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电动汽车换电模式主机厂发展战略建议
来源:汽车实用技术 发布日期:2020-05-30
随着新能源汽车的普及和国家补贴从购车环节转向能源补充,电动汽车换电模式以其便利性和安全性的优势重新回到大众视野。文章通过分析换电模式的优势,解读换电相关国家政策和市场需求,分析换电模式面临的挑战。基于主流厂商发展现状及运营商业模式,从主机厂角度提出换电模式未来健康发展需要具备的条件,对制定国家政策和行业标准,主机厂和运营企业的发展战略提出了建议。
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基于节点-支路信息的电动汽车充电站负荷预测
来源:电气自动化 发布日期:2020-05-30
针对传统负荷预测模型的不足,提出一种基于时间空间的城市地区电动汽车快速充电站负荷预测模型。首先分析充电站负荷预测所需的数据及其主要来源;其次,针对电动汽车大量的、多样性的历史数据来分析电动汽车用户的充电习惯,预测每辆电动汽车的充电地点、充电起始时间及持续时间,准确获取单辆电动汽车的充电负荷模型;然后采用节点-支路负荷预测方式获取与充电站相关的路网节点和交通线路上所有电动汽车负荷,估算该充电站总的充
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电动汽车无线充电技术研究与应用分析
来源:汽车实用技术 发布日期:2020-05-30
为了节约能源消耗,降低对环境的污染,近年来,世界各国及各大汽车企业加大了对电动汽车的投入和研究,电动汽车市场亦日趋繁荣,但目前仍存在许多关键性技术问题亟待解决,其中与续航里程相关的无线充电技术因其操作便捷、公共占地面积小、安全隐患少等优点受到广泛的关注。文章主要就电动汽车国内外发展现状,电动汽车无线充电技术的充电方式及市场应用方式进行了比较分析,得出不同电动汽车使用场景所适宜的无线充电方式。
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某电动汽车热泵空调系统制冷剂充注量试验研究
来源:流体机械 发布日期:2020-05-30
通过试验探究了某小型电动汽车热泵空调系统内制冷剂充注量对系统热性能的影响,分别在制冷和制热工况下分析充注量6与系统内空调箱出风温度、制冷/制热量和COP等性能参数的关系。结果表明:制冷模式下的最佳充注量为750 g,而制热模式为650 g,与计算结果误差在7%以内。在此最佳充注量下,空调箱制冷模式下出风温度最低可达14 ℃,制热模式下最高可达23 ℃;系统内制冷和制热量最高可达2.63 kW和3.
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纯电动汽车电池散热管理的对比研究
来源:汽车实用技术 发布日期:2020-05-30
锂电池由于其出色的电化学性能被广泛应用于纯电动汽车,温度是影响锂电池储电和安全的主要因素,在温度过高下工作导致电池性能快速衰退,甚至引发热失控。文章基于锂电池储电机理,分析了温度及其他影响因素,对比研究电池散热管理各方式特点,为电动汽车散热系统的选择和研发工作提供参考。
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基于双边双路控制的一种新型电动汽车高压加热器
来源:汽车实用技术 发布日期:2020-05-30
针对现有电动汽车高压加热器的缺陷,文章对其控制方式进行了改进,设计了一种采用功率模块高低双边双路控制、具有一定故障保护策略的加热控制器,提高了控制性能和可靠性。
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电动汽车自动分电器筒体压铸工艺分析与优化
来源:热加工工艺 发布日期:2020-05-29
电动汽车自动分电器筒体为A356铝合金材质,采用压铸工艺生产。本文利用CAE技术对筒体初始压铸工艺进行了计算,基于计算结果对浇注系统及溢流排气系统进行了优化。结果表明,优化方案解决了初始方案中存在的充型紊流和卷气问题。同时进行了铸造试验,试验的筒体铸件轮廓清晰无缺陷,一次获得合格铸件。
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电动汽车热管理系统的研究现状及展望
来源:制冷与空调 发布日期:2020-05-28
电动汽车正面临着前所未有的发展机遇,但在实际应用中,电动汽车仍然有一些亟待解决的问题,比如在极端的气候和驾驶条件下电池性能恶化,在低温环境下热泵系统效率急剧下降以及车外换热器的除霜问题等等。因此,对电动汽车热管理系统的研究是解决电动汽车实际应用的关键。本文总结了国内外电动汽车热管理系统的研究成果,从基本的三电(电池、电机/电控)热管理、热泵空调到集成热管理系统,对现有的研究现状进行了综述分析,并对
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考虑电动汽车有序充电的主动配电网网架规划
来源:电力科学与技术学报 发布日期:2020-05-28
在电动汽车规模发展的背景下,合理地优化控制电动汽车充电负荷,进行主动配电网网架规划具有重要的现实意义。该文在对电动汽车充电负荷进行优化调度的基础上,建立主动配电网网架规划双层模型。首先,该模型计及分布式电源和负荷的不确定性,研究电动汽车充电负荷预测的主要流程框架并阐述充电负荷调度方法,以此构建主动配电网网架规划的数学模型,模型中规划层以单位用电量的年综合经济代价最小为目标,运行层以负荷曲线方差最小
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基于分时电价的电动汽车调度策略研究
来源:电力系统保护与控制 发布日期:2020-05-28
电动汽车作为一种新兴负荷,大量接入配电网会对电能质量、频率稳定、电压稳定等产生一系列影响。通过对现有的分时电价制度进行分析,在配电网方面以系统负荷均方差最小化和系统负荷峰谷差最小化为目标函数。在用户侧方面以电动汽车用户充放电成本和电池损耗成本最低作为目标函数,建立电动汽车多目标优化调度模型。通过云自适应粒子群算法进行寻优。仿真结果表明:该调度策略适合于分时电价,与固定电价相比优化了系统负荷同时降低
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