针对车辆低速行驶的制动能量回收率低,频繁充放电影响动力电池寿命的问题,提出以电池荷电状态(state of charge,SOC)、制动强度、车速和制动间隔时间为输入,再生制动力分配系数为输出的纯电动汽车模糊控制再生制动策略。同时,采用遗传...针对车辆低速行驶的制动能量回收率低,频繁充放电影响动力电池寿命的问题,提出以电池荷电状态(state of charge,SOC)、制动强度、车速和制动间隔时间为输入,再生制动力分配系数为输出的纯电动汽车模糊控制再生制动策略。同时,采用遗传算法对控制参数进行优化。在Simulink中搭建控制策略模型,并在不同测试工况下与CarSim联合进行仿真,结果表明,相比于仅以电池SOC、制动强度和车速为输入的模糊控制再生制动策略,所提策略减少了制动能量回收次数,提高了制动能量回收率。该策略不仅可以改善对动力电池的损害情况,而且可以获得更多的制动能量。展开更多
电动汽车(electric vehicle,EV)参与电网辅助调频,即利用电动汽车的“源—荷”特性来快速消除系统频率波动。然而,在保持系统性能条件下,如何保障大规模电动汽车辅助调频的经济性仍然是个挑战。为此,针对大规模EV聚合充电站辅助参与电...电动汽车(electric vehicle,EV)参与电网辅助调频,即利用电动汽车的“源—荷”特性来快速消除系统频率波动。然而,在保持系统性能条件下,如何保障大规模电动汽车辅助调频的经济性仍然是个挑战。为此,针对大规模EV聚合充电站辅助参与电网的负荷频率控制(load frequency control,LFC)问题,提出分布式经济模型预测控制(distributed economic model predictive control,DEMPC)方法,在经济模型预测控制的基础上,以单层结构控制双层分层,实现多个区域电网的分布式协同控制。通过经济成本函数的凸松弛实现控制器的优化,利用每个子系统控制器与相邻子系统的协同工作确保整个系统的控制性能,以合适的终端成本函数保证系统的渐进稳定性。仿真结果可以表明该方法的有效性和优越性。展开更多
文摘针对车辆低速行驶的制动能量回收率低,频繁充放电影响动力电池寿命的问题,提出以电池荷电状态(state of charge,SOC)、制动强度、车速和制动间隔时间为输入,再生制动力分配系数为输出的纯电动汽车模糊控制再生制动策略。同时,采用遗传算法对控制参数进行优化。在Simulink中搭建控制策略模型,并在不同测试工况下与CarSim联合进行仿真,结果表明,相比于仅以电池SOC、制动强度和车速为输入的模糊控制再生制动策略,所提策略减少了制动能量回收次数,提高了制动能量回收率。该策略不仅可以改善对动力电池的损害情况,而且可以获得更多的制动能量。
文摘电动汽车(electric vehicle,EV)参与电网辅助调频,即利用电动汽车的“源—荷”特性来快速消除系统频率波动。然而,在保持系统性能条件下,如何保障大规模电动汽车辅助调频的经济性仍然是个挑战。为此,针对大规模EV聚合充电站辅助参与电网的负荷频率控制(load frequency control,LFC)问题,提出分布式经济模型预测控制(distributed economic model predictive control,DEMPC)方法,在经济模型预测控制的基础上,以单层结构控制双层分层,实现多个区域电网的分布式协同控制。通过经济成本函数的凸松弛实现控制器的优化,利用每个子系统控制器与相邻子系统的协同工作确保整个系统的控制性能,以合适的终端成本函数保证系统的渐进稳定性。仿真结果可以表明该方法的有效性和优越性。
