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随着全球能源与环境问题的日益突出,节能减排已成为各国共识。船舶航运业能耗与排放问题不容小觑,因此迫切需要应用清洁能源技术以实现航运业绿色低碳/零碳化发展。氢燃料电池动力船舶的发展,为航运业实现节能减排的目标带来了契机。目前,包括中国在内的多个国家正在积极推动氢燃料电池动力船舶的研究和示范应用,其中,完备的技术标准是相关产业发展的重要基础。然而,一方面,国内外船用氢能技术与法律规范体系尚未形成、标准系统分支不健全且核心标准缺失;另一方面,较为完善的车用氢能产业标准内容由于车船产业技术的固有差异并不完全适用于船舶体系等问题仍需解决。因此,基于氢燃料电池动力船舶的技术路线及产业链发展,系统梳理了氢燃料电池动力船舶的技术结构与国内外项目发展现状,分析了船级社氢燃料及氢燃料电池技术法规现状,调研统计、分类归纳、综合分析了国内外现行氢能标准;构建了以氢燃料电池动力船舶应用为主且涵盖了氢能制备、储运、加注等产业链环节的绿色航运体系;在绿色航运体系的框架下,对比了氢燃料电池动力车船的产业技术,结果发现氢燃料电池动力车船在应用场景、功率、储氢、加注设施等方面存在差异,在使用寿命、启动工况、空间要求、安装... 相似文献
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为了给公交优先信号配时系统提供足够的"思考"时间和准确的控制依据,基于重庆市RFID电子车牌数据提出了一种采用自适应渐消卡尔曼滤波和小波神经网络组合模型动态预测公交行程时间的方法。综合分析公交行程时间的动态和静态影响因素,选取的模型输入参量为标准车流量、路段车辆平均行程时间、平均车速离散性和前班次公交行程时间。利用RFID电子车牌系统采集重庆市鹅公岩大桥路段车辆行驶数据,选取3 000组实际运行数据完成公交行程时间预测模型的训练,另筛选50组数据验证模型的有效性和准确性。研究结果表明:组合模型可动态自适应预测公交行程时间,预测值平均相对误差为3.23%,绝对误差集中在8 s左右,明显优于2种单一模型和基于传统GPS数据的公交行程时间预测模型,可认为选择RFID电子车牌数据作为组合模型的输入,能够明显改善模型预测精度;组合模型预测值的残差分布更为集中、鲁棒性较好,泛化能力强。选择平均绝对误差值、均方根误差值和平均绝对百分比误差作为模型评价指标,结果进一步表明,组合模型的综合预测效果明显优于单一的自适应渐消卡尔曼滤波和小波神经网络。研究方案可为先进公交信息化系统提供良好的技术支撑。 相似文献
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解析丰田燃料电池轿车Mirai高压储氢系统(上) 总被引:1,自引:0,他引:1
《汽车维修与保养》2021,(3)
丰田汽车公司于1992年开始开发燃料电池汽车(FCV: fuel cellvehicles ),此后进行了许多项目研发,以期使这些汽车得到广泛使用。丰田FCHV-adv发布于2008年,采用的是燃料存储压力为70MPa的氢气罐,而不是35MPa的氢气罐。通过各种改善燃料经济性的措施,FCHV-adv的实际续航里程达到了至少500km.继FCHV-adv之后,丰田公司开发了一款新型FCV轿车Mirai(未来),使其量产化。该轿车配备了新型70MPa高压存储系统。新型FCV的储氢系统比FCHV-adv的存储系统质量轻得多,且成本更低。 相似文献
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