新型分布式驱动液氢燃料电池重型商用车设计、分析与验证

根据重型商用车动力系统高性能、长续航里程、低成本的开发需求,本文提出了分布式驱动液氢燃料电池重型商用车技术方案,探索性地应用了大功率燃料电池系统、大容量车载液氢储供系统和分布式电动轮驱动系统等多项创新技术。基于燃料电池系统设计与匹配技术,开发了国内首套上公告的百千瓦级燃料电池系统（109 kW）;.基于车载液氢储罐设计、液氢汽化器设计和车载液氢BOG处理与全系统安全监控等关键技术突破,研制了国内首套车载大容量液氢储供系统（60 kg/110 kg）;基于轮毂电机磁热设计、构型设计和集成设计创新,研制了适用于重型车辆双胎并装车轮的电动轮,所开发的电动轮单轮峰值转矩16 000 N·m,短时峰值转矩超过18 000 N·m,电动轮峰值转矩密度可达60 N·m/kg。基于上述关键部件技术,完成了全球首辆分布式驱动液氢燃料电池重型商用车开发,设计续驶里程超过1 000 km,所研制的35 t级与49 t级重型商用车分别进行了道路试验,验证了液氢储氢、动力系统与分布式电驱动系统的技术可行性,为重型商用车的电动化探索了可行的方向。     

高速公路服务区光伏与虚拟电厂协同控制策略研究

为有效提升高速公路用能体系新能源消纳比重,推动高速公路绿色转型发展,本文提出了一种高速公路服务区光伏发电系统与服务区典型用电负荷构成的虚拟电厂协同互动的控制策略。通过整合高速公路服务区典型可控负荷,按类型分别聚集形成虚拟电厂,与光伏出力相配合,实现最大化消纳绿色能源,结果验证了策略的有效性和适用性。本文提出的交通与新能源融合发展模式和调控策略为加快高速公路绿色低碳发展提供了新的发展思路。     

城市轨道交通设备综合监控系统

1 主要技术性能 1．1主要设计原则 （1）利用设备监控系统（EMCS）平台组建综合集成系统,集成EMCS、FAS、SCADA。 （2）采用分布式计算机系统,由中央管理级、车站监控级、现场控制级及相关通信网络组成。     

考虑不确定因素的分布式电源多目标优化配置

针对配电网中分布式电源的优化配置问题,考虑现实场景中的多种不确定因素,建立光伏出力、风机出力、负荷和电动汽车充电功率的概率模型.从分布式电源投资经济性、配电网稳定性和社会环境效益3个角度,建立基于机会约束规划的分布式电源多目标优化配置模型,并提出一种基于半不变量的改进多目标粒子群算法对模型进行求解.基于半不变量法进行概率潮流计算以检验模型中的约束条件,并采用改进多目标粒子群算法求解最优Pareto解集,最后由熵权TOPSIS法选取最优配置方案.修改后的IEEE34节点配电系统中的仿真结果验证了所建多目标优化模型和改进算法的可行性和有效性.     

无柱雨棚封檐板变形分布式光纤监测方法研究

研究目的:无站台柱雨棚在我国高铁车站中广泛应用,在风荷载长期影响下,封檐板、屋面板等结构易松动、翘曲甚至整体坠落,影响铁路运营安全。在雨棚日常检修养护中,存在天窗点限制、检修盲区和检修手段不足等问题,急需有效的方法对雨棚板类结构进行监测。分布式光纤传感器具有全分布式的特点,适用于大区域封檐板的健康监测。本文基于有限元软件ANSYS,对高铁过站时雨棚及其封檐板的受力变形进行模拟分析,设计光纤传感器布设方案,并通过模型试验对封檐板的受损变形进行监测。研究结论:(1)在列车风作用下,封檐板承受车头和车尾经过时两次正负压交替的冲击作用;(2)在封檐板边界铆固损坏的工况下,分布式光纤传感器能有效地监测到封檐板变形过程,精确定位了损伤,并根据光纤应变变化确定了变形预警限值;(3)板上的加劲肋对封檐板的变形及变形的传递有明显抑制效果,对损伤区域扩大有一定防治作用;(4)本研究成果可为铁路站台雨棚封檐板等板壳结构的健康监测提供参考。     

浅谈牵引变电所综合自动化系统

介绍了牵引变电所综合自动化系统,特别是SCADA系统在牵引供电系统中的应用发展,并对系统运行中常见的几个问题进行了分析.     

对太阳能电池研究进展的探究

太阳电池是一种对光有响应并能将光能转换成电力的器件。文章主要从太阳能电池的发展历程,太阳能电池的最新进展两个方面来研究太阳能电池。     

基于分布式实时数据库的SCADA系统初探

通过对现有SCADA系统的软硬件系统结构以及优、缺点的分析,引入分布式实时数据库的概念,并对该库和SCADA技术相结合,利用各自的优势,形成一种新的SCADA监控系统进行了一些初步的探讨。     

城市快速路分层分布式优化控制方法研究

针对城市快速路控制系统对实时道路交通状况不能及时、有效地响应问题,利用时变的交通状态估计与OD矩阵预测信息,基于智能交通控制及分层分布式思想,提出一个新颖的城市快速路匝道控制方法. 采用基于多项式趋势模型的滤波方法对路段总的交通需求进行估计与预测,提前确定道路将来排队长度的上界;对快速路网未来的交通状态进行预测,基于全局最优的思想,提前为路网中各个匝道建立协调约束,为匝道调节率的制定提供依据. 仿真结果表明,分层分布式的快速路控制系统通过协调各个匝道之间的利益,能够有效缓解高峰出行时的拥堵现象,对实现城市快速路网整体性能优化具有现实意义.     

考虑博弈的多智能体强化学习分布式信号控制

交通需求的不均衡和波动会增加分布式信号控制优化的难度. 由于现有独立动作的多智能体强化学习(IA-MARL)仅基于自身的历史经验做出决策,基于IA-MARL的分布式信号控制难以及时缓解交通需求不均衡和波动的影响. 本文融入博弈论的混合策略纳什均衡概念,改进IA-MARL的决策过程,提出考虑博弈的多智能体强化学习(G-MARL)框架. 在采用带有泊松到达率的道路网络流量不均衡输入的格子网络中,分别对基于IA-MARL 和GMARL 的分布式控制方法进行数值模拟,获取单位行程时间和单位车均延误曲线. 结果显示,与IA-MARL相比,G-MARL在单位行程时间和单位车均延误方面分别改善59.94%和81.45%. 证明G-MARL适用于不饱和且交通需求不均衡和波动的分布式信号控制.