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基于多目标并行混沌优化的分布式驱动电动汽车横摆稳定性研究
来源:电子学报 发布日期:2025-01-14
横摆稳定性是分布式驱动电动汽车（Distributed Drive Electric Vehicle,DDEV）稳定性研究中的重要难题.为解决DDEV横摆稳定性结构复杂、强耦合等问题，基于DDEV轮毂电机的独立可控性，本文提出一种基于多目标并行混沌优化的DDEV横摆稳定性控制系统.该控制系统由2个部分组成；上层控制器利用多目标优化策略，通过多目标并行混沌优化算法来计算DDEV维持横摆稳定所需的理想
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基于多目标并行混沌优化的分布式驱动电动汽车横摆稳定性研究
来源:电子学报 发布日期:2025-01-14
横摆稳定性是分布式驱动电动汽车（Distributed Drive Electric Vehicle,DDEV）稳定性研究中的重要难题.为解决DDEV横摆稳定性结构复杂、强耦合等问题，基于DDEV轮毂电机的独立可控性，本文提出一种基于多目标并行混沌优化的DDEV横摆稳定性控制系统.该控制系统由2个部分组成；上层控制器利用多目标优化策略，通过多目标并行混沌优化算法来计算DDEV维持横摆稳定所需的理想
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电动汽车与行人碰撞事故时空特征与严重程度建模
来源:交通运输工程学报 发布日期:2025-01-13
为了探索电动汽车与行人碰撞事故的时空分布模式，在传统核密度估计法中引入聚类强度和事故严重度指标，建立了交通事故黑点时空核密度估计方法；考虑到事故变量中可能存在的随机变量和异质性，基于均值异质性的随机参数Logit模型，建立了电动汽车与行人碰撞事故严重程度模型，识别影响电动汽车与行人碰撞事故严重程度的关键因素，并通过计算显著变量的边际效用定量确定影响因素对行人碰撞事故严重程度的影响。研究结果表明：电
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基于深度强化学习模型TD3优化和改进的电动汽车制动能量回收策略研究
来源:控制与决策 发布日期:2025-01-13
双电机驱动电动汽车能够实现前后独立转矩分配,进而可以获得更高的能量回收效率.本文针对双电机驱动电动汽车,提出一种基于双延迟深度确定性策略梯度算法(Twin Delayed Deep Deterministic policy gradient algorithm, TD3)进行改进优化的制动能量回收策略.该策略能在保障制动安全性和舒适性的同时,实现制动能量回收的最大化.首先,构建了基于深度强化学习(
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计及用户响应特性的电动汽车充电站设备优化配置方法
来源:中国电力 发布日期:2025-01-13
电动汽车的迅猛发展带来了海量潜在的需求侧电网调节资源，因此亟须对现有充电站设备进行合理规划配置以适应辅助服务需求。考虑到用户充电行为的强随机性，提出一种计及用户响应特性的电动汽车充电站优化配置方法。首先，考虑不同用户对时间和价格的异质化心理权重，基于韦伯费希纳定律计算用户满意度，进而构建用户响应特性模型；其次，基于不同类型用户响应结果，提出充电站负荷可调节边界计算方法；最后，考虑充电站参与辅助服务
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基于深度强化学习模型TD3优化和改进的电动汽车制动能量回收策略研究
来源:控制与决策 发布日期:2025-01-13
双电机驱动电动汽车能够实现前后独立转矩分配,进而可以获得更高的能量回收效率.本文针对双电机驱动电动汽车,提出一种基于双延迟深度确定性策略梯度算法(Twin Delayed Deep Deterministic policy gradient algorithm, TD3)进行改进优化的制动能量回收策略.该策略能在保障制动安全性和舒适性的同时,实现制动能量回收的最大化.首先,构建了基于深度强化学习(
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计及用户响应特性的电动汽车充电站设备优化配置方法
来源:中国电力 发布日期:2025-01-13
电动汽车的迅猛发展带来了海量潜在的需求侧电网调节资源，因此亟须对现有充电站设备进行合理规划配置以适应辅助服务需求。考虑到用户充电行为的强随机性，提出一种计及用户响应特性的电动汽车充电站优化配置方法。首先，考虑不同用户对时间和价格的异质化心理权重，基于韦伯费希纳定律计算用户满意度，进而构建用户响应特性模型；其次，基于不同类型用户响应结果，提出充电站负荷可调节边界计算方法；最后，考虑充电站参与辅助服务
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电动汽车与行人碰撞事故时空特征与严重程度建模
来源:交通运输工程学报 发布日期:2025-01-13
为了探索电动汽车与行人碰撞事故的时空分布模式，在传统核密度估计法中引入聚类强度和事故严重度指标，建立了交通事故黑点时空核密度估计方法；考虑到事故变量中可能存在的随机变量和异质性，基于均值异质性的随机参数Logit模型，建立了电动汽车与行人碰撞事故严重程度模型，识别影响电动汽车与行人碰撞事故严重程度的关键因素，并通过计算显著变量的边际效用定量确定影响因素对行人碰撞事故严重程度的影响。研究结果表明：电
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基于改进蜣螂算法的电动汽车有序充电研究
来源:现代电子技术 发布日期:2025-01-10
为了解决大规模的电动汽车无序充电给电网带来的压力，提出一种改进蜣螂算法（LBDBO）的电动汽车有序充电方法。首先，建立一个以电网负荷峰谷差和用户费用最小化的目标函数；其次，针对传统蜣螂算法存在的收敛精度不足和易陷入局部最优解的问题，利用Logistic混沌映射对种群进行初始化，使蜣螂群体分布更均匀；然后，引入鱼鹰优化算法、透镜成像反向学习策略和局部搜索策略来更新蜣螂的位置，避免在迭代过程中陷入局部
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基于改进蜣螂算法的电动汽车有序充电研究
来源:现代电子技术 发布日期:2025-01-10
为了解决大规模的电动汽车无序充电给电网带来的压力，提出一种改进蜣螂算法（LBDBO）的电动汽车有序充电方法。首先，建立一个以电网负荷峰谷差和用户费用最小化的目标函数；其次，针对传统蜣螂算法存在的收敛精度不足和易陷入局部最优解的问题，利用Logistic混沌映射对种群进行初始化，使蜣螂群体分布更均匀；然后，引入鱼鹰优化算法、透镜成像反向学习策略和局部搜索策略来更新蜣螂的位置，避免在迭代过程中陷入局部
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