太阳能电动汽车储能系统的优化配置

• 作者: 周世琼 康龙云 曹秉刚 程苗苗
• 来源期刊: 太阳能学报
• 学科: 工学
• 关键词: 太阳能电动汽车 蓄电池 飞轮 遗传算法 人工神经网络 优化
• 年，卷（期）: 2008,（10）
• 所属期刊栏目: 理论与实践
• 页码范围: 1278-1282
• 页数: 5页
• 分类号: TK8
• 字数: 3723字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0254-0096.2008.10.018

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹秉刚	西安交通大学机械工程学院机电系	126	3089	27.0	51.0
2	康龙云	西安交通大学机械工程学院机电系	21	507	14.0	21.0
4	周世琼	西安交通大学机械工程学院机电系	6	131	5.0	6.0
7	程苗苗	西安交通大学机械工程学院机电系	2	17	1.0	2.0