不同空间结构的有轨电车超级电容热行为

为了减轻有轨电车超级电容模组因温度引起的性能衰减,基于超级电容器的单体结构,研究单体不同空间结构对超级电容模组热行为的影响. 首先,建立超级电容电化学-热耦合模型,并搭建实验平台验证模型的有效性;其次,定义“自然对流换热比表面积”,通过最高温度、最大温差、单体温度波动率和空间利用率4个指标对截面为3 × 6、2 × 9的长方体结构、截面为4 × 4的正方体结构和六面体结构的超级电容模组的温度特性和体积特征进行评估. 研究表明:气流路径的长度、对流换热比表面积以及强制对流换热的单体数量会影响散热的效果,具有短而宽流动路径的空间结构冷却效果更好;正方体结构是冷却效果和均温方面的最优选择;对于空间利用率和冷却效率而言,六面体结构是最佳选择.      

车用燃料电池阴极系统特性

为了提高车用燃料电池效率,利用物质守恒定律、理想气体方程以及二维插值法,建立了含有双螺杆压缩机的阴极系统模型,讨论了根据压缩机转速、压缩比计算其流量和功耗的方法,分析了环境因素对压缩机的影响以及阴极流体特性、过氧比特性.研究结果表明:在设定条件下,随过氧比变化,系统输出功率和效率的变化规律一致,最优过氧比为2.5,电能利用效率随过氧比增大呈单调下降趋势;工作温度升高能够提高系统输出功率,但会使系统电能利用效率有微弱降低,工作温度由60 ℃升到80 ℃时,系统输出功率增长5.03%,电能利用效率降低0.57%.      

应对移动阴影的车载光伏步进扫描快速功率追踪

移动阴影给车载光伏最大功率跟踪（maximum power point tracking，MPPT）带来巨大挑战. 为提高移动阴影遮挡下的功率追踪速度，提出一种新的车载光伏全局最大功率跟踪（global maximum power point tracking，GMPPT）自适应步进扫描方法. 首先，分析温度及辐照强度对光伏单体输出特性的影响规律，基于温度及短路电流预测光伏单体开路电压；其次，基于串联光伏阵列的最大功率点电压与光伏单体输出特性的关系，以及局部阴影条件下多峰曲线峰值点电压和功率的变化特性，提出功率追踪步进扫描的自适应步长求取方法；最后，通过仿真及样车试验对所提算法进行可行性测试和评估. 结果表明:与常规扫描法相比，本算法的追踪速率最高可提升74%，且可避免严重遮挡时无法追踪全局最大功率点的问题.      

有轨电车典型行驶工况的构建

为合理评估有轨电车在轨道交通中的行驶特征及运行指标，为有轨电车设计与控制提供依据，对有轨电车典型行驶工况进行构建. 首先，以巴黎、布达佩斯、墨尔本城市的有轨电车线路及行驶数据为基础，采用聚类方法获取降维行驶特征；然后，基于马尔可夫链理论，构建有轨电车典型行驶工况；最后，将构建工况与实际工况进行特征值对比分析，并基于所构建的典型工况进行仿真验证. 结果表明:构建的典型行驶工况与实际工况样本数据库总体特征的平均偏差仅为2.63%，满足偏差低于5%的开发精度要求；此外，典型行驶工况与实际行驶工况下的需求功率误差也仅为1.78%，验证了典型工况模型的准确性和有效性.      

基于电堆允许电流的车载燃料电池空气流量控制

为了避免车载燃料电池在加载工况下电堆出现“氧饥饿”现象，提升其响应速度，提出了一种计及电堆允许电流的燃料电池空气流量控制方法。首先，依据电堆阴极实时空气流量，估算电堆允许电流用以限制电堆电流；然后，根据负载需求功率实时获取需求电流；最后，动态计算所需空气流量，控制空压机转速。同时，设计补偿环节，修正参考电流使其与电堆电流保持一致。仿真结果表明：当负载需求功率急剧增加时，计及电堆允许电流的控制方法可以在避免“氧饥饿”的基础上缩短实际电堆功率加载时间。     

燃料电池机车热管理系统建模和动态分析

为了提高燃料电池机车的工作效率和动态性能,根据燃料电池机车热管理工作原理,利用物质守恒定律、热力学第一定理和相似原理,建立了包含散热器风机和冷却液循环泵的面向控制模型,研究了旁路阀门开度、冷却液循环泵电压和散热器风机电压对电堆温度、温度差以及系统效率的影响.研究结果表明:旁路阀可以局部调节电堆温度、温度差以及系统调节时间,但几乎不影响稳态效率;循环泵可以调节电堆的温度差,在保证温度差条件下,循环泵电压越小系统效率越高;散热器风机可以调节电堆温度和响应时间,电压越小系统效率越高.      

燃料电池混合动力的功率跟随管理策略分析

为了提高燃料电池混合动力系统的经济性,基于燃料电池氢耗量和功率波动率,对功率跟随能量管理策略中参数和荷电状态(SOC)调节方式进行了分析,并定义了燃料电池的功率波动率;基于仿真软件ADVISOR中建立的燃料电池/超级电容混合动力系统模型,计算了不同的超级电容SOC限值和充电功率参数时的燃料氢耗量和波动率;设计了两种SOC调节方法,即Z曲线法和比例积分(PI)调节法,比较了不同SOC调节方法下的氢耗量和波动率.研究结果表明:若SOC的下限增大,致使氢耗量和波动率增加,SOC下限为0.5时的氢耗量比0.25时增加7.10%,波动率增加3.85%;若SOC的上限增大,燃料电池波动率减小,0.95时的波动率比0.75时减小3.51%;充电功率参数在一定范围改变,能够减小燃料电池氢耗量和波动率;SOC调节方式中,当SOC初始值在[0.28,0.52]区间,PI调节法的波动率最优;当SOC初始值在[0.75,0.90],Z曲线法的波动率最优.     

基于交叉熵算法的电动车辆复合电源参数优化

为了提升电动汽车动力性能、降低车辆成本,以复合电源成本和车辆电耗最小为目标,通过交叉熵(crossentropy,CE)算法对车载复合电源的参数优化进行了研究.首先,以某款纯电动汽车为研究对象,根据能量与功率性能指标确定锂离子电池和超级电容的容量范围;其次,选取复合电源成本和车辆电耗建立多目标优化函数,并在ADVISOR环境中搭建车辆仿真模型;接着,采用CE算法,通过种群的不断迭代,更新高斯概率密度函数的均值和方差,找到复合电源参数的Pareto最优解集;最后,从最优Pareto解集中选取典型的匹配参数,分析复合电源成本、车辆电耗和整车性能.研究结果表明:在满足基本约束的前提下,得到了由100个解组成的Pareto最优解集.与第二代非劣排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)比较,CE算法有更好的收敛性与分布性;复合电源成本平均降低了9.49%,车辆电耗平均降低了22.81%;此外,城市道路循环工况(urban dynamometer driving schedule,UDDS)下车速误差最大值降低16.15%,整...     

考虑电网支撑能力的储换一体站容量优化配置

电动汽车换电站同时作为储能电站，既可实现经济获利，又兼顾电网支撑，但目前缺乏这种储换一体站的容量配置研究.为此，本文首先分析储换一体站工作模式及电价时段，构建一体站的运行模型；然后，基于用户出行模拟，建立电动汽车换电需求预测模型；接着，建立考虑全寿命周期收益和电网支撑能力的储换一体站容量双层规划模型，外层规划以全寿命周期总收益为目标，实现储换一体站的容量规划，内层规划以对电网支撑能力为目标，实现电池组充放电行为优化，内层获得最优充放电功率并返回外层，实现储换一体站容量最优配置；最后，在IEEE33节点系统上验证规划模型的有效性，为储换一体站建设提供理论支撑.研究结果表明：与其他储换一体站模式相比，储换一体站投资收益率提高1.51%～2.26%；基于双层规划的容量优化配置方法，在保证一体站经济性的同时，能够对支撑电网电压，使电压日方差降低20%；随着参与换电的电动汽车数量增加，一体站的经济性进一步提高.