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电动汽车运行监控与统计分析系统主要由电动汽车信息采集与传输终端、运行监控系统以及运行统计分析系统构成.对信息采集与传输终端系统,主要讨论了系统的硬件组成结构和主要功能;在监控系统设计中,讨论了系统的功能,重点给出地理信息系统管理模块的实现方法;对统计分析系统,主要讨论了系统的组成、功能及设计方法.本系统现已经过长时间的试运行,实验结果表明:系统总体设计合理、功能齐全,工作性能稳定可靠.     

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讨论了GPS和航位推算系统两种定位技术,给出了基于这两种定位技术的车辆定位系统的硬件构成.介绍了系统重要组成部件:PC 104计算机、Jupiter GPS OEM接收机、HMR3000电子罗盘以及里程计的主要性能.给出了Jupiter GPS接收机、HMR 3000电子罗盘、里程计与PC 104计算机通信接口电路的设计.实验结果表明,本文所讨论的系统硬件的设计是合理有效的.     

考虑充电站效益的电动汽车充电分配优化模型

为解决电动汽车用户在出行过程中的充电问题,同时提高充电站运营效益进而促进充电站运营商建设充电站,在对充电站效益需求进行分析的基础上,提出一个以充电站运营商综合效益最大化为优化目标的多目标函数电动汽车充电分配模型。充电站运营商综合效益所考虑的因素包括充电站运营商经济收入、充电站服务水平和充电分布均衡,并且考虑充电站运营特点,分别以用户在充电站的排队时间和充电站拥挤程度方差对充电站服务水平和充电分布均衡进行量化。采用模糊规划法和模糊偏好关系将模型的多个目标函数转化为同时考虑多个优化目标的单目标函数。结合模型特点,设计遗传算法进行求解。基于实际的充电站静态数据,结合依据经验的假设,设计算例以验证模型和算法的可行性和有效性。研究结果表明:遗传算法适用于求解所提出的模型,通过对模型进行求解可以得到运营商最大综合效益以及相应的电动汽车充电分配方案;通过对结果进行比较分析可以得知,考虑多个优化目标的模型所得到的最优电动汽车分配方案下的运营商综合效益要优于只考虑单优化目标的模型。同时,充电站运营商经济收入、用户排队时间和充电拥挤程度对充电分配方案的确定都有着较为显著的影响,并且相比之下,用户排队时间对充电分配的影响相对较大。     

TiO_2纳米纤维电极材料的制备及电化学性能

采用静电纺丝技术,以聚乙烯基吡咯烷酮(PVP)和钛酸四丁酯(TBT)为前驱体制备复合纳米纤维,经250℃预氧化,500℃碳化制得TiO2纳米纤维.通过扫描电镜(SEM)、X-射线衍射(XRD)进行分析测试表明:原丝表面光滑,直径分布均匀;碳化后纤维表面粗糙,出现明显收缩,纤维中TiO2形成稳定的锐钛矿晶型.对不同钛酸四丁酯(TBT)负载量的TiO2纳米纤维进行电化学性能表征,测试结果表明:在5 mv/s扫速下,CV曲线具有明显的氧化-还原峰;在1.0、2.0 A/g的充放电电流密度下,随负载量的增加,比容量也随之增加,表现出较好的电化学性能.     

公交电动汽车运行智能管理系统

为了能够实时远程监控公交电动汽车的运行状况,使得车辆安全可靠的运行,本文研究了公交电汽车运行智能管理系统的设计与实现。给出了系统的总体结构,系统主要由信息控制服务器系统、实时监控系统、统计分析系统以及车载信息采集与传输终端构成。重点讨论了各系统的功能设计,并且介绍了实现地理信息系统和无线通信功能的关键技术。实验结果表明,系统工作稳定可靠,提高了对公交电动汽车运行管理的效率。     

基于数据驱动的物流电动汽车充电行为分析

为研究城市配送中物流电动汽车用户的充电行为规律,本文采集70辆物流电动车2014年一年的充放电数据,并采用数据挖掘相关分析方法,建立考虑物流电动汽车的充电电量状态及充电时刻的充电行为模型.研究结果表明:用户一般在SOC为30%~50%时为车辆进行充电,车辆开始充电时的剩余电量服从μ=0.48、σ=0.22的正态分布;车辆开始充电时刻主要集中在14:00-16:00之间.通过数据实验证明本文所建立的充电行为模型具有较高的精确性,同时具有较好的实用性,为车辆的充电调度和用户的出行安排提供科学的决策支持.     

GPRS/ZigBee 交通诱导信息发布装置的 优化选址研究

GPRS/ZigBee 交通诱导信息发布装置通过GPRS无线网络获取交通信息管理 中心发布的交通诱导信息,然后通过ZigBee 无线网络发送到车载信息接收装置,车载信 息接收装置再通过文语转换技术将交通诱导信息用语音的方式播报出来.为了发挥 GPRS/ZigBee 交通诱导信息发布装置的最大效用,本文提出了该信息发布装置的一种选 址方案.首先,本文建立了总量-广度数学模型,然后又建立Logit-SUE模型,利用MSA算 法求解SUE模型,得到每个路段流量和公共路段系数,最后计算出信息发布装置在每个 路段的总效应,确定选址方案.本文利用包含20 个节点,62 条路段的路网进行了选址仿真 实验,实验结果验证了该方案的可行性.     

人工免疫粒子滤波算法估计电动汽车电池SOC

准确预测电池的荷电状态（SOC）对纯电动汽车的安全可靠的运行具有重要意义.标准的粒子滤波算法对锂离子动力电池的非线性特征有一定的适应性,能够对电池的 SOC做出估计.但是在标准粒子滤波运算过程中普遍存在粒子退化现象,导致算法效率和预测精度降低.因此,本文提出一种新的人工免疫粒子滤波算法,将人工免疫算法的原理引入标准粒子滤波算法的粒子更新过程中,对锂离子动力电池SOC的估计进行优化,以提高SOC估计的准确性.利用北京市实际运营的纯电动汽车电池数据,对所提出的电池SOC算法进行实证研究.实验结果表明,相对于标准粒子滤波算法,人工免疫粒子滤波算法能够增加粒子的多样性,具有更好的SOC预测精度和有效性.     

基于曲线拟合和网络拓扑的综合地图匹配算法

为了使车辆导航系统能给人们提供精确可靠的车辆位置信息,提出了1种减少车辆定位误差的综合地图匹配算法.该算法将基于曲线拟合和网络拓扑关系的2种地图匹配算法结合起来,采用误差圆法、最小二乘法及投影法,解决基于曲线拟合算法在靠近的平行路段匹配率不佳的问题.用北京市物流电动车的GPS数据进行多个样本的实验验证,匹配率均在95%以上,单点平均匹配时间在5 ms以内,与基于曲线拟合的地图匹配算法相比,综合算法复杂度降低,准确度和实时性提高.结果表明,综合算法可以应用到实际地图匹配工作中,尤其对于相互靠近的平行路段有明显的优势.      

电动汽车行驶里程与电池SOC 相关性分析与建模

为解决电动汽车驾驶员里程焦虑问题,并为车辆行驶里程预测提供重要依据,本文提出一种基于数据驱动的方法来探讨电动汽车行驶里程和电池SOC之间的关系.首先对采集的原始数据进行删除、插值和平均处理,再对电动汽车行驶里程和电池SOC进行相关性分析并建立模型,利用递推最小二乘法对模型参数进行辨识.利用北京市运营物流电动车的数据对建立的模型及参数辨识结果进行验证.实验结果表明,本文采用的基于数据驱动预测行驶里程的方法是可行的,所建立的行驶里程与电池SOC模型具有较高的准确度.