期刊文献+
共找到4篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
动态路-电耦合网络下电动出租车快速充电引导及其定价策略 被引量:14
1
作者 傅质馨 朱韦翰 +1 位作者 朱俊澎 袁越 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2022年第4期9-17,共9页
电动出租车作为快速充电及路-电耦合网络的主要参与者,其连续行驶-充电行为严重影响了路-电耦合网络的运行状态,为此提出了基于路-电耦合网络的电动出租车快速充电引导及其定价策略。首先,提出了电动出租车在路-电耦合网络下交通流-能量... 电动出租车作为快速充电及路-电耦合网络的主要参与者,其连续行驶-充电行为严重影响了路-电耦合网络的运行状态,为此提出了基于路-电耦合网络的电动出租车快速充电引导及其定价策略。首先,提出了电动出租车在路-电耦合网络下交通流-能量流-信息流的交互框架;然后,提出了交通网的信息动态更新策略,建立了单辆电动出租车模型用于模拟电动出租车的连续行驶-充电状态切换行为;在此基础上,提出了路径规划与交通网信息更新同周期的动态导航及考虑下一寻客点的选站决策方法;最后,根据站内负荷和选站负荷进行虚拟负荷预测,提出了基于虚拟负荷和利用率均衡的充电站定价策略。算例仿真结果表明,所提方法能够均衡充电站负荷,缓解交通网的拥堵状况,提高电动出租车的运营收入。 展开更多
关键词 路-电耦合网络 电动出租车 快速充电 动态导航 虚拟负荷 定价决策
下载PDF
“车-电-路-站”互联下电动出租车换电需求预测及换电站充电优化策略 被引量:5
2
作者 傅质馨 朱韦翰 +3 位作者 朱俊澎 袁越 冯寅烁 王鹤 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2022年第10期116-124,共9页
换电模式作为快速电能补充的主要方式之一,具有换电速度快、电池可控性强等优点,可以为亟需电能补充的电动汽车提供服务。从电池规格统一的角度来看,电动出租车与换电模式的兼容性较强,因此研究换电模式下电动出租车需求预测及换电站充... 换电模式作为快速电能补充的主要方式之一,具有换电速度快、电池可控性强等优点,可以为亟需电能补充的电动汽车提供服务。从电池规格统一的角度来看,电动出租车与换电模式的兼容性较强,因此研究换电模式下电动出租车需求预测及换电站充电优化策略具有重要的意义。首先,建立了基于换电模式的“车-电-路-站”互联系统,在此基础上根据电动出租车的出行行为及站内换电行为对换电需求进行预测;然后,分析了换电站的“用户链-电池链”交互运行模式,提出了高峰储能利用率的概念,分析了换电模式下快速电能补充车辆作为储能资源的可行性;最后,提出了一种考虑平抑负荷波动和提高储能利用率的两阶段日前优化策略,对典型换电模式下电动出租车电池进行充电计划安排,并对储能利用效果进行量化分析。仿真结果表明,换电需求具有波浪形变化趋势,所提方法能够有效发挥换电站内电池的可控、储能特点,起到平抑负荷波动、削峰填谷的作用。 展开更多
关键词 电动出租车 换电模式 换电站 “车-电-路-站”互联 换电需求 储能利用率 充电优化
下载PDF
针对新能源短时波动的大电网在线暂态安全稳定控制方法分析
3
作者 王桦 刘祥照 +2 位作者 朱韦翰 刘昱宏 李洋 《集成电路应用》 2024年第3期272-273,共2页
阐述新能源短时波动对大电网在线暂态安全稳定的影响,提出相应的控制方法。运用大数据技术和机器学习算法,解决瞬时波动引发的安全隐患。针对电网暂态稳定性的挑战,构建智能控制策略。
关键词 新能源 短时波动 大电网 瞬时波动
下载PDF
基于卷积神经网络的机械臂抓取控制系统设计 被引量:1
4
作者 朱威汉 《计算机测量与控制》 2023年第11期181-186,共6页
为保证机械臂的抓取精度以及物体抓取的稳定性,设计基于卷积神经网络的机械臂抓取控制系统;在系统硬件部分,加设图像、位置和压力传感器,改装机械臂抓取控制器和运动驱动器,利用图像传感器设备,获取满足质量要求的机械臂抓取目标图像,... 为保证机械臂的抓取精度以及物体抓取的稳定性,设计基于卷积神经网络的机械臂抓取控制系统;在系统硬件部分,加设图像、位置和压力传感器,改装机械臂抓取控制器和运动驱动器,利用图像传感器设备,获取满足质量要求的机械臂抓取目标图像,为机械臂抓取控制功能提供硬件支持;软件部分利用卷积神经网络算法提取图像特征,确定机械臂抓取目标位置;结合机械臂当前位置的检测结果,规划机械臂抓取路线,预估机械臂抓取角度与抓取力;最终通过机械臂抓取参数控制量的计算,在控制器的支持下实现系统的机械臂抓取控制功能;实验结果表明,所设计系统应用下位置控制误差和速度控制误差的平均值分别为0.192 m和0.138 m/s,同时物体抓取掉落概率明显降低。 展开更多
关键词 卷积神经网络 机械臂控制 机械臂抓取操作
下载PDF
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部