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为了准确预测纯电动客车蓄电池的荷电状态(SOC),提出了基于广义生长剪枝径向基函数(GGAP-RBF)神经网络的多参数纯电动客车蓄电池SOC预测模型.首先以蓄电池端电压、放电电流、环境温度和循环次数作为神经网络输入参数建立GGAP-RBF神经网络蓄电池SOC预测模型,然后以不同放电倍率、环境温度和循环次数的蓄电池放电试验数据作为样本对模型进行训练,并建立了蓄电池仿真模型和纯电动客车整车仿真模型,最后进行了城市道路循环行驶工况(UDDS工况)下单体蓄电池放电试验和纯电动客车40 km · h-1等速行驶续驶里程试验研究.结果表明:UDDS工况下,SOC预测值与试验值的均方根误差为0.026 4,平均绝对误差为0.020 6;纯电动客车40 km· h-1等速行驶工况下,SOC预测值与试验值的均方根误差为0.039 9,平均绝对误差为0.031 3;表明所建立的蓄电池SOC预测模型在各种工况下均能精确预测蓄电池SOC. 相似文献
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控制策略直接影响了串联混合动力汽车的燃油经济性、排放性以及车辆的续驶里程。文中基于WG6120HD混合动力城市客车动力系统。综述了蓄电池组SOC的估算方法以及对蓄电池容量的评价,并结合蓄电池组SOC的变化情况,对Plug—in串联式混合动力汽车控制策略进行了分析和研究。 相似文献
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在我国,中重型货车是温室气体及污染物排放的主要贡献者,加快以柴油为主的中重型货车向电动化转型十分迫切,纯电动与燃料电池是当下最受重视的两条技术路线。纯电动路线在十多年的中短途运输和公共领域中的发展被证明是成功的;燃料电池路线在能量补给、能量密度等方面的优势比纯电动路线更适宜于长途重型货车的应用,目前正处于迅猛发展阶段。然而,以柴油牵引汽车为例,车辆可通过采用大油箱轻松达到 3 000 km的续驶里程,而当前的燃料电池牵引汽车的续驶里程正努力向500 km迈进,远不能与柴油汽车相比较。鉴于此,基于客户需求视角考虑,当下燃料电池重型货
车整车开发的主要矛盾,是过低的车载储氢量带来的续驶里程过低问题,这主要是由氢过低的体积存储密度决定的。提高燃料电池堆和燃料电池系统的能量转化效率虽然有助于提升续驶里程,但其前提是关键材料的技术突破。在当前整车开发中,最大限度地提升车载储氢量,降低辅助系统能耗,提高机械传动与电力电子系统效率,降低车辆行驶消耗更具有现实意义和可操作性。重点介绍在提升车载储氢量和降低车辆空气阻力系数方面的措施,以及对提升续驶里程的影响。按照《节能与新能源汽车技术路线图2.0》的愿景,能够实现燃料电池重型货车到2030年达到800 km的续驶里程的目标。 相似文献
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电动汽车一次充电的续驶里程短,已成为制约电动汽车发展的主要问题,以现目前蓄电池能量储能技术的发展,是不能直接增加蓄电池容量来解决续驶里程问题,在电动汽车上采用再生制动来回收制动能量是增加电动汽车续驶里程的有效方法之一。本文通过对电动汽车制动能量回收系统原理分析,设计出电动汽车制动能量回收系统的电路,最后以设计的制动回收系统电路进行分析选择,主要是对驱动系统、储能系统和变换器的选择和设计。 相似文献
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纯电动汽车相比传统能源汽车,在环保、节能、经济、结构型式、性能方面都具有突出的优势,然而续航能力极大制约了纯电动汽车的发展。以续驶里程为优化目标,开展了针对某纯电动车型续驶里程影响因素研究及新欧洲行驶循环(NEDC)工况的仿真优化 相似文献