Yaonan Wang · Yongpeng Shen · Xiaofang Yuan · Yimin Yang · IEEE Transactions on Power Electronics · 2015年12月

本文提出了一种基于动态组合成本图（DCM）和粒子群优化（PSO）的辅助动力单元（APU）工作点优化方法。该方法旨在改善串联式混合动力汽车的燃油经济性和排放性能，通过综合考虑冷却液温度、催化剂温度及空燃比等关键因素，实现APU运行效率的最优化。

解读: 该文献主要针对混合动力汽车APU的能量管理与优化，与阳光电源现有的光伏和储能核心业务关联度较低。但从技术迁移角度看，其提出的基于动态成本图与粒子群算法（PSO）的优化策略，可借鉴应用于阳光电源的电动汽车充电桩及iSolarCloud智能运维平台。例如，在充电桩的功率分配策略中，或在储能系统参与电网调...