【摘 要】
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针对电动汽车锂离子电池和超级电容的混合储能系统不同工作模式的功率最优分配困难的问题,提出基于遗传算法的混合储能系统能量功率的最优分配策略。对储能系统的不同工作模
【机 构】
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湖北工业大学太阳能高效利用湖北省协同创新中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(51677058)
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针对电动汽车锂离子电池和超级电容的混合储能系统不同工作模式的功率最优分配困难的问题,提出基于遗传算法的混合储能系统能量功率的最优分配策略。对储能系统的不同工作模式进行分类管理,建立能量管理系统输出功率与需求功率误差最小的目标函数。采用遗传算法求解目标函数,获得锂离子电池和超级电容的出力系数,进而优化功率分配。最后,搭建混合储能系统仿真模型和实验台进行仿真和实验,结果表明,在EUDS和UDDS路况下,与传统滞环控制相比,采用遗传算法优化的能量管理总损耗降低1.2%和0.9%。
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