导读:本文包含了电池能量管理论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:能量,燃料电池,电池,储能,功率,混合动力,里程。
电池能量管理论文文献综述
宋昱,韩恺,李小龙[1]（2019）在《基于规则的能量管理策略对燃料电池汽车整车经济性影响研究》一文中研究指出能量管理策略决定了燃料电池整车的动力性与经济性,基于规则的能量管理策略具有工程开发周期短与策略逻辑清晰的优点,在汽车控制领域具有重要意义。本文针对目标车辆,以满足车辆动力性为前提,进行混合动力系统静态匹配,并基于GT-Suite平台建立燃料电池动力系统模型及整车模型。以NEDC循环为研究工况,开展了不同基于规则的能量管理对整车经济性的影响规律及影响机理研究,为燃料电池汽车最优能量管理策略制定提供了依据。结果表明,在满足车辆动力性的前提下,使用模糊控制策略燃料电池与动力电池输出状态好,相对于功率跟随策略可以获得更好的燃料电池工作效率,平均效率提升13.27%,相对于恒温器策略可以获得更好的动力电池工作效率,热损失减少79.67%。(本文来源于《2019中国汽车工程学会年会论文集（2）》期刊2019-10-22）
曾小华,王星琦,宋大凤,杨南南,王振伟[2]（2019）在《考虑电池寿命的插电式混合动力汽车能量管理优化》一文中研究指出考虑电池寿命对插电式混合动力汽车全寿命周期成本的影响,以综合燃油消耗和电池寿命衰减最小为目标开展电池充放电功率的多目标优化研究.引入权重系数将多目标优化问题转化为单目标优化问题,采用动态规划(DP)算法求解实现全局最优,并根据优化结果选择最优权重系数.为了解决动态规划算法运算速度慢、须预知工况的缺陷,以最优权重系数的优化结果训练神经网络控制器并将其应用于控制策略中.仿真结果表明,与以油耗为单一目标的优化相比,多目标优化可使电池寿命衰减减少13.5%,而燃油消耗仅增加0.5%,在保证燃油经济性的同时有效减少电池寿命的衰减程度;基于神经网络的控制策略有效克服了动态规划算法的缺点并能达到与其相近的运算效果,具有较好的应用前景.(本文来源于《浙江大学学报(工学版)》期刊2019年11期）
仙阿曼[3]（2019）在《燃料电池电动汽车动态工况能量管理最优控制研究》一文中研究指出提高燃料的经济性是燃料电池电动汽车能量管理的关键目标,针对燃料电池电动汽车在动态行驶工况下燃料电池利用效率低下,续驶里程下降的问题,在燃料电池电动汽车关键部件的数学模型基础上,采用识别驾驶员驾驶意图的能量管理策略,搭建了基于施加的加速踏板位置执行驾驶意图的驾驶员模型,构建了燃料电池电动汽车整车仿真模型,着重分析了动态制动工况下电动汽车燃料电池的输出功率,试验结果表明,提高驾驶员驾驶意图的识别能够快速的提升燃料电池利用率,从而提高燃料电池电动汽车的续驶里程。(本文来源于《国外电子测量技术》期刊2019年10期）
李桢辉,付主木,陶发展[4]（2019）在《燃料电池混合动力汽车分层能量管理策略》一文中研究指出针对燃料电池混合动力汽车中燃料电池、电池、超级电容的能量分配问题,提出一种分层能量管理策略。该策略分为上下两层,上层依据燃料电池效率、电池SOC值和需求功率,设计基于规则的控制策略,优化燃料电池的能量输出;下层依据电池和超级电容特性,设计滑动平均滤波算法,使电池平稳输出能量。最后,在UDDS+HWFET工况下对该策略进行仿真,结果表明,与Advisor自带能量管理策略相比,该策略能更合理地分配能量源的能量输出,燃料电池效率提升0.17%,氢气消耗量减少4.37%。(本文来源于《火力与指挥控制》期刊2019年10期）
林歆悠,夏玉田,魏申申[5]（2019）在《基于增强学习算法的插电式燃料电池电动汽车能量管理控制策略》一文中研究指出以一款插电式燃料电池电动汽车(plug-in fuel cell electric vehicle,PFCEV)为研究对象,为改善燃料电池氢气消耗和电池电量消耗之间的均衡,实现插电式燃料电池电动汽车的燃料电池与动力电池之间的最优能量分配,考虑燃料电池汽车实时能量分配的即时回报及未来累积折扣回报,以整车作为环境,整车控制作为智能体,提出了一种基于增强学习算法的插电式燃料电池电动汽车能量管理控制策略.通过Matlab/Simulink建立整车仿真模型对所提出的策略进行仿真验证,相比于基于规则的策略,在不同行驶里程下,电池均可保持一定的电量,整车的综合能耗得到明显降低,在100、200和300 km行驶里程下整车百公里能耗分别降低8. 84%、29. 5%和38. 6%;基于快速原型开发平台进行硬件在环试验验证,城市行驶工况工况下整车综合能耗降低20. 8%,硬件在环试验结果与仿真结果基本一致,表明了所制定能量管理策略的有效性和可行性.(本文来源于《工程科学学报》期刊2019年10期）
温可瑞,李卫东,张明泽,王振南,吴港[6]（2019）在《基于Markov决策过程的电池储能一次调频能量管理策略》一文中研究指出一次调频市场机制下的电池储能系统能量管理,需要在维持应对频率波动双向调节能力的基础上权衡运行成本和调频收益,以追求电池生命周期内的经济效益最大化。揭示了能量管理序贯决策本质上属于受控Markov过程,据此,通过频率响应需求动态转移的连续时间Markov链描述,以及基于生命周期吞吐量角度的储能电池容量动态衰退刻画,建立了以电池生命周期内经济效益期望值最大化为目标的Markov决策模型。针对运用标准迭代算法求解上述模型所面临的"维数灾"问题,提出了具有状态空间分解及后继状态辨识特征的降维并行值迭代(DRPVI)算法。算例结果表明:所得动态阈值结构能量管理策略可以显着提升储能经济效益,DRPVI算法能够有效缩减冗余计算,改善求解效率。(本文来源于《电力系统自动化》期刊2019年19期）
李锡云,杨朵,汪玉洁,陈宗海[7]（2019）在《极小值原理在燃料电池汽车能量管理中的应用》一文中研究指出燃料电池混合电动汽车作为一种新型的新能源汽车,具有真正意义上的零污染、高效率等优点。由于纯燃料电池系统受到空压机、管道等部件的影响,其动态响应过程较慢,无法满足汽车日常行驶中的快速功率需求,后者也会对燃料电池造成不可逆的损害,而且纯燃料电池系统无法吸收制动过程中的回馈能量。为了提高系统效率保证燃料电池耐久性,加入辅助动力源是一种有效的途径。由于存在着多种动力源,能量管理策略得到了广泛的研究,其中极小值原理作为一种优化的方法且具有在线应用能力。本文研究一种典型的燃料电池+锂离子电池的动力系统,以极小值原理为基础考虑了两种不同燃料电池功率变化率"惩罚项"对燃料电池输出功率的影响,仿真结果表明,具有连续函数形式的"惩罚项"相比于不连续形式的"惩罚项"具有更为平稳的功率输出形式。(本文来源于《第二十届中国系统仿真技术及其应用学术年会论文集（20th CCSSTA 2019）》期刊2019-08-20）
秦强强,郭婷婷,林飞,杨中平,熊师[8]（2019）在《基于能量转移的城轨交通电池储能系统能量管理和容量配置优化》一文中研究指出电池储能系统用于城轨交通中可有效回收列车剩余再生制动能量,抑制直流网电压波动。基于城轨交通负载特性和电池高能量密度特性,提出基于能量转移的放电阈值动态调整策略,利用电池将城轨运行低峰期和平峰期回收的制动能量部分转移到高峰期,在节能的同时可有效减少牵引变电所的峰值功率,降低牵引变电所的建设容量以及成本。结合所提控制策略以及仿真模型,利用智能算法,以经济效率和峰值功率减小率作为目标函数对能量管理策略控制参数和容量配置结果进行优化,提高储能装置性能,同时对不同权重系数的优化结果进行分析,为不同目标需求下权重系数设置提供理论依据。(本文来源于《电工技术学报》期刊2019年S1期）
王峰,罗玉涛[9]（2019）在《基于电池寿命的复合储能系统参数优化及能量管理》一文中研究指出为延长锂离子电池的使用寿命,提出了一种复合储能系统(HESS)参数优化及能量管理方法。以某混合动力电动汽车(HEV)为目标,利用工况条件下电池寿命模型的动态规划算法,对一个复合储能系统HESS进行参数优化,得到最低成本下的锂离子电池和超级电容参数。以车速、整车功率需求、超级电容能量状态(SOE)为输入,设计了模糊控制器,对该HESS进行能量管理。对一个自行设计的样机进行了实验验证。结果表明:加入超级电容后,在新欧洲行驶循环(NEDC)、美国城市机动车行驶规程(UDDS)、欧洲经济委员会(ECE)等法规工况下,该电池寿命分别延长了18.0%、31.2%、38.3%,每km成本下降了17.2%。(本文来源于《汽车安全与节能学报》期刊2019年02期）
田铭兴,路涛涛,贾志博,高云波[10]（2019）在《基于虚拟同步发电机控制的光/储/燃料电池微电网能量管理》一文中研究指出为提高微电网自主参与电网运行和管理的能力,提出一种基于虚拟同步发电机(VSG)控制的光/储/燃料电池微电网。针对逆变器VSG控制与前级分布式电源及附加储能单元的协调配合问题,以储能荷电状态(SOC)为依据,分别设计了光伏和燃料电池VSG的能量管理策略,使微电网响应电网需求参与一次调频且提供惯性的同时,实现了光伏发电的最大功率输出、燃料电池发电的燃料平衡调节以及储能单元SOC的安全可控。最后,利用MATLAB/Simulink软件搭建仿真模型,验证了所提能量管理方案能够实现VSG控制与分布式电源及储能的协调配合,在并/离网下都能保证微电网安全可靠运行。(本文来源于《电力自动化设备》期刊2019年05期）
电池能量管理论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
考虑电池寿命对插电式混合动力汽车全寿命周期成本的影响,以综合燃油消耗和电池寿命衰减最小为目标开展电池充放电功率的多目标优化研究.引入权重系数将多目标优化问题转化为单目标优化问题,采用动态规划(DP)算法求解实现全局最优,并根据优化结果选择最优权重系数.为了解决动态规划算法运算速度慢、须预知工况的缺陷,以最优权重系数的优化结果训练神经网络控制器并将其应用于控制策略中.仿真结果表明,与以油耗为单一目标的优化相比,多目标优化可使电池寿命衰减减少13.5%,而燃油消耗仅增加0.5%,在保证燃油经济性的同时有效减少电池寿命的衰减程度;基于神经网络的控制策略有效克服了动态规划算法的缺点并能达到与其相近的运算效果,具有较好的应用前景.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
电池能量管理论文参考文献
[1].宋昱,韩恺,李小龙.基于规则的能量管理策略对燃料电池汽车整车经济性影响研究[C].2019中国汽车工程学会年会论文集（2）.2019
[2].曾小华,王星琦,宋大凤,杨南南,王振伟.考虑电池寿命的插电式混合动力汽车能量管理优化[J].浙江大学学报(工学版).2019
[3].仙阿曼.燃料电池电动汽车动态工况能量管理最优控制研究[J].国外电子测量技术.2019
[4].李桢辉,付主木,陶发展.燃料电池混合动力汽车分层能量管理策略[J].火力与指挥控制.2019
[5].林歆悠,夏玉田,魏申申.基于增强学习算法的插电式燃料电池电动汽车能量管理控制策略[J].工程科学学报.2019
[6].温可瑞,李卫东,张明泽,王振南,吴港.基于Markov决策过程的电池储能一次调频能量管理策略[J].电力系统自动化.2019
[7].李锡云,杨朵,汪玉洁,陈宗海.极小值原理在燃料电池汽车能量管理中的应用[C].第二十届中国系统仿真技术及其应用学术年会论文集（20thCCSSTA2019）.2019
[8].秦强强,郭婷婷,林飞,杨中平,熊师.基于能量转移的城轨交通电池储能系统能量管理和容量配置优化[J].电工技术学报.2019
[9].王峰,罗玉涛.基于电池寿命的复合储能系统参数优化及能量管理[J].汽车安全与节能学报.2019
[10].田铭兴,路涛涛,贾志博,高云波.基于虚拟同步发电机控制的光/储/燃料电池微电网能量管理[J].电力自动化设备.2019
论文知识图
