基于峰谷能耗成本的露天矿新能源矿卡调度优化

随着国家“双碳”战略目标的实施和传统矿山向绿色化智能化矿山转型,针对新能源矿卡可进行能量回收、不同时间充电成本差异的特性,提出了一种考虑电价峰谷因素的露天矿新能源矿卡调度优化方法。首先,考虑矿卡充电电价波动、道路坡度变化等因素,构建了以能耗成本最小化、等待时间最小化、矿石运量最大化的多目标优化模型,更合理地规划了新能源矿卡的峰谷充电时间,并通过能量的再生制动与回收利用节约了能耗成本。其次,根据新能源矿卡调度模型复杂、优化参数多的特点,改进了基于非支配排序的反向学习差分进化算法。在快速求解多目标模型调度方案的同时,提高了算法最优解的收敛能力。最后,以华北某大型露天矿山为例进行了仿真应用,并与经典的智能进化模型求解算法进行了调度方案对比分析。应用结果表明:该方法能够快速得到当前班次车辆调度的满意方案,并大幅降低了新能源矿卡生产运输的能耗成本,实现了降本增效目的,也为新能源矿卡推广提供了理论依据和应用方案。

基于IFA-CNN的新能源矿卡锂离子电池健康状态估算

为了能更准确的估算锂离子电池的健康状态(SOH)以进行更换以及降级使用等措施来防止危险事故的发生,文章采用了基于改进萤火虫算法优化的卷积神经网络模型,实现高精度的锂离子电池SOH估算。用NASA随机步长电池数据集进行分析并提取电池健康因子,采用改进萤火虫算法对卷积神经网络的权值进行优化,搭建电池SOH估算模型,并加入高斯白噪声对输入数据进行数据增强,然后与传统的算法进行对比仿真分析。结果验证了本方法的有效性及高精度性,有利于维护大型矿卡的电池健康状态并及时更换提高矿卡运输安全性。

新能源矿卡技术路线研究

在政府政策支持下,新能源矿卡市场份额逐渐上升,且技术路线较多,本文基于仿真评估、实际调研矿卡运营情况,对不同技术路线的选型方法进行了研究。首先,从整车油耗、出勤率、驾驶员工资、保养费用等维度分析各路线的运输成本。其次,从发动机、变速箱、电机、电机控制器、电池等方面分析新增成本及回收周期;最后,结合矿卡生命周期内客户收益综合分析路线优劣。研究结果表明,甲醇增程矿卡是目前节能减排措施的最佳方案,而无人矿卡是露天矿山节能减排的理想解决方案和中长期路线。