电动汽车锂电池SOC估算研究

为了精确估算电动汽车锂电池的荷电状态(state of charge,SOC),本文通过对主流SOC估算方法进行分析与比较,提出了一种基于卡尔曼滤波算法的电动汽车能量管理系统(energy management system,EMS)SOC估算方法,同时采用联合模型以保证估算过程中有较好的精度,并在实验室条件下进行实测数据及MATLAB仿真分析。仿真结果表明,卡尔曼滤波算法对锂电池SOC进行在线实时估计是有效的,能够较为准确地计算出SOC值,且估算结果与实测值基本一致,该方法可以用于电动汽车锂电池SOC的估算,具有很强的实际应用价值。     

基于 Stateflow 的电动汽车再生制动控制策略

针对东风EJ02电动汽车进行了再生制动控制策略研究,通过对制动动力学与制动法规的研究,结合电池充电特性与电机输出特性,提出了在保证制动稳定性和电池安全性的前提下,最大限度回收制动能量的再生制动控制策略,并在ADVISOR仿真平台上结合Matlab Stateflow对该策略进行了建模与仿真分析,进行了3种工况的台架试验,得到不同工况的续驶里程。结果表明,该控制策略在保证电池安全性的前提下充分利用了电机的制动转矩,大幅提高了制动能量的回收,增加了电动汽车的续驶里程。     

智能配电系统的发展现状与展望

随着分布式发电、电动汽车、智能电表和新一代无线通信等的发展,以及通过电价机制实现需求侧管理,配电系统的状况逐步发生变化,智能配电系统应运而生。作为未来智能电网的重要组成部分,智能配电系统可以充分利用自身的灵活性对资源进行优化配置,也有能力参与上层输电系统的优化调度或市场化运行。在过去的10多年间,国内外不少学者对未来配电系统的组成、体系架构、规划方法、运行策略等进行了比较广泛的研究,逐步建立了智能配电系统的概念。在此背景下,对含电动汽车的智能配电系统的研究现状做了评述并对将来的发展进行了展望。首先分析了智能配电系统的体系构成,并给出了一种系统架构;之后对智能配电系统的组成部分和核心技术进行了分析,并指出了有待研究或进一步研究的问题。最后,就智能配电系统的规划、设计、运行与控制等方面所面临的挑战做了探讨。     

搭载无级变速器纯电动汽车动力性

纯电动汽车是以蓄电池为能量来源,以电动机作为驱动系统的新能源汽车。在研发阶段设计选择动力系统的参数,充分的利用和协调各部分的性能就显得十分重要。介绍了在已知电动汽车整车参数的情况下,根据电动汽车性能要求,计算选择电动机,并根据整车性能和电动机的参数设计FGR的传动比和EMCVT的传动比,比较FGR和EMCVT的最高车速、加速时间和爬坡能力方面的性能,为电动汽车与变速器的匹配奠定理论基础。     

电动汽车电池均衡技术综述

动力电池有限的使用寿命和续航能力已成为限制电动汽车普及的瓶颈因素,实现对动力电池快速、高效、均衡充电成为电动汽车中急需解决的一项关键技术.介绍动力电池不一致性及其危害,并分类剖析了几种典型的均衡电路的工作原理,最后对均衡控制系统实现产业化需要考虑的因素进行分析.     

比亚迪将推多款电动车

比亚迪股份有限公司于2013年底推出首款以历史朝代命名的车型“秦”,这也是国内汽车行业中最具中国元素的命名。同时该车还是比亚迪旗下首款搭载第二代双模（即电动＋混动2种模式）混动技术的车型。据了解,比亚迪汽车已注册了夏、商、周、秦、汉等12个以历史朝代命名的商标。除已上市的首款双模车型“秦”之外,比亚迪后续还有望推出多达11款以“中国风”命名的电动汽车。     

基于速度和加速度概率分布的电动汽车能耗计算模型

根据随机过程遍历性理论以及电动汽车能耗在速度时间序列上的时间平均与在VA(速度-加速度)相空间的统计平均之间的等价关系,建立了基于VA概率分布的电动汽车能耗计算模型。相比以往的利用速度时间序列计算能耗,基于VA概率分布能耗模型的计算效率得到了很大提高,能够满足电动汽车道路能耗实时计算的要求。通过道路试验能耗与基于VA概率分布能耗模型仿真计算结果的对比,表明模型具有较高的计算精度。     

家庭智能用电系统的实现方法

家庭用户作为电能使用的重要群体,其智能化实现是智能电网实现的基础。从4个方面研究家庭式智能电网的具体实现方法,家庭式发电系统的实现,利用太阳能等新能源,供给家庭使用,降低家庭用电对电网的依赖性;电池能量有效的管理,采用蓄电池储存电能,在需要的时候释放电能,实现用电的调节功能;电动汽车的使用,既可作为交通工具也可以作为能量交换装置;电能优化的管理,在浮动电价的情况下,不降低电能使用质量的同时,实现使用费用最低。智能化家庭用电系统不仅可以实现家庭内部电能的优化使用,还能促进整个智能电网的稳定、安全、经济运行。     

基于改进免疫克隆选择算法的电动汽车充电站选址定容方法

随着电动汽车渗透率的提高,充电基础设施规划应更加科学、合理,提出一种基于改进免疫克隆选择算法的电动汽车充电站选址定容方法。首先,分析充电站的容量、位置和服务范围之间的关系,以充电站的覆盖率和重合度、规划区域内的功率以及充电站的充电功率为约束条件,建立以充电站年总成本最小为目标的充电站选址定容模型。然后,提出一种抗体间亲和力的计算方法以及多项式变异对免疫克隆选择算法进行改进,使其更适用于电动汽车充电站选址定容模型的寻优迭代求解。最后,利用MATLAB进行算例分析,结果验证了模型和算法的有效性。     

交直流配电网中电动汽车充换储一体站规划

首先,以马尔可夫和速度-流量模型对快充车辆和电动公交进行时空负荷预测,结合快充站、换电站和梯级储能站的充放电功率构建充换储一体站(CSSIS)模型.然后,建立含CSSIS的交直流潮流模型,构建计及电动汽车到站行驶时间、排队等待时间和交直流配电网电压偏差的多目标选址模型,采用动态权重结合二进制遗传算法进行求解.其次,采用Voronoi图划分CSSIS服务范围,以综合投资成本最小为目标建立优化模型来确定最终站址,通过排队论优化充电机数量,以系统节点电压和CSSIS功率平衡为约束来确定站内设备容量.最后,通过算例验证了所提模型和方法的有效性.