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针对以燃料电池堆为增程器的增程式电动汽车不同于一般燃料电池汽车的特点,提出了一种新的综合考虑燃料电池效率和蓄电池充放电效率的能量管理策略.基于神经网络将策略实现,并在由ADVISOR建立的整车模型上进行仿真验证,取得了更长的续驶里程.
基于神经网络的增程式电动汽车能量管理策略研究
【摘 要】
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针对以燃料电池堆为增程器的增程式电动汽车不同于一般燃料电池汽车的特点,提出了一种新的综合考虑燃料电池效率和蓄电池充放电效率的能量管理策略.基于神经网络将策略实现,
【机 构】
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同济大学汽车学院
【出 处】
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佳木斯大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2011年6期
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