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电动汽车发展与产业政策影响研究
来源:产业经济评论 发布日期:2019-03-25
电动汽车取代燃油汽车已经成为工业发展的必然趋势,世界各国都在不断加大对电动汽车领域的投资力度,我国也高度重视电动汽车产业发展。目前相关研究较多地集中在技术领域,部分涉及了产业政策。但从总体来看,尚未全面深入,而且随着电动汽车的日新月异,产业政策方面的研究还不够,尤其是对我国电动汽车产业政策影响研究还处于起步阶段,对金融政策支持电动汽车产业发展的研究还较缺乏。而从体量来看,中国电动汽车销量最大,连续
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德国电动汽车行业的创新研究
来源:北京外国语大学 发布日期:2019-03-25
汽车自19世纪发明以来,已成为人类生活中不可或缺的工具,为社会的发展做出了巨大贡献。在汽车发明的初始阶段,既可以由电动机驱动,又能由内燃机驱动。然而,因当时的技术限制,电动车普及量远不如燃油车。经过百年的辉煌发展,汽车的生产装配和销售服务产业链成为一个国家工业价值创造的非常重要的环节,被认为是一个国家在能源,安全,经济以及社会进步方面的重要指标。如今,汽车行业处于变革时期,一方面出于环保的考虑,另
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基于联盟区块链交易平台的电动汽车有序充电相对鲁棒优化
来源:中国电力 发布日期:2019-03-22
为了应对电动汽车充电和风光出力的不确定性以及分散化电力交易的风险,提出基于联盟区块链技术的电动汽车充电交易平台和考虑风光出力的电动汽车有序充电策略,并且用相对鲁棒优化的方法来处理风光出力的不确定性。首先应用联盟区块链技术构建电动汽车充电交易平台;然后应用相对鲁棒优化技术来处理不确定的风光出力,建立考虑风光出力不确定性的电动汽车有序充电相对鲁棒优化模型;最后通过量子粒子群算法对相对鲁棒优化模型进行求
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电动汽车锂离子电池模型参数辨识和荷电状态估算
来源:电子科技 发布日期:2019-03-22
针对电动汽车锂离子电池荷电状态在线估算准确率低、实时性差等问题,文中建立一种精确在线估算荷电状态的有效方法,采用MAFF-RLS和EKF对荷电状态进行估算。建立锂离子电池的等效电路模型,将MAFF-RLS应用在电池等效电路模型的参数辨识上,可以有效在线辨识模型参数。在模型参数辨识的基础上,将辨识出的模型参数作为荷电状态估算的输入,采用EKF估算动力电池实时荷电状态。经过实验仿真发现,采用MAFF-
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基于电价响应模型的电动汽车充电优化策略
来源:四川理工学院学报(自然科学版) 发布日期:2019-03-21
大量的电动汽车接入电网充电需要考虑经济效益和系统稳定性的影响,为了减少由于电动汽车的无序充电对配电网负荷引起的较大波动,提出了一种基于电价响应和电网激励的电动汽车有序充电优化策略。首先,在充分考虑用户的充电需求和电网安全运行的基础上,以负荷最小峰谷差为目标函数,采用遗传算法求取峰谷时段电动汽车充电数量最优解;其次,构建了电动汽车峰谷电价优化模型,建立了电动汽车充电数量与峰谷电价之间的关系,实现了电
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电动汽车用感应电机效率优化驱动系统设计
来源:电气传动 发布日期:2019-03-21
针对基于感应电机的电动汽车电驱系统的效率提高问题,提出了一种考虑效率优化的感应电机无速度传感器控制策略。控制器综合了磁场定向控制和直接转矩控制的优点,并融入了弱磁算法以确保电机高速运行性能,同时还设计了扩展卡尔曼滤波观测器来估计电机转速用于转速反馈以提高系统运行可靠性。通过建立感应电机运行损耗模型,设计了效率优化算法以提高系统效率。最后,通过试验对控制策略的有效性进行了验证。
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电动汽车驱动系统技术研究及展望
来源:移动电源与车辆 发布日期:2019-03-20
本文介绍了以驱动电机、电子元器件、动力电池为代表的电动汽车零部件以及以燃料电池为代表的新型电动汽车的相关技术及未来发展前景,并进行了展望。纯电动汽车、混合动力汽车以及燃料电池汽车均有着其独到的技术优势。随着相关技术的不断完善,其终将在公路运输领域得以大放异彩。
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电动汽车充电路径不确定优化调度
来源:电测与仪表 发布日期:2019-03-20
电动汽车充电路径优化调度中的很多参数变量都具有不确定性,传统的优化调度方法适用性较差。为解决该问题,不确定优化方法被应用到电动汽车充电路径优化调度中,由此建立了基于随机期望值的不确定优化调度模型。鉴于传统的粒子群优化算法容易陷于局部优化和收敛速度较慢,将模拟退火算法引入并组成混合智能算法进行模型求解。对比实验证明该混合智能算法能够有效减少电动汽车车主到充电站所用的行驶距离、在充电站的等待时间和充电
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基于电动汽车的物流配送优化问题研究
来源:科技风 发布日期:2019-03-20
伴随着资源短缺现象以及环境污染现象不断加深,现阶段世界范围内都开始推广电动汽车,但电动汽车的物流配送优化方面,却存在有一定的问题。基于此,本文针对电动汽车物流配送优化现存的问题进行分析,同时结合一些有效的手段,为电动汽车的实际发展与建设做出一定的参考,促进我国电动汽车物流配送的质量不断提升。
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采用双层优化模型的电动汽车有序充放电策略研究
来源:东北电力技术 发布日期:2019-03-20
针对大规模电动汽车集中式控制与优化方法的不足,采用V2G(Vehicle to Grid,V2G)双层优化模型。第一层优化模型建立以车主充电成本最小的目标函数,并考虑电池充放电损耗;第二层优化建立以电网日负荷峰谷差最小为目标函数,以第一层计算的优化结果为约束并求解,利用模拟退火算法对模型进行迭代求解。结果表明:与无序充电相比,双层优化协调保证了电网经济运行和用户的充电费用最小,从而实现电动汽车有序
027-87841330