横向偏移问题是无线电能传输WPT(wireless power transfer)系统在电动汽车领域的应用中面临的主要难题。为提升电动汽车静态无线充电系统抗偏移性能,提出一种基于中继线圈切换的WPT系统。首先,建立了两线圈结构与三线圈结构WPT系统数学...横向偏移问题是无线电能传输WPT(wireless power transfer)系统在电动汽车领域的应用中面临的主要难题。为提升电动汽车静态无线充电系统抗偏移性能,提出一种基于中继线圈切换的WPT系统。首先,建立了两线圈结构与三线圈结构WPT系统数学模型。其次,研究了两线圈结构与三线圈结构WPT系统抗偏移性能,通过结合两线圈结构与三线圈结构的优势,提高系统整体抗偏移能力。最后,搭建样机进行实验验证,结果表明,在横向偏移距离为线圈尺寸50%的范围内,系统输出效率均达到85%以上。展开更多
传统的短期电力负荷预测模型难以处理大数据量,并且具有强随机性,预测精度难以满足智能电网发展的要求。为此,提出一种基于深度长短期记忆(deep long short-term memory,DLSTM)神经网络的数据驱动型短期负荷预测方法。使用该方法对某地...传统的短期电力负荷预测模型难以处理大数据量,并且具有强随机性,预测精度难以满足智能电网发展的要求。为此,提出一种基于深度长短期记忆(deep long short-term memory,DLSTM)神经网络的数据驱动型短期负荷预测方法。使用该方法对某地区电力负荷进行预测,并将预测结果与传统方法的预测结果进行对比分析。对比结果表明,所提出的方法充分考虑了电力负荷的时序性和非线性,能深入挖掘电力用户侧数据特征,对电力负荷的短期预测性能优于传统方法,满足智能电网对短期电力负荷预测的高精度要求。展开更多
文摘横向偏移问题是无线电能传输WPT(wireless power transfer)系统在电动汽车领域的应用中面临的主要难题。为提升电动汽车静态无线充电系统抗偏移性能,提出一种基于中继线圈切换的WPT系统。首先,建立了两线圈结构与三线圈结构WPT系统数学模型。其次,研究了两线圈结构与三线圈结构WPT系统抗偏移性能,通过结合两线圈结构与三线圈结构的优势,提高系统整体抗偏移能力。最后,搭建样机进行实验验证,结果表明,在横向偏移距离为线圈尺寸50%的范围内,系统输出效率均达到85%以上。
文摘传统的短期电力负荷预测模型难以处理大数据量,并且具有强随机性,预测精度难以满足智能电网发展的要求。为此,提出一种基于深度长短期记忆(deep long short-term memory,DLSTM)神经网络的数据驱动型短期负荷预测方法。使用该方法对某地区电力负荷进行预测,并将预测结果与传统方法的预测结果进行对比分析。对比结果表明,所提出的方法充分考虑了电力负荷的时序性和非线性,能深入挖掘电力用户侧数据特征,对电力负荷的短期预测性能优于传统方法,满足智能电网对短期电力负荷预测的高精度要求。