纯电动公交车换电站优化设计和经济运行研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 序 | 第10-14页 |
| 1 绪论 | 第14-28页 |
| ·研究背景 | 第14-16页 |
| ·纯电动汽车地面能源补给模式分类 | 第14-15页 |
| ·国内充换电站发展现状及规模预测 | 第15-16页 |
| ·纯电动公交车换电站基本组成 | 第16-21页 |
| ·换电站基本拓扑构架 | 第16-18页 |
| ·分箱充电基本原理 | 第18-19页 |
| ·换电站内通信网络组成 | 第19-21页 |
| ·目前换电站设计和运行过程中主要问题及研究现状 | 第21-24页 |
| ·换电站设计和运行过程中主要问题 | 第21-22页 |
| ·国内外相关研究现状 | 第22-24页 |
| ·论文主要研究内容 | 第24-28页 |
| 2 纯电动公交车换电站优化设计方法 | 第28-56页 |
| ·换电站核心参数计算基本模型 | 第28-31页 |
| ·单条线路单圈运行条件下基本设计模型 | 第28-30页 |
| ·核心参数计算主要影响因素 | 第30-31页 |
| ·基于回站SOC估算的充电时间和配电容量设计优化 | 第31-37页 |
| ·锂离子电池充电时间建模 | 第31-32页 |
| ·电动公交车电池回站SOC估算方法 | 第32-34页 |
| ·锂离子电池充电功率建模 | 第34-36页 |
| ·配电容量优化设计方法 | 第36页 |
| ·优化设计参数与原设计参数实例对比 | 第36-37页 |
| ·多种车辆运行模式对换电站核心参数计算的影响 | 第37-41页 |
| ·车辆运行多圈对换电站设计参数的影响 | 第38-39页 |
| ·多条线路条件下换电站设计模型 | 第39-41页 |
| ·换电站核心参数计算机仿真方法及实例仿真 | 第41-49页 |
| ·换电站核心参数计算机仿真方法 | 第41-43页 |
| ·车辆多种运行模式仿真对比 | 第43-44页 |
| ·多条线路服务模式下仿真 | 第44-49页 |
| ·车辆运行发车间隔优化设计 | 第49-53页 |
| ·基于乘客收益和换电站收益多目标优化原理 | 第49-50页 |
| ·发车间隔多目标优化方法 | 第50-53页 |
| ·本章小结 | 第53-56页 |
| 3 纯电动公交车换电站冗余设计方法 | 第56-76页 |
| ·锂离子电池充电曲线改变主要影响因素 | 第56-60页 |
| ·电池内阻参数改变的影响因素 | 第60-62页 |
| ·电池容量衰退对内阻参数的影响 | 第60-61页 |
| ·电池使用环境温度对内阻参数的影响 | 第61-62页 |
| ·不同因素影响电池充电时间的工况测试方法 | 第62-70页 |
| ·电池充电时间受电池内阻变化影响分析 | 第62-65页 |
| ·电动公交车充放电工况和特征温度的确定 | 第65-67页 |
| ·充电时间修正系数确定 | 第67-70页 |
| ·考虑充电时间改变的换电站冗余设计 | 第70-74页 |
| ·上海世博会仿真实例(越江线单圈运行模式) | 第71-72页 |
| ·多圈运行实例仿真 | 第72-74页 |
| ·本章小结 | 第74-76页 |
| 4 纯电动公交车换电站经济运行策略 | 第76-96页 |
| ·现有换电站充电功率曲线分析 | 第76-78页 |
| ·遗传算法及其基本理论 | 第78-85页 |
| ·遗传算法基本术语 | 第78-79页 |
| ·遗传算法的实现 | 第79-83页 |
| ·计算效率和收敛性分析 | 第83-85页 |
| ·基于遗传算法的换电站充电安排优化 | 第85-92页 |
| ·个体表达和参数编码 | 第85-88页 |
| ·种群初始化 | 第88-89页 |
| ·适应度函数 | 第89-90页 |
| ·选择、交叉和变异操作 | 第90-91页 |
| ·遗传算法求解换电站最优充电安排的流程 | 第91-92页 |
| ·实际算例分析 | 第92-95页 |
| ·北京奥运会换电站实例仿真 | 第92-93页 |
| ·北京某典型传统公交线路实例仿真 | 第93-95页 |
| ·本章小结 | 第95-96页 |
| 5 纯电动公交车换电站短期负荷预测模型 | 第96-125页 |
| ·公交车换电站负荷特性影响因素分析 | 第96-100页 |
| ·公交车换电站负荷特点 | 第96-97页 |
| ·工作日类型因素 | 第97-98页 |
| ·环境温度因素 | 第98-100页 |
| ·电力负荷短期预测方法 | 第100-106页 |
| ·电力负荷短期预测方法概述 | 第100-102页 |
| ·神经网络理论研究 | 第102-106页 |
| ·基于模糊聚类分析的相似日选择 | 第106-114页 |
| ·基于传递闭包法的模糊聚类分析 | 第106-108页 |
| ·相似日聚类及实例分析 | 第108-114页 |
| ·基于相似日负荷样本的BP网络预测 | 第114-123页 |
| ·基于相似负荷样本的组合预测方法 | 第114-116页 |
| ·基于相似日负荷样本的BP网络预测建模 | 第116-119页 |
| ·实例分析 | 第119-123页 |
| ·本章小结 | 第123-125页 |
| 6 结论 | 第125-128页 |
| 参考文献 | 第128-134页 |
| 附录A | 第134-140页 |
| 附录B | 第140-146页 |
| 作者简历 | 第146-150页 |
| 学位论文数据集 | 第150页 |
