扰动观察法的MPPT负载突变误判现象研究

在光伏系统中,Boost电路常常作为前级电路,使其工作在最大功率点处,以向后级电路传输最大的能量。然而在系统运行过程中,由于后级电路在调整过程中以及到达稳态后负载的加载、掉载等原因,会造成后级电路等效输入电阻(前级电路输出电阻)发生变化。因此可能会造成前级Boost电路功率点比较发生错误,从而发生误判现象。针对前级电路在应用扰动观察法做MPPT时,负载突变对电路误判的影响,对电路从开始调整到电路稳态后的全过程中的误判现象做了理论分析和总结。最后搭建了Boost实验电路验证了分析的正确性。     

电动汽车动力电池信息实时采集系统设计

设计了一套电池信息实时采集系统。该采集系统主要由电压、电流、温度传感器电路,电压监测系统,电流监测系统、主机模块和通信接口组成。同时,设计了CAN通信协议,将各个模块采集到的电池电压、温度、电流等信息通过CAN总线发送到主机模块。为了方便对电池监测系统监控和数据记录,在MATLAB的GUI图形界面编程环境下设计了上位机监控软件。     

绿色供应链绩效评价指标体系及模型构建

针对绿色供应链的特征给出构建绿色供应链绩效评价体系的原则及常用方法。介绍基于三角模糊函数的Triangular Fuzzy—AHP模型,从而更加全面、更加科学地评价绿色供应链绩效体系,对于绿色供应链绩效评价体系的构建有一定理论意义。     

基于Gompertz曲线和三次指数平滑法的货运量组合预测

在简单介绍Gompertz曲线拟合法和三次指数平滑法两种单项货运量预测方法的基础上,引用最优加权组合建模理论,以预测误差的平方和最小为目标函数来确定最优权重系数,建立组合预测模型.以1999～2010年京杭运河苏北段货运量的统计数据为基础,运用所建立的组合预测模型对2015～2035年京杭运河苏北段的货运量进行预测.预测结果表明,组合预测方法是有效的、可靠的,并且预测精度比单一预测方法有很大的提高,该方法具有很好的实用价值.     

燃料电池轿车动力系统结构设计

对比分析实际燃料电池轿车两种动力系统结构的优缺点,提出燃料电池轿车动力系统设计原则;Plug-in燃料电池轿车动力系统的结构能够继承所述两种动力系统结构的优点并克服其固有缺点;根据动力系统设计原则实现的Plug-in燃料电池轿车动力系统,具有效率高、成本适中的特点;经仿真分析和试验认证,所设计的Plug-in燃料电池轿车动力系统结构和能量分配设计方法准确实用。该方法对串联混合动力、双电源系统汽车的能量设计分配也具一定参考价值。     

CKZ6991EB型大客车动力系统存在问题及对策研究

重庆公交CKZ6991EB型天然气客车动力系统与实际运行工况不匹配,运行效率低。在保持原车变速器总成不变基础上,采用基于MATLAB平台的遗传算法,对该型客车驱动桥速比进行了优化设计。结果表明:采用速比为7.51的驱动桥能显著提高客车运行效率,且客车在坡道高密度区运行时经济性可获得改善。     

一种新型单相三电平整流器拓扑的研究

提出一种新型的单相三电平整流器电路拓扑,分析了该电路的电路结构和工作原理,并建立了开关函数的数学模型.选择6种工作模式的最优组合,使该电路处于准单位功率因数运行,输出电压稳定,纹波小,并能实现直流侧输出端两个电容电压自平衡,同时还制作了实验样机进行实验验证,实验结果证明了该电路的正确性和可行性.     

���·��ģ�ͼ�·���ȶ��Է���

城市道路网运行中受多种因素干扰,系统运行经常处于非稳定状态,出行者不仅要求尽量减少出行时间,而且越来越重视保障出行时间的稳定性、强调交通系统的可靠性.考察智能交通系统中人们出行选择的偏好,80%以上的通勤者认为行程时间可靠性是他们出行时第一或者第二位的要求,因此,本文以行程时间可靠性和行程时间作为出行者路径选择的两个主要因素,建立混合随机路网模型.借鉴随机平衡分配模型的求解方法,设计混合随机路网模型的求解算法.同时,通过熵来考察行程时间可靠性和行程时间在出行者路径选择中所占比例不同对道路网交通状态的影响.此模型可描述智能交通系统下,有无信息出行者的比例对路网交通状态的影响.通过案例研究发现,只有拥有信息的出行者比例达到一定程度时,路网才最稳定.     

基于遗传算法的供应链分层协调机制

分析一个拥有本地个人信息供应链中的生产商和供货商之间的业务运作与协调机制。对于一种产品的订货要求,通过设置任务导向型和控制导向型的混合协调机制来处理。任务导向型方式描述生产商的采购政策,然而控制导向型方式描述非准时交货的惩罚方式。计算结果表明遗传算法能够找到问题的最优解或近似最优解,是解决该问题比较有效的方法。     

出行方式与出发时间联合选择的分层Logit模型

基于随机效用最大化理论, 选取出行者特征、行程特性与出行方式服务水平作为效用变量, 以出行方式与出发时间作为选择肢, 构建了出发时间位于下层与出行方式位于下层的2种居民出行NL模型。分析了北京市居民出行样本数据, 并模拟了在早高峰时段对小汽车出行收取费用时, 小汽车出行者出行行为的变化。计算结果表明: 与传统MNL模型相比, NL模型具有更好的统计学特征, 调整后的拟合优度由0.338增大至0.404;在2种NL模型中, 出发时间位于下层的结构对样本数据的适应性更强; 当早高峰时段小汽车出行收取费用为5元时, 72.6%的小汽车出行者坚持原有出行方式与出发时间, 22.4%的小汽车出行者坚持小汽车方式, 但会改变出发时间, 4.8%的小汽车出行者改用公共交通方式, 但出发时间不变, 仅0.2%的小汽车出行者同时改变出行方式与出发时间; 当收取费用为10元时, 51.7%的小汽车出行者坚持原有出行方式与出发时间, 40.4%的小汽车出行者坚持小汽车方式, 但会改变出发时间, 7.9%的小汽车出行者改用公共交通方式, 但出发时间不变; 当收取费用为20元时, 27.5%的小汽车出行者坚持原有出行方式与出发时间, 60.6%的小汽车出行者坚持小汽车方式, 但会改变出发时间, 11.9%的小汽车出行者改用公共交通方式, 但出发时间不变。