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基于混合储能系统与工况识别的电动拖拉机多目标能效管理优化
Multi-objective optimization for energy-efficient management of electric Tractors via hybrid energy storage systems and scenario recognition
Qiang Yu · Xionglin He · Yongji Chen · Zihong Jiang 等8人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.391
摘要 电动拖拉机的推广应用面临诸多挑战,包括动力系统对多样化作业工况的适应性,以及能量效率与电池寿命的优化问题。本文提出一种用于电动拖拉机的混合储能系统(HESS)架构,并设计了一种基于犁地作业场景识别的多目标能效管理策略(EMS)。该策略首先利用实际犁地作业数据构建电动拖拉机模型及犁地工况循环(POC)。采用K均值聚类与主成分分析(PCA)进行离线工况分类,同时引入多层感知器神经网络(MLPNN)实现在线实时场景识别。此外,开发了一种多策略改进型黑翅鸢算法(MSIBKA),以高效求解自适应功率...
解读: 该混合储能系统(HESS)技术对阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统具有重要参考价值。论文提出的多目标能量管理策略,通过超级电容承担65%峰值功率、降低电池C-rate超10%,与阳光电源储能PCS的功率分配优化理念高度契合。场景识别与自适应功率分配算法可应用于充电桩产品,提升电池寿...