业局域智慧能源网络框架及优化配置方法

智慧节能工业园区(SEEIP)的核心企业能源配置对产业集群的循环经济节能降耗具有重要作用。针对SEEIP建设与既有工业园区核心企业能源系统的智慧化改造,提出一种基于信息和通信技术(ICT)的局域智慧能源网络框架,并给出了能源生产模块、能源转换模块与能源蓄存模块中各种能源介质及品位的能量计算数学模型。以经济成本与环境影响为目标的函数,给出了SEEIP企业能源网络系统配置的优化模型,并采用改进的差异演化算法(DE)结合数据库查询技术求解该混合整数非线性规划(MINLP)优化问题,给出企业能源系统最佳配置方案,以满足用户冷、热、电需求。     

计及需求响应的联网型微电网储能容量随机规划方法

为了获取更理想的储能容量规划结果,在考虑功率平衡最优和需求响应的基础上,提出了一种新的联网型微电网储能容量随机规划方法。在需求响应条件下基于联网型微电网的运行模式和随机理论,将功率平衡最优作为规划目标,组建储能容量随机规划模型。利用改进粒子群算法对构建的储能容量随机规划模型进行求解,获取最优联网型微电网储能容量随机规划方案。实验结果表明：随着电容电量的不断增加,微电网的整体平衡能力开始变强;所提方法的能量平衡能力指标更高,储能额定电量容量更稳定,储能系统负荷更小,规划效率更高。所提方法能够更好地实现联网型微电网储能容量规划。     

基于混沌多目标粒子群算法的综合能源调度

目的 针对当前综合能源系统中资源协同优化效率不足、微网运行经济性和环保性差的问题,提出了一种计及风电储能及不稳定因素的微网优化调度方法。方法 该方法在微网负荷侧需求响应对新能源消纳影响的基础上,以消纳新能源和削峰填谷为目的,提出了优化负荷曲线的方案;然后,考虑微网调度侧风电出力的不稳定性以及微网内部设备的耦合,进行优化调度以降低微网运行成本、减少环境惩罚费用并提高风电消纳平稳性;最后,采用混沌多目标粒子群算法对优化问题进行求解,并在风电不稳定度占比0%、5%、10%和15%时进行了算例仿真分析。结果 当风电不稳定度为10%和加入风电储能,系统运行成本和环境治理费用最少,比方案1和无风电储能少6 919.4元,风电平稳量也提高38 kWh。在电热冷网中,负荷侧加入需求响应后,系统得到稳定运行和能源合理利用,可以很好地满足负荷侧用能需求。从算法对比中,混沌多目标粒子群算法加入自适应权重和变异率后,具有较强的全局搜索能力和更好的准确性。结论 该方法通过合理设置风电不稳定度能够有效降低运行成本和环境惩罚费用,提高风电稳定性,其次,负荷侧的需求响应可以一定程度地削峰填谷和消纳新能源。     

人力智能电网——一种新型电网的构建及其可行性分析

 在能源供需矛盾日益尖锐的今天,被忽视已久的人体能量作为一种可再生的、清洁的能源被提到了议事日程。为更高效地管理和利用由人体产生的、分散的、小功率的电能,本文提出一种新概念型人力智能电网系统,旨在将不同地区、不同个体运动产生的电能聚集起来,以期为此网络区域内的用户提供不依赖于现有能源体系的、独特的、灵活的电力供应。文中构建了借助计算机和信息网络的控制,将虽然分散但总量巨大的人力电力资源以最优方式加以配置和利用的基本途径,评估了其可行性,阐述了新型电网的应用特点,总结出其中的关键科学与技术问题,并指出了进一步发展的方向。通过这种智能电网的建立,可望促成一系列新的能源利用技术基础与应用研究的突破。     

考虑电动汽车及需求侧响应的综合能源系统优化调度

为了进一步提高综合能源系统的运行经济性和可再生能源消纳能力,在负荷侧分析了电、热负荷需求侧响应以及电动汽车的可调度价值,同时采用场景分析法考虑风电和光伏发电出力的不确定性.提出一种需求侧响应和电动汽车协同作用的综合能源系统双层随机优化调度模型.上层模型利用分时电价激励的价格型需求侧响应,以净负荷波动方差最小为目标函数,...     

电动汽车动力性与能耗经济性参数灵敏度分析

建立了电动汽车动力性和能耗经济性的计算数学模型.根据该模型提出了汽车总质量、传动系机械效率、滚动阻力系数和空气阻力因数等参数对电动汽车动力性和能耗经济性影响程度的参数灵敏度计算方法,并对某电动汽车的动力性和能耗经济性进行了参数灵敏度分析.分析结果表明:传动系效率的取值对最高车速、加速时间、加速能耗的影响均较大.研究结果为电动汽车动力系统的参数设计与优化,改善纯电动汽车的动力性和能耗经济性提供了依据.