太阳能电动汽车储能系统的优化配置

【摘要】：在太阳能电动汽车(SEEV)系统中,储能系统的优化配置是一个重要且具挑战性任务。太阳能电动汽车储能系统的优化配置可以看成一个具有约束的优化问题:以储能系统的成本最小为优化目标,以表达系统可靠性指标的负载失电率为约束。决策变量不仅包含传统方法中的蓄电池充电电流而且还包含储能飞轮的质量。优化算法是采用基于遗传算法和神经网络的组合优化方法,即把机会约束遗传算法中比较耗时的个体检验部分交给神经网络处理。研究结果表明,基于遗传算法和神经网络的组合优化算法在被应用于太阳能电动汽车储能系统的优化配置时,算法收敛良好,计算时间少且可行。 【作者单位】： 西安交通大学机械工程学院机电系;华南理工大学汽车工程学院;
【关键词】： 太阳能电动汽车 蓄电池容量 飞轮 遗传算法 人工神经网络 优化算法 储能系统 优化配置 充电电流 系统可靠性指标
【基金】：科技部星火计划(2004EA105003)
【分类号】：U463.6
【正文快照】： 0引言太阳能电动汽车(阮坛Ene卿Electric Vehicle，简称SEEV)是一种节约石油资源、无污染的理想“零排放”汽车。由于太阳光的随机性和不连续性，太阳能电动汽车中储能系统是必不可少的。蓄电池作为储能装置之一，具有比能量大、便于电能的长期存储等特点，从而增加了太阳能

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