本文關鍵詞：電動汽車增程器運行優(yōu)化的改進粒子群算法研究

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【摘要】：以增程式電動汽車增程器運行優(yōu)化問題為研究對象。首先分析了現(xiàn)有汽車節(jié)能減排策略的不足;然后綜合分析增程式電動汽車油耗、CO、NO_x排放特性,通過加權辦法建立了綜合分析模型以同時考慮3個特性,并提出兩種常見工況;其次分析標準粒子群算法及其不足,提出了一種改進的粒子群算法,并在所建立的全局工作模型上進行優(yōu)化,結合與標準PSO算法優(yōu)化結果進行對比,證明文章提出的改進粒子群算法能有效避免陷入局部最優(yōu)解;最后通過賦予綜合模型不同的權重,驗證所提出的綜合分析模型在不同的優(yōu)化條件下能重點優(yōu)化某一變量,實現(xiàn)電動汽車的運行優(yōu)化。
【作者單位】： 湖南大學電氣與信息工程學院;
【關鍵詞】： 電動汽車 增程器 油耗率 CO NOx 粒子群算法
【基金】：“863”國家高技術研究發(fā)展計劃基金(2012AA111004) 國家自然科學基金(61104088)資助項目
【分類號】：TP18;U469.72
【正文快照】： 1引言交通能源動力系統(tǒng)作為世界技術革命和經濟轉型的核心領域,在能源危機和環(huán)境污染的雙重壓力下,正經歷著重大變革。21世紀以來,世界主要國家均將發(fā)展新能源汽車作為保障能源安全,應對環(huán)境挑戰(zhàn)的重要途徑[1-2]。增程式電動汽車(rangeextender electric vehicle,REEV)由于既

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1 張恒;基于改進粒子群算法的薄板件定位策略優(yōu)化[D];上海工程技術大學;2016年

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本文編號：843066