Federated double DQN based multi-energy microgrid energy management strategy considering carbon emissions

Multi-energy microgrids(MEMG)play an important role in promoting carbon neutrality and achieving sustainable development.This study investigates an effective energy management strategy(EMS)for MEMG.First,an energy management system model that allows for intra-microgrid energy conversion is developed,and the corresponding Markov decision process(MDP)problem is formulated.Subsequently,an improved double deep Q network(iDDQN)algorithm is proposed to enhance the exploration ability by modifying the calculation of the Q value,and a prioritized experience replay(PER)is introduced into the iDDQN to improve the training speed and effectiveness.Finally,taking advantage of the federated learning(FL)and iDDQN algorithms,a federated iDDQN is proposed to design an MEMG energy management strategy to enable each microgrid to share its experiences in the form of local neural network(NN)parameters with the federation layer,thus ensuring the privacy and security of data.The simulation results validate the superior performance of the proposed energy management strategy in minimizing the economic costs of the MEMG while reducing CO_2 emissions and protecting data privacy.

Optimal dispatch approach for rural multi-energy supply systems considering virtual energy storage

In response to the underutilization of energy and insufficient flexible operation capability of rural energy supply systems in China,this study proposes an optimal dispatch approach for a rural multi-energy supply system(RMESS)considering virtual energy storage(VES).First,to enable the flexible utilization of rural biomass resources and the thermal inertia of residential building envelopes,this study constructed VES-I and VES-II models that describe electrical-thermal and electrical-gas coupling from an electrical viewpoint.Subsequently,an RMESS model encompassing these two types of VES was formulated.This model delineates the intricate interplay of multi-energy components within the RMESS framework and facilitates the precise assessment of the adjustable potential for optimizing RMESS operations.Based on the above models,a day-ahead optimal dispatch model for an RMESS considering a VES is proposed to achieve optimal economic performance while ensuring efficient energy allocation.Comparative simulations validated the effectiveness of the VES modeling and the day-ahead optimal dispatch approach for the RMESS.

The Energy Optimization Mathematic Algorithm on Multi-energy Resource Powertrain of Fuel Cell Vehicle

In order to solve the core issue of the energy regulation (ER) on multi-energy resource powertrain of fuel cell vehicle, the work functions of each component were defined; the mathematical algorithm model of energy regulation was established and the relevant solution was found. This algorithm was evaluated successfully on the hardware in loop (HIL) platform under three typical urban running cycles. The results showed ER control target had been realized and the mathematical algorithm was effective and reasonable. Based on the HIL simulation, some conclusions and ER strategies were made. According to the different power component parameters and real time control request, this algorithm should be modified and calibrated for application in the actual control system.

电液混合动力系统关键技术及能量管理研究综述

现有混合动力驱动技术以油电、油液混合动力为主,旨在提高传统燃油车辆的能量利用率、降低油耗和排放.基于液压技术的大功率密度及能量再生优势,电液混合动力系统可在全速工况范围内实现能量高效利用,提高纯电驱系统的功率密度,有效改善电动车辆续驶里程及蓄电池循环使用寿命.本文对电液混合动力系统构型、能量回收技术、能量释放模式及控制策略等相关研究成果的进展、现状及发展趋势进行综述,分析了利用电液混合动力构型与先进能量管理策略提升纯电动车辆动力性能与能量利用率的可行性技术方案与应用前景.根据已有研究成果,装备电液混合动力系统后车辆最大可降低约40%的能量消耗,在能量高效利用方面具有显著优势.对于电液混合动力系统而言,液压能再生、耦合与释放等与行驶场景及电机工况点密切相关,研究重点应解决动力耦合、再生制动与能量管理等关键技术,从而提升动力系统的综合性能特别是功率密度与节能特性.

纯电动汽车电驱动系统故障诊断研究进展

为全面梳理纯电动汽车电驱动系统故障诊断的发展现状,明确未来发展趋势,本文首先介绍了纯电动汽车电驱动系统的基本架构、功能及发展历程;然后详细总结了纯电动汽车电驱动系统关键部件的故障类型及原因,分析了纯电动汽车电驱动系统关键部件故障诊断方法的主要研究现状;接着将诊断方法从专家知识驱动、模型驱动、信号驱动和数据驱动4个方面详细综述了纯电动汽车电驱动系统国内外研究进展和发展动态,并针对不同方法的优缺点进行了对比;最后对纯电动汽车电驱动系统故障诊断所面临的问题及发展方向进行了分析和展望,进一步讨论并指出未来纯电动汽车电驱动系统故障诊断研究可以集中在变工况耦合故障诊断、微小故障诊断和前期故障诊断研究、实时在线故障诊断、基于故障诊断的智能运维、未知故障诊断与系统自愈技术等方面。

复合翼eVTOL电池需求及对动力总成安全性的影响

动力电池是电动化飞行得以实现的重要组成部分,其技术层次和安全水准对电动垂直起降飞行器(Electric Vertical Take off and Landing aircraft,eVTOL)的商业化推广尤为重要。本文在典型飞行任务下,研究电池性能对eVTOL飞行器的运营性能、适航性能和安全性能的影响。利用开源软件SUAVE(Stanford University Aerospace Vehicle Environment,SUAVE)对复合翼eVTOL进行了整机与动力总成的建模,利用故障树分析(Fault Tree analysis,FTA)方法对动力总成进行了安全性分析。通过仿真,发现在现有电池技术水平下,电池的放电倍率约束是决定电池性能需求的关键限制条件,针对本文设计的eVTOL,372 Wh/kg是满足所有安全约束的最低能量密度,在使用过程中电池容量的衰退是设计者选择电池能量密度的重要参考指标。单独改善电池的可靠性对动力总成可靠性的提升是有限的,但电池性能的衰退将使电池成为动力总成失效的主要因素。通过FTA发现本文搭建的典型动力总成失效率为1.524×10^(-7),接近SC-VTOL-01中单座飞行器的基础级灾难性故障率要求。

考虑机组弹性的双层隔振系统刚度匹配方法

为解决柴油发电机组对不同类型和功率发电机的连接套与隔振系统刚度匹配问题,提出以广义弹性力做功为基础的能量解耦法来量化刚度匹配对双层隔振系统固有特性的影响.基于某内燃动力总成双层隔振系统建立3自由度和18自由度动力学模型进行分析.结果表明:3自由度模型能够反映系统耦合的主要特点,机组弹性模态频率与低阶刚体振动模态频率比大于2.96时可以降低刚体振动对弹性模态的影响;考虑惯性耦合和弹性耦合后,18自由度模型对应的频率比应大于4.10才可以显著降低该振动耦合.同一柴油机匹配不同惯性参数的发电机,均可参考小惯性参数发电机隔振设计时对应的频率比和刚度比进行双层隔振系统刚度匹配.

燃料电池汽车动力系统及能量管理策略研究进展

动力系统是燃料电池汽车(FCV)的核心,可分为单一式系统与混合动力系统两大类,其中,将燃料电池与辅助电源相结合组成“电-电”混合动力系统,已成为业界主流。本文根据辅助电源类型的不同,提出3类FCV混动系统的构建方案,分别为燃料电池+动力电池方案、燃料电池+超级电容方案、燃料电池+动力电池+超级电容方案,并对各方案的优势和劣势进行比较。同时,本文综述了近年来国内外学者提出的面向FCV的代表性能量管理策略,从理论基础与求解方法的差异出发,将现有燃料电池汽车的能量管理策略分为3类:基于规则定义的策略、基于最优化方法的策略以及基于机器学习的策略,并总结了各类策略在最优性与实时性等方面的优势和劣势。其中,基于规则定义的策略最易实现,在工程应用中最为普遍,但无法实现性能最优;基于最优化方法的策略能够接近甚至达到理论最优,但存在计算量过大、计算耗时过长、实时性差等问题;以强化学习为代表的基于机器学习的策略有望在最优性与实时性之间实现理想的平衡,但目前还存在模型训练耗时长、试错代价高等困难,在实车应用层面还存在一定挑战。基于文献研究与分析,本文提出以下观点:1)以大功率燃料电池为核心的功率混合型系统是FCV混动系统的未来发展方向;2)必须进一步提升智能化程度,根据实际使用场景开发具有个性化的能量管理策略;3)亟需建立关于燃料电池汽车能量管理策略的综合评价体系。

混合动力汽车发动机启停工况扭振自适应模糊控制

混合动力汽车(hybrid electric vehicle,HEV)发动机启停过程伴随的转矩脉动,易诱发车辆传动系扭振,导致车辆动力不平顺。为解决上述问题,提出并验证基于电磁阻尼自适应模糊控制的传动系扭振主动控制方法。建立行星混联式混合动力汽车发动机启停工况动力学仿真模型和发动机启停控制逻辑,提出发动机启停扭振自适应模糊控制策略,开展2种运行状态下发动机启停工况仿真,对比分析无控制和自适应模糊控制下传动系扭转振动响应曲线。结果表明,自适应模糊控制相比无控制状态:定置停车时发动机启动和停机工况扭振平均衰减率分别为23.8%和30.1%,车辆行进间发动机启动和停机工况扭振平均衰减率分别为12.1%和23.6%。该方法可有效衰减发动机启停工况传动系扭转振动,提升混合动力汽车发动机启停工况NVH(noise,vibration,and harshness)性能。

基于概率模型和数据驱动的动力总成悬置系统可靠性优化

针对电动汽车动力总成悬置系统(PMS)一部分参数为概率变量,一部分参数为离散数据的复杂不确定情形,开展了基于概率模型和数据驱动的电动汽车PMS可靠性优化设计研究。首先,基于任意多项式混沌(APC)展开和广义最大熵原理推导了一种求解该复杂不确定情形下PMS响应不确定性和可靠性的高效方法;然后,基于蒙特卡洛抽样,给出了该复杂不确定情形下求解PMS响应不确定性和可靠性的参考方法;接着,提出了一种基于APC展开法的灵敏度分析方法,进一步提出了一种考虑响应不确定性和可靠性的PMS优化设计方法;最后,通过应用算例验证方法的有效性,并对系统进行了灵敏度分析和可靠性优化。结果表明,所提出的方法可有效地处理电动汽车PMS一部分参数为概率变量、一部分参数为离散数据的复杂不确定情形,并能可靠地优化该情形下的系统固有特性,且方法具有较高的计算精度和计算效率。

Simulation and Analysis of Cascading Faults in Integrated Heat and Electricity Systems Considering Degradation Characteristics

Cascading faults have been identified as the primary cause of multiple power outages in recent years.With the emergence of integrated energy systems(IES),the conventional approach to analyzing power grid cascading faults is no longer appropriate.A cascading fault analysis method considering multi-energy coupling characteristics is of vital importance.In this study,an innovative analysis method for cascading faults in integrated heat and electricity systems(IHES)is proposed.It considers the degradation characteristics of transmission and energy supply com-ponents in the system to address the impact of component aging on cascading faults.Firstly,degradation models for the current carrying capacity of transmission lines,the water carrying capacity and insulation performance of thermal pipelines,as well as the performance of energy supply equipment during aging,are developed.Secondly,a simulation process for cascading faults in the IHES is proposed.It utilizes an overload-dominated development model to predict the propagation path of cascading faults while also considering network islanding,electric-heating rescheduling,and load shedding.The propagation of cascading faults is reflected in the form of fault chains.Finally,the results of cascading faults under different aging levels are analyzed through numerical examples,thereby verifying the effectiveness and rationality of the proposed model and method.

不同构型电动垂直起降飞行器动力系统的安全性评估

安全性评估对电动垂直起降飞行器的架构开发、安全管理、设计验证及商业化有着至关重要的作用,但目前国内少有对电动垂直起降飞行器整机构型、系统设计等相关的研究。本文针对4种不同构型的电动垂直起降飞行器,包括垂起尾推固定翼构型、四轴八桨多旋翼构型、固定翼加倾转旋翼构型以及倾转机翼构型,使用功能危害分析和故障树分析方法对4种不同构型的动力系统进行了分析比较。分析表明:垂起尾推固定翼电动垂直起降飞行器动力架构在本文的特定使用场景中相对可靠性更优。2种分析方法的结合,增加了对功能危害理解的全面性和深度,并识别了减轻动力系统失效风险的多种潜在途径。安全性评估结果可以为电动垂直起降飞行器动力构型选择和产品开发提供依据。

混合动力汽车动力系统功能分析及仿真研究

在混合动力设计开发前期,利用仿真软件对混合动力系统进行性能仿真和深入研究。通过阐述混合动力汽车动力系统的构型方案,分析了混合动力汽车的动力系统功能、驾驶操作模式以及控制策略。基于AVL CRUISE仿真软件,搭建了某款混合动力汽车的整车及动力系统仿真模型,并进行了整车动力性和经济性的仿真验证。仿真结果表明,混合动力车型性能和功能满足设计要求,为混合动力系统样车试验研究奠定基础。

基于双碳战略目标的乘用车动力总成多元化技术路线研究

“碳达峰”与“碳中和”战略目标给乘用车减碳带来巨大挑战,因此制定乘用车减碳技术路线是未来汽车产业可持续发展的战略任务。首先,分析从现在到2060年乘用车新车产量、存量和报废率数据以及电力行业碳排放强度数据。然后,梳理了乘用车不同动力源碳排放数据,建立不同动力源乘用车碳排放分析模型、评价维度和评价指标。最后,分析了单一动力技术减碳敏感性。结果表明,纯电动汽车、插电式混合动力汽车和混合动力汽车技术在快速降低乘用车碳排放、实现“碳达峰”进程中扮演重要角色,碳中性燃料动力和燃料电池汽车技术在实现“碳中和”进程中更具有优势。研究表明,实现“碳达峰”和“碳中和”动力总成需要多源化技术路线组合及相应的技术导入窗口期,基于技术中立的从“双积分”到“碳积分”政策法规的转变是实现乘用车“双碳”技术路线的重要保障。

基于新能源汽车的传统动力总成生产厂的转型

目前,混动产品线仍有较大市场空间。国内某大型合资公司于2022年起立项的HEV动力总成产品,满足未来国家第7阶段排放标准的同时,也对使自身的发动机厂、变速箱厂等传统工厂进行适应性改造,生产出适应真实行驶排放技术的发动机,将变速箱车间升级为三合一电驱总成的产品线,同时增加光储能、数字孪生技术赋予工厂全新的动能,完成传统动力总成工厂的转型。

基于仿真优化的汽车动力总成系统设计研究

本文介绍了仿真优化基本原理与方法,并对仿真优化技术应用于汽车动力总成系统设计的研究现状进行分析,描述了一种基于仿真和优化的汽车动力组件系统的设计方法,主要包括建立动力组件系统仿真模型,进行需求分析和目标设定以及对仿真结果进行分析和优化、多目标遗传算法参数设定和优化流程,并进行仿真优化案例分析。通过对比优化前,后系统性能,分析优化参数对系统性能影响以及验证仿真优化稳定性与可靠性,表明仿真优化对于汽车动力总成系统设计具有实际作用。

基于交通部燃料消耗量标准的动力总成匹配方法研究

为降低车辆综合油耗,以达到交通运输部相关燃料消耗量限值标准的要求,通过试验总结及公式推导简化,发现加速工况当前车速瞬时油耗与前一车速瞬时油耗比值为接近于1的常数,探明燃料消耗量的主要影响因素,纠正了整车阻力、整车质量及传动效率决定加速工况油耗的错误认知;通过选型匹配动力总成,明确了交通运输部燃料消耗量限值标准,引导整车厂匹配直接挡变速箱和小速比驱动桥的发展趋势。

沙滩车动力总成惯性参数辨识

为获取沙滩车(ATV)动力总成惯性参数,对沙滩车动力总成进行了惯性参数辨识试验。为获取准确的激励点、响应点坐标,使用三维扫描仪测量。利用质量线法计算了沙滩车动力总成惯性参数。为研究激励点数量对沙滩车动力总成惯性参数的影响,对比了不同数量激励点对应的沙滩车动力总成惯性参数。研究表明,至少19个激励点、8个三方向响应点可以辨识到稳定的沙滩车动力总成惯性参数。

电动力总成系统研发项目管理体系探索

电动力总成系统作为新能源汽车最为核心关键的系统之一,高安全、高性能、高可靠、智能化、低成本,已成为各OEM开发的终极目标。除了依赖强有力的技术开发能力和成熟产业链支撑之外,高效、精细化的研发项目管理体系不可或缺。文章在介绍电动力总成系统组成、特点基础之上,深入分析其当前项目开发管理面临的挑战,并结合实际工程项目开发经验,提出了标准化、精细化的电动力总成系统项目开发管理理念,并对该理念进行详细阐述和研究探索,为开发高品质电动力总成系统提供了强有力的借鉴和参考。

OPTIMIZATION APPROACH FOR HYBRID ELECTRIC VEHICLE POWERTRAIN DESIGN

According to bench test results of fuel economy and engine emission for thereal power-train system of EQ7200HEV car. a 3-D performance map oriented quasi-linear model isdeveloped for the configuration of the powertrain components such as internal combustion engine,traction electric motor, transmission, main retarder and energy storage unit. A genetic algorithmbased on optimization procedure is proposed and applied for parametric optimization of the keycomponents by consideration of requirements of some driving cycles. Through comparison of numericalresults obtained by the genetic algorithm with those by traditional optimization methods, it isshown that the present approach is quite effective and efficient in emission reduction and fueleconomy for the design of the hybrid electric car powertrain.