导读:本文包含了能量优化策略论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:混合动力,能量管理,自动驾驶,混合能量存储
能量优化策略论文文献综述
王天冬,宋鹏云[1]（2019）在《混合动力列车能量管理策略的优化方法及系统》一文中研究指出本文提供一种内燃发电机组加超级电容的混合动力列车能量管理策略的优化方法及系统。包括:能量管理系统、混合动力系统、自动驾驶系统、牵引系统;自动驾驶系统计算列车牵引力Ft*传至牵引系统;牵引系统将牵引力传至牵引电机并作用于列车的轮轴;能量管理系统根据列车的运动状态及混合动力系统能量状态进行合理规划,使混合动力系统在最优状态下工作。混合动力系统为牵引系统提供能量,并将自身的状态信息传至能量管理系统。(本文来源于《内燃机与配件》期刊2019年22期）
孙蕾,林歆悠[2]（2019）在《基于SOC参考斜率优化的PHEV能量管理控制策略》一文中研究指出为提高一款插电式混联混合动力汽车的燃油经济性,以适应不同行驶里程和初始电池荷电状态(State of Charge,SOC),开展基于SOC参考斜率优化的能量管理控制策略研究。以中国城市典型公交循环工况为例,通过动态规划获得以全局优化为目标的SOC斜率,再通过定义标准斜率以及归一化处理,对动态规划下获取中国城市典型公交循环工况下的SOC斜率进行修正,进而获取不同行驶里程和不同初始SOC下的SOC参考斜率,并将其转化为参考SOC。在此基础上,结合等效燃油消耗最小策略(ECMS)的思想并引入SOC的惩罚函数,建立参考SOC和等效系数的关系,对等效系数进行修正,从而制定了基于SOC斜率优化的控制策略。最后,为验证所制定控制策略的有效性,采用固定值等效系数的ECMS策略和动态规划(DP)控制策略在中国城市典型公交循环工况下的仿真试验进行比较验证,对仿真验证结果进行分析。所制定的控制策略,可实现通过SOC参考斜率进行SOC的合理控制,进而改善插电式混合动力汽车的燃油消耗。以采用斜率0.334的控制策略为例进行说明,相比定系数ECMS,燃油经济性提升了近3%,接近全局优化DP的控制效果。结果表明,所制定的基于SOC参考斜率优化的能量管理策略可有效提高插电式混联混合动力汽车的燃油经济性。(本文来源于《公路交通科技》期刊2019年11期）
盛万兴,李鹏华,段青,李振,朱存浩[3]（2019）在《基于Lyapunov优化方法的含能量路由器的能源集线器能量管理策略研究》一文中研究指出多能源融合系统越来越成为解决能源短缺及不合理配置等问题的有效方案。含能量路由器的能源集线器作为多能源融合系统的一种典型结构,可通过合理协调管理各端口可控资源,实现高效经济运行。该文设置了能量路由器基本运行策略,分析基本运行策略下能源集线器能量平衡等式及接入设备运行约束;基于Lyapunov优化方法构造储能虚拟队列,将能量管理问题中时间耦合储能约束转化为队列稳定性问题,并对不需即时满足的柔性负荷(以电动汽车负荷为例)构造虚拟队列;最后,通过形成Lyapunov-drift-penalty函数,简化能量管理问题,根据实时运行状态确定控制决策,实现降低运行成本的目标。利用MATLAB编程,实现并测试上述管理算法。通过算例分析比较算法应用前后含能量路由器的能源集线器运行情况,验证了算法在降低运行成本方面的有效性。(本文来源于《中国电机工程学报》期刊2019年21期）
黄文强,李奇,陈维荣,蒲雨辰,燕雨[4]（2019）在《基于制动速度优化策略的新型供电方式有轨电车再生制动能量回收方法》一文中研究指出该文提出一种基于车辆动力源为燃料电池与超级电容的新型供电方式的混合动力有轨电车制动能量回收方法,该方法中在制动阶段综合考虑车辆电机制动特性曲线、最大减速度要求、制动距离、超级电容吸收能力以及舒适度等系统指标,优化得到一条车辆制动速度线,车辆在该速度曲线运行时燃料电池消耗能量减少7.45%,制动电阻消耗能量减少7.93%,而且超级电容回收制动能量提高7.83%。该方法通过改变制动速度从而改变制动功率,进而减少了制动电阻上的功率消耗,提高了超级电容的回收能量。同时,该方法中车辆在牵引阶段采用基于庞特里压金极小值原理的能量管理方法不仅使系统瞬时氢耗量达到最低,同时保证了超级电容始末时刻So C保持一致,达到了对运行过程中超级电容So C调控的目的。(本文来源于《中国电机工程学报》期刊2019年18期）
曾甜,汤泽波,姚堤照,谢长君[5]（2019）在《双源混合动力系统能量管理策略优化》一文中研究指出针对锂电池和超级电容在混合动力系统能量分配过程中,由于在模糊控制的能量管理策略设计上主观性较大,难以得到全局最优解的问题,提出了一种以系统能量消耗量和锂电池损耗为优化对象,利用粒子群算法优化模糊控制隶属度函数参数的方法。MATLAB/Simulink软件仿真结果表明:优化后的模糊控制能量管理策略,在一定程度上降低了系统能量消耗量和锂电池损耗。搭建了混合动力系统的综合测试台架,并嵌入优化后的能量管理策略进行测试。研究结果表明:实际测试结果与仿真结果基本一致,超级电容满足瞬时动态负载的需求,锂电池的充放电电流限制在1C范围内,实现了控制目标。(本文来源于《河南科技大学学报(自然科学版)》期刊2019年06期）
刘延伟,朱云学,林子越,赵克刚,叶杰[6]（2019）在《基于Radau伪谱法的复合电源电动汽车能量管理策略优化》一文中研究指出本文中提出一种基于Radau伪谱法的能量管理策略优化法,利用全局插值多项式对系统中状态变量与控制变量进行逼近,由插值多项式的导数近似动力学方程中状态变量的微分方程,将最优控制问题(OCP)转化为待优化变量的非线性规划(NLP)问题进行求解。以加入惩罚因子的电池寿命模型为目标函数,将复合电源电动汽车中的电池使用寿命(电池可循环次数)与单一电池能量源在NEDC循环工况下对比分析,结果表明,伪谱法优化的复合电源可减小电池组的安时流通,缩小电流、功率波动范围,其电池组功率、超级功率均与需求功率出现了分段的线性关系,且复合电源中电池等效寿命较单一电池能量源提高25.61%,本文中为复合电源的能量管理策略提供了一种快速、稳定的优化方法,为匹配最优系统参数奠定基础,还可作为其他优化策略的评估基准。(本文来源于《汽车工程》期刊2019年06期）
伍惠铖,王淳,左远龙,陈宇杰,刘宽[7]（2019）在《基于分时电价和蓄电池实时控制策略的家庭能量系统优化》一文中研究指出为增强家庭负荷优化调度策略的灵活性以及保证蓄电池的安全运行,提出一种基于分时电价和蓄电池实时控制的家庭能量管理系统优化调度策略。首先,以可调度负荷和蓄电池工作状态为约束条件,以家庭用户用电成本最小和净负荷曲线平坦度最优为目标建立了家庭能量管理优化调度模型。然后,从蓄电池动态控制方法出发,提出一种基于分时电价和蓄电池实时控制的家庭能量管理系统优化调度策略。该调度策略根据分时电价和蓄电池实时荷电状态对蓄电池充放行为进行控制,有助于降低家庭用户用电成本,并保证蓄电池安全运行。最后,采用二进制粒子群算法对模型进行求解。算例结果验证了所提调度模型和调度策略的有效性和优越性。(本文来源于《电力系统保护与控制》期刊2019年19期）
刘其辉,张怡冰,卫婧菲,洪晨威,逄飞[8]（2019）在《电动汽车充电区/站两级实时能量管理机制及优化策略》一文中研究指出未来电力系统中电动汽车保有量会相当庞大,由调度机构直接控制每辆电动汽车进行有序充电是不现实的,比较可行的方案是由代理商和电网调度中心共同对电动汽车进行分层分区管理。基于此,提出包括电网调度中心、区域能量管理系统(Area-EMS)和微调度能量管理系统(μ-EMS)的电动汽车充电分层能量管理架构,并详细阐述各个层级的功能以及该架构模型的运行原理;针对代理商负责的Area-EMS和μ-EMS分别提出两级实时能量管理策略,该策略在满足电动汽车充电需求和保证经济效益的同时,能够适应不同的电网耦合模式,改善区域电网的负荷峰谷特性;通过仿真算例验证所提分层架构和实时能量管理策略的有效性和实用性。(本文来源于《电力自动化设备》期刊2019年06期）
郭怡培[9]（2019）在《面向智能工厂的光伏微网能量管理策略优化算法研究》一文中研究指出近年来,随着科技的不断进步和飞速发展,“智能制造”作为全球制造行业的发展趋势,智能工厂成为未来工业体系中的重要角色之一。同时,社会的飞速发展使得电力需求随之大幅度增长,但能源短缺与环境污染问题日益严峻,在此背景下,太阳能的开发与利用得到大力发展。而微网正是组织太阳能发电的主要途径之一。当前面向智能工厂的光伏微网系统主要存在如下问题:适用于微网能量管理的优化算法大多存在收敛到局部最优,产生“早熟”等缺陷;当前智能工厂存在供电成本较高、能量管理混乱等问题。这些问题的解决,对于光伏微网今后在智能工厂中的应用和推广,具有重要的实用价值和现实意义。基于上述问题,本文以面向智能工厂的光伏微网能量管理作为研究方向,主要包括以下工作:1.考虑微网和大电网电能交互的电能成本以及光伏发电量的利用率,制定了适用于智能工厂的光伏微网能量管理调度策略,建立了面向智能工厂的光伏微网能量管理数学模型。2.介绍了标准头脑风暴优化算法的原理,并针对算法“早熟”的缺陷,用核模糊聚类算法改进了标准头脑风暴优化算法中的k-means聚类算法,通过智能算法测试函数进行仿真,验证了改进后的算法性能优于粒子群算法、遗传算法以及标准的头脑风暴优化算法。3.通过对面向智能工厂的光伏微网能量优化调度模型算例仿真,验证了提出的算法和优化调度模型的有效性。4.针对面向智能工厂的光伏微网能量管理系统构建了web平台。平台能够监测光伏发电和负荷用电数据,生成年、月、日报表,以及查询调度计划功能。构建的平台能够提高光伏微网能量管理系统的管理效率,达到良好的展示效果。(本文来源于《重庆邮电大学》期刊2019-06-02）
李峰[10]（2019）在《基于庞特里亚金极小值原理的混合储能型有轨电车能量管理策略在线循环优化》一文中研究指出现代有轨电车以其运量大、速度快、安全性高、能耗低等优点,近年在我国大中型城市得到快速发展。为消除接触网对城市景观的影响,部分有轨电车采用车载储能的无网供电技术,其中混合储能系统(Hybrid Energy Storage System,HESS)利用不同储能元件配合工作,功率密度和能量密度均表现良好。基于此背景,本文针对电池-超级电容混合储能型有轨电车,研究混合储能系统的容量配置和能量管理策略(Energy Management System,EMS)优化问题。论文首先对有轨电车机车牵引制动特性进行介绍,分析需求功率的来源;对混合储能系统进行建模分析,介绍储能元件的工作特性,分析其工作原理及相关公式的推导;对比不同拓扑结构的优缺点,选定合适的拓扑,为后续仿真设定初始条件。其次,论文对有轨电车容量配置多目标优化进行设计,对列车实际运行中的约束条件进行分析。利用武汉东湖线有轨电车线路参数,采用牵引计算的方式,对东湖线有轨电车的功率曲线进行计算。在此基础上,对比多种不同可在线的能量管理策略对有轨电车进行仿真,利用粒子群优化算法完成容量配置的快速寻优。并利用Matlab编制了独立的容量配置软件,可以对不同线路、不同HESS构成进行容量配置的优化,并增加EMS验证界面,方便对优化后的容量配置结果进行仿真验证。本文提出利用庞特里亚金极小值原理(Pontryagin's Minimum Principle,PMP)对由牵引计算得到的功率曲线进行离线优化,并与固定比例的EMS进行了比较。由于有轨电车HESS在线能量管理策略的实际效果差,且有轨电车相较于电动汽车和地铁所具有的特殊路权属性,本文提出基于地面通信的方式,对有轨电车运行曲线进行循环预测,在列车运行的过程中持续预测下一段路程的运行功率曲线情况,如此往复,利用PMP极值原理实现在线循环优化,并通过一个站间的工况预测进行了仿真验证,实现能量管理策略的在线调节,验证了该策略相较于固定比例策略的优越性。最后,通过有轨电车混合储能系统样机完成了能量管理策略的对比实验。本文利用改进的双环控制策略,在样机上实现HESS不同功率分配策略,利用DSP控制板对EMS进行调整,通过对有轨电车负载功率进行缩放,在90kW实验平台验证了本文提出的在线能量管理策略的有效性。(本文来源于《北京交通大学》期刊2019-06-01）
能量优化策略论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为提高一款插电式混联混合动力汽车的燃油经济性,以适应不同行驶里程和初始电池荷电状态(State of Charge,SOC),开展基于SOC参考斜率优化的能量管理控制策略研究。以中国城市典型公交循环工况为例,通过动态规划获得以全局优化为目标的SOC斜率,再通过定义标准斜率以及归一化处理,对动态规划下获取中国城市典型公交循环工况下的SOC斜率进行修正,进而获取不同行驶里程和不同初始SOC下的SOC参考斜率,并将其转化为参考SOC。在此基础上,结合等效燃油消耗最小策略(ECMS)的思想并引入SOC的惩罚函数,建立参考SOC和等效系数的关系,对等效系数进行修正,从而制定了基于SOC斜率优化的控制策略。最后,为验证所制定控制策略的有效性,采用固定值等效系数的ECMS策略和动态规划(DP)控制策略在中国城市典型公交循环工况下的仿真试验进行比较验证,对仿真验证结果进行分析。所制定的控制策略,可实现通过SOC参考斜率进行SOC的合理控制,进而改善插电式混合动力汽车的燃油消耗。以采用斜率0.334的控制策略为例进行说明,相比定系数ECMS,燃油经济性提升了近3%,接近全局优化DP的控制效果。结果表明,所制定的基于SOC参考斜率优化的能量管理策略可有效提高插电式混联混合动力汽车的燃油经济性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
能量优化策略论文参考文献
[1].王天冬,宋鹏云.混合动力列车能量管理策略的优化方法及系统[J].内燃机与配件.2019
[2].孙蕾,林歆悠.基于SOC参考斜率优化的PHEV能量管理控制策略[J].公路交通科技.2019
[3].盛万兴,李鹏华,段青,李振,朱存浩.基于Lyapunov优化方法的含能量路由器的能源集线器能量管理策略研究[J].中国电机工程学报.2019
[4].黄文强,李奇,陈维荣,蒲雨辰,燕雨.基于制动速度优化策略的新型供电方式有轨电车再生制动能量回收方法[J].中国电机工程学报.2019
[5].曾甜,汤泽波,姚堤照,谢长君.双源混合动力系统能量管理策略优化[J].河南科技大学学报(自然科学版).2019
[6].刘延伟,朱云学,林子越,赵克刚,叶杰.基于Radau伪谱法的复合电源电动汽车能量管理策略优化[J].汽车工程.2019
[7].伍惠铖,王淳,左远龙,陈宇杰,刘宽.基于分时电价和蓄电池实时控制策略的家庭能量系统优化[J].电力系统保护与控制.2019
[8].刘其辉,张怡冰,卫婧菲,洪晨威,逄飞.电动汽车充电区/站两级实时能量管理机制及优化策略[J].电力自动化设备.2019
[9].郭怡培.面向智能工厂的光伏微网能量管理策略优化算法研究[D].重庆邮电大学.2019
[10].李峰.基于庞特里亚金极小值原理的混合储能型有轨电车能量管理策略在线循环优化[D].北京交通大学.2019