| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 引言 | 第12-22页 |
| 1.1 研究背景 | 第12页 |
| 1.2 电动汽车的国内外发展现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 电动汽车国外发展现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 电动汽车国内发展现状 | 第14-15页 |
| 1.3 研究意义 | 第15-16页 |
| 1.4 国内外研究现状 | 第16-19页 |
| 1.4.1 电动汽车续驶里程预测研究现状 | 第16-17页 |
| 1.4.2 电动汽车动力电池容量衰退特性研究现状 | 第17-18页 |
| 1.4.3 电动汽车有序充电策略研究现状 | 第18-19页 |
| 1.5 本文的主要工作 | 第19-22页 |
| 2 电动汽车能耗分析 | 第22-30页 |
| 2.1 电动汽车汽车分类 | 第22-24页 |
| 2.1.1 纯电动汽车 | 第22-23页 |
| 2.1.2 混合动力电动汽车 | 第23页 |
| 2.1.3 燃料电池汽车 | 第23-24页 |
| 2.2 电动汽车能耗分析 | 第24-29页 |
| 2.2.1 PHEV及行驶数据简介 | 第24-26页 |
| 2.2.2 PHEV不同自然月的能耗 | 第26页 |
| 2.2.3 PHEV空调功率随环境温度的变化 | 第26-27页 |
| 2.2.4 混合动力模式下行驶速度与耗油量的关系 | 第27-28页 |
| 2.2.5 纯电动模式下平均速度与耗电量的关系 | 第28-29页 |
| 2.2.6 纯电动模式下行驶里程与环境温度的关系 | 第29页 |
| 2.3 小结 | 第29-30页 |
| 3 基于用户驾驶行为的电动汽车续驶里程预测 | 第30-44页 |
| 3.1 电动汽车行驶工况参数 | 第30-31页 |
| 3.2 电动汽车行驶工况片段的主成分分析 | 第31-35页 |
| 3.2.1 主成分分析的原理 | 第31-33页 |
| 3.2.2 行驶工况片段的主成分分析 | 第33-35页 |
| 3.3 电动汽车行驶工况片段的模糊聚类分析 | 第35-39页 |
| 3.3.1 模糊聚类算法的原理 | 第35-38页 |
| 3.3.2 行驶工况片段的模糊聚类分析 | 第38-39页 |
| 3.4 电动汽车行驶工况识别 | 第39-40页 |
| 3.5 电动汽车续驶里程预测 | 第40-42页 |
| 3.6 小结 | 第42-44页 |
| 4 电动汽车动力电池容量衰退模型 | 第44-54页 |
| 4.1 电动汽车动力电池容量衰退的影响因素 | 第44-48页 |
| 4.1.1 放电截止电压对锂电池容量衰退的影响 | 第44-45页 |
| 4.1.2 环境温度对锂电池容量衰退的影响 | 第45-46页 |
| 4.1.3 充放电倍率对锂电池容量衰退的影响 | 第46-47页 |
| 4.1.4 SOC区间对锂电池容量衰退的影响 | 第47-48页 |
| 4.2 电动汽车动力电池容量衰退模型 | 第48-50页 |
| 4.2.1 锂电池容量衰退预估方法 | 第48-49页 |
| 4.2.2 基于不规则应用的锂电池容量衰退量化模型 | 第49-50页 |
| 4.3 基于不规则应用的锂电池容量衰退量化模型的验证 | 第50-52页 |
| 4.4 小结 | 第52-54页 |
| 5 电动汽车有序充电策略 | 第54-72页 |
| 5.1 有序充电策略模型 | 第54-58页 |
| 5.1.1 用户侧模型 | 第54-56页 |
| 5.1.2 电网侧模型 | 第56-58页 |
| 5.2 遗传算法 | 第58-63页 |
| 5.2.1 遗传算法概述 | 第58-59页 |
| 5.2.2 遗传算法的基本原理 | 第59-60页 |
| 5.2.3 遗传算法的特点 | 第60页 |
| 5.2.4 遗传算法的流程 | 第60-61页 |
| 5.2.5 基于遗传算法的有序充电策略模型 | 第61-63页 |
| 5.3 有序充电仿真算例 | 第63-70页 |
| 5.3.1 算例设计 | 第63-64页 |
| 5.3.2 电动汽车用户出行规律 | 第64-66页 |
| 5.3.3 算例结果 | 第66-70页 |
| 5.4 小结 | 第70-72页 |
| 6 结论及展望 | 第72-74页 |
| 6.1 结论 | 第72-73页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第78-82页 |
| 学位论文数据集 | 第82页 |