| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 引言 | 第11-19页 |
| 1.1 双源无轨电车发展的背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 源无轨电车的环境及经济优势 | 第12页 |
| 1.3 北京双源无轨电车发展历程 | 第12-14页 |
| 1.3.1 铅酸蓄电池双源无轨电车 | 第13页 |
| 1.3.2 锂电池双源无轨电车 | 第13-14页 |
| 1.4 北京双源无轨电车发展规划 | 第14-16页 |
| 1.5 研究内容与技术路线 | 第16-18页 |
| 1.5.1 研究内容 | 第16-17页 |
| 1.5.2 技术路线图 | 第17-18页 |
| 1.6 本章小结 | 第18-19页 |
| 2 供电线网分析 | 第19-35页 |
| 2.1 源无轨电车供电系统 | 第19-20页 |
| 2.2 分路最大容量限制因素 | 第20-24页 |
| 2.2.1 馈线电流 | 第20-24页 |
| 2.2.2 触线末端电压 | 第24页 |
| 2.3 分路最大容量影响因素 | 第24-28页 |
| 2.4 线网分路建模与仿真 | 第28-30页 |
| 2.4.1 DIgSILENT建模过程 | 第28-29页 |
| 2.4.2 DIgSILENT建模实例 | 第29-30页 |
| 2.5 分路最大容量公式计算 | 第30-34页 |
| 2.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 3 基于BP算法的线网分路最大容量估算 | 第35-51页 |
| 3.1 BP算法 | 第35-39页 |
| 3.1.1 BP网络结构 | 第35-36页 |
| 3.1.2 BP算法原理 | 第36-39页 |
| 3.2 基于最大容量估算的BP网络建模 | 第39-50页 |
| 3.2.1 基于最大容量估算的BP神经网络的结构设计 | 第39-40页 |
| 3.2.2 基于最大容量估算的BP神经网络的输入样本 | 第40-41页 |
| 3.2.3 基于最大容量估算的BP网络的参数设置 | 第41-42页 |
| 3.2.4 基于瞬时最大容量估算的BP神经网络估算实例分析 | 第42-46页 |
| 3.2.5 基于平均最大容量估算的BP神经网络估算实例分析 | 第46-50页 |
| 3.3 本章小结 | 第50-51页 |
| 4 现有分路增容改进和新架分路设计 | 第51-63页 |
| 4.1 现有分路改进研究 | 第51-53页 |
| 4.2 计划新建分路设计研究 | 第53-62页 |
| 4.2.1 分路参数的合理选择 | 第54-58页 |
| 4.2.2 增加分路容量措施 | 第58页 |
| 4.2.3 脱线距离、脱线比、充电距离及时间 | 第58-62页 |
| 4.3 本章小结 | 第62-63页 |
| 5 线网分路可容纳车辆数 | 第63-71页 |
| 5.1 线网分路车辆数分布规律 | 第63-64页 |
| 5.2 源无轨电车工作模式 | 第64-65页 |
| 5.3 双源无轨电车能耗率 | 第65-67页 |
| 5.4 线网分路可容纳平均车辆数 | 第67-70页 |
| 5.4.1 B工作模式下可容纳平均车辆数 | 第67-68页 |
| 5.4.2 C工作模式下可容纳平均车辆数 | 第68-69页 |
| 5.4.3 分路车辆数实例分析 | 第69-70页 |
| 5.5 本章小结 | 第70-71页 |
| 6 总结与展望 | 第71-73页 |
| 6.1 总结 | 第71-72页 |
| 6.2 展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果 | 第77-81页 |
| 学位论文数据集 | 第81页 |
