【摘 要】
：
针对小区电动汽车无序充电会对配电网产生负面影响的问题,该文提出一种基于布谷鸟算法的电动汽车有序充电策略.该策略采用不间断充电的方式,综合考虑了车主的充电需求、小区
论文部分内容阅读
针对小区电动汽车无序充电会对配电网产生负面影响的问题,该文提出一种基于布谷鸟算法的电动汽车有序充电策略.该策略采用不间断充电的方式,综合考虑了车主的充电需求、小区基础用电和分时电价情况,以配电网负荷波动最小和电动汽车充电费用最低为目标,将电动汽车频繁通断电的优化问题简化为计算最优开始充电时间.借助布谷鸟算法确定充电安排,完成对车辆的优化调度.最后,为验证文中所提策略的有效性,以某居民小区为例进行仿真分析.仿真结果表明,电动汽车有序充电不仅能减少电费支出,还能实现对配电网负荷的削峰填谷.
其他文献
重庆飞华环保科技有限责任公司400kt/a稀硝酸(浓度60%)装置采用西班牙TR公司开发的双加压法硝酸工艺,原设计装置中的主要水冷设备采用脱盐水循环冷却,脱盐水再强制循环与循环冷却水进行热交换,即在整个热交换系统中循环冷却水为一次循环水(一次水),脱盐水为二次循环水(二次水)。2019年12月,飞华环保公司对双加压法稀硝酸装置二次水系统进行了改造,将原主要设备所用的冷媒由脱盐水改为了循环水。分析认为,本项技改在带来节能效益的同时也会给系统的生产带来较大的不良影响,有必要对其利弊进行分析与探讨。简要论述双加
滚动轴承在发生故障时,由于故障振动信号具有非稳定性、非线性的特点,传统的诊断方法无法对故障特征进行自动提取,导致故障的分类正确率偏低。为了实现故障特征的自动提取从而提高故障识别率,该文提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)与随机森林(random forests,RF)相结合的滚动轴承故障识别的方法。首先,将轴承的原始一维目标振动信号转化为二维的振动灰度图;然后,将振动灰度图输入到卷积神经网络中自动进行特征提取;最后,利用随机森林进行分类。仿真结果