第02讲:优化算法在多电源系统控制领域的应用【AESA陈欢】
发表时间:2020-06-11     阅读次数:


分享人陈欢

现为AESA课题组博士研究生,课题研究方向为多电源系统建模、协同控制与优化,在相关研究领域发表多篇论文,并获得2019年第十五届中国电工技术学会年会优秀论文奖。(个人网页)


讲座摘要

系统控制领域中优化算法被大量应用,其通常可以面向各种复杂系统获取最优或次优的控制过程。考虑到优化方法的多样性,本讲座以动力电池-超级电容多电源系统能量优化控制为依托,讲解了确定性规则、模糊控制、动态规划、模型预测控制等四种算法的基本原理和应用过程。此外,介绍了面向于多电源系统控制算法性能的在线验证。讲座中还介绍了多电源系统硬件台架实验的台架原理与构成、试验模型构建以及试验测试过程。


相关文献

[1] R Xiong, H Chen, C Wang, and F Sun. “Towards a smarter hybrid energy storage system based on battery and ultracapacitor - A critical review on topology and energy management,” Journal of Cleaner Production, Vol. 176, no. 20, pp. 1228-1240, NOV. 2018. (点击下载)

[2] M. Choi, J. Lee and S. Seo, “Real-Time Optimization for Power Management Systems of a Battery/Supercapacitor Hybrid Energy Storage System in Electric Vehicles,” IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol. 63, no. 8, pp. 3600-3611, Oct. 2014. (点击下载)

[3] C Wang, R Xiong, H He, et al, “Comparison of decomposition levels for wavelet transform based energy management in a plug-in hybrid electric vehicle,” Journal of Cleaner Production, vol. 210, pp. 1085-1097, Feb. 2019. (点击下载)

[4] Dimitri P. Bertsekas. Dynamic Programming and Optimal Control, third edition. Athena Scientific, 2005. (点击下载)

[5] R. Xiong, J. Cao, Q. Yu, “Reinforcement learning-based real-time power management for hybrid energy storage system in the plug-in hybrid electric vehicle,” Applied energy, vol. 211, pp. 538-548, Feb. 2018. (点击下载)

[6] 熊瑞, 何洪文.电动车辆复合电源系统集成管理基础[M]. 北京: 化学工业出版社, 2019.


上一篇:第03讲:H滤波器原理【AESA王榘】
下一篇:第01讲:电化学阻抗谱、等效电路模型与分数阶模型搭建【AESA田金鹏】
0
联系地址:北京市海淀区中关村南大街5号北京理工大学   Copyright  ©  2020-   先进储能科学与应用课题组  All Rights Reserved.网站地图
友情链接: 北京理工大学    ICEIV2022会议    机械与车辆学院    机械工程学报    Applied Energy期刊