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基于遺傳算法的超級電容RTG能量管理研究
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作者:
作者單位:

上海海事大學(xué) 物流與科學(xué)工程研究院,,

作者簡(jiǎn)介:

通訊作者:

中圖分類(lèi)號:

TP391.9

基金項目:

上海市科學(xué)技術(shù)委員會(huì )科技創(chuàng )新行動(dòng)計劃


Optimal Energy Management of RTG with Super-capacitors Based on Genetic Algorithm
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    摘要:

    為提高超級電容混合動(dòng)力輪胎式集裝箱門(mén)式起重機(Rubber Typed Gantry, RTG)系統的能量利用率和燃油的經(jīng)濟性,需要對混合動(dòng)力能量系統進(jìn)行有效的管理。提出了一種考慮系統能耗和非再生能量因素情況下,能分別確定混合動(dòng)力系統中柴油發(fā)電機組最優(yōu)輸出功率和超級電容器組的最優(yōu)輸出功率的優(yōu)化方法。建立了柴油發(fā)動(dòng)機組和超級電容器組的數學(xué)模型。根據混合動(dòng)力RTG關(guān)鍵特性參數和負載需求值,得出了負載需求曲線(xiàn)圖。考慮發(fā)電機組燃油消耗的能量、來(lái)自電容器組的能量貢獻和產(chǎn)生的非再生能量,構造了整體能耗的成本函數。并引入遺傳算法(Genetic Algorithm, GA)進(jìn)行求解,最后進(jìn)行仿真和對比分析。結果表明,與傳統的基于規則的控制策略相比,遺傳算法優(yōu)化后的能量管理系統,其能量消耗減少了35.9%。

    Abstract:

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引用本文

劉曼,牛王強,吳杰.基于遺傳算法的超級電容RTG能量管理研究計算機測量與控制[J].,2017,25(9).

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  • 收稿日期:2017-03-14
  • 最后修改日期:2017-03-14
  • 錄用日期:2017-03-22
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2017-09-14
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