作者：杨继斌; 张继业; 宋鹏云储能式有轨电车能量管理多目标优化遗传算法
摘要：研究了以电网、动力电池和超级电容为动力电源的储能式混合动力有轨电车。首先介绍该类有轨电车的混合动力系统结构,提出一种基于系统工作模式的逻辑门限式能量管理策略,通过多个控制参数实现工作模式的切换。针对能量管理策略中控制参数的不确定性,将整车车载电源的最小配置成本以及列车运行的能耗、准时性、准地点停车作为优化目标,应用多目标遗传算法对影响列车动力性能的主要能量管理策略控制参数进行了优化分析。结果表明,优化后列车的牵引运行能耗减少了约6.8%,再生制动能量的回收率提高了约2.4%。同时,通过优化得到了电源的最小配置,为电源的冗余配置提供参考。
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