基于分时电价机制的家庭能量管理策略优化研究：考虑空调、电动汽车及可平移负荷的精细控制模型,基于分时电价机制的家庭能量管理策略优化研究：集成空调、电动汽车与可平移负荷管理模型,MATLAB代码：基于分时电价条件下家庭能量管理策略研究 关键词：家庭能量管理模型 分时电价 空调 电动汽车 可平移负荷 参考文档：《基于分时电价和蓄电池实时控制策略的家庭能量系统优化》参考部分模型 《计及舒适度的家庭能量管理系统优化控制策略》参考部分模型 仿真平台：MATLAB+CPLEX 平台 优势：代码具有一定的深度和创新性，注释清晰，非烂大街的代码，非常精品 主要内容：代码主要做的是家庭能量管理模型，首先构建了电动汽车、空调、热水器以及烘干机等若干家庭用户用电设备的能量管理模型，其次，考虑在分时电价、动态电价以及动态电价下休息日和工作日家庭用户的最优能量管理策略，依次通过CPLEX完成不同场景下居民用电策略的优化，该代码适合新手学习以及在此基础上进行拓展 ,核心关键词： 家庭能量管理模型; 分时电价; 电动汽车; 空调; 可平移负荷; 优化控制策略; 仿真平台（MATLAB+CPLEX）; 深度创新性。,

从所提供的文件内容中可以看出，该文档是一份关于汽车玻璃天线设计和仿真的技术文档。文档内容涉及到了CST软件在汽车玻璃天线设计中的应用，详细介绍了如何建立模型、进行仿真、以及结果分析等过程。以下是根据文档内容提取的关键知识点： 1. 天线模型构建：文档首先介绍了汽车玻璃天线的仿真模型构建，包括框体和玻璃叠层的创建。在玻璃叠层部分，详细说明了pvb层、outerglass层、innerglass层的厚度。这种多层次的设计通常是为了模拟真实汽车玻璃的结构，其中pvb层通常是PVB（聚乙烯醇缩丁醛）材料，用于玻璃层间粘结，具有良好的附着力和抗冲击性。 2. 天线位置设置：文中提到了天线的具体位置，指出天线位于outerglass层与pvb层之间。这种设计可以利用玻璃材料作为天线的介质，同时考虑到车辆玻璃的透明性和安全性。 3. 仿真求解步骤：文档描述了仿真求解的两个方面：一是真实模型仿真，二是精简模型仿真。真实模型仿真会更接近实际应用，而精简模型则可能用于快速评估或验证某些设计假设。 4. 材料定义与创建：在仿真模型中，为了解决复杂的多层玻璃结构，创建了新材料ThinPanel，并删除原有的outerglass、pvb和innerglass层，创建了新薄片。这些步骤可以简化模型结构，以便于仿真计算，同时也能够模拟真实天线在汽车玻璃中的工作情况。 5. 结果比较与分析：文档还涉及到了仿真结果的比较和分析，包括S参数的展示和3D远场方向图。S参数是射频和微波工程中的一个重要概念，它描述了网络端口之间的散射特性。3D远场方向图则可以帮助评估天线的辐射性能，包括辐射方向性和增益等参数。这些数据对于理解天线在真实环境中的表现至关重要。 6. CST软件应用：文档中的内容还表明了CST（Computer Simulation Technology）软件在天线设计中的应用，该软件是一款用于电磁场分析的3D仿真软件，广泛应用于电子、汽车和航天行业。CST提供了一系列工具用于设计和优化天线，包括高频结构仿真器、时域仿真器等。 该文档详细介绍了如何使用CST软件来创建汽车玻璃天线的仿真模型，通过设置不同厚度的玻璃叠层以及精确的天线位置来模拟实际工作条件。同时，通过建立新材料、简化模型进行仿真，并对比真实模型和简化模型的仿真结果，最终得到天线的S参数和3D远场方向图，为天线的性能评估提供依据。这整个过程对于汽车玻璃天线设计人员来说是一个宝贵的学习资源，它帮助他们利用仿真技术来优化设计，减少实际试验所需的时间和成本。

中国新能源汽车销量组合预测模型 本文旨在建立一个新能源汽车销量组合预测模型，以满足汽车产业升级的迫切需要和国家节能减排的号召。该模型通过结合一元线性回归预测和灰色预测两种方法，提高预测精度。 一、背景介绍 随着汽车保有量不断增加，汽车行业面临着许多难题和挑战。随着生态保护意识的提高，电动汽车逐渐步入人们的视野。发展电动汽车将对解决能源危机、环境污染、交通拥堵等难题作出巨大贡献，有助于实现汽车产业的绿色化。国家不断出台的众多优惠政策，也将大大助力电动汽车的发展之路。预测电动汽车的销量，对于政策制定者和企业都具有十分重要的意义。 二、预测方法 预测方法有很多种，如神经网络预测、回归预测、灰色预测等。不同的预测方法适用于解决不同方面的问题，预测作者需要根据实际情况选择合适的预测方法。回归预测用于变量间存在因果关系的情况，灰色预测用于少量数据已知的情况下对未来的预测。在实际生活中，每一种预测方法都有其特点和优缺点。 三、新能源汽车销量组合预测模型 本文提出的新能源汽车销量组合预测模型，通过结合一元线性回归预测和灰色预测两种方法，提高预测精度。该模型首先采用一元线性回归预测的方法得到回归方程，然后运用灰色预测的方法建立灰色预测模型。对两种预测方法作均值处理，建立新能源汽车销量组合预测模型。 四、模型应用 该模型应用于预测2014年-2017年中国新能源汽车销售量，结果表明，组合预测的精度要高于两种方法分别预测的精度。这证明了新能源汽车销量组合预测模型的有效性和可靠性。 五、结论 新能源汽车销量组合预测模型对于预测新能源汽车销量具有重要意义。该模型可以为政策制定者和企业提供有价值的参考依据，帮助他们更好地了解新能源汽车市场的发展趋势，制定相应的政策和策略，促进新能源汽车的发展和普及。 六、展望 未来，随着新能源汽车的不断普及和发展，预测新能源汽车销量的需求将越来越迫切。因此，需要继续深入研究和完善新能源汽车销量组合预测模型，使其更加准确和可靠，为促进新能源汽车的发展和普及做出贡献。

《CAN仿真神器-UltraSim.CAN深度解析》 在汽车电子行业中，CAN（Controller Area Network）总线系统是车辆通信的基础，它使得不同模块间的高效数据传输成为可能。随着技术的发展，CAN仿真工具愈发重要，因为它们能帮助工程师在开发和测试过程中验证ECU（Electronic Control Unit）的功能。今天我们将深入探讨一款名为UltraSim.CAN的CAN仿真神器，它是测试工程师们编写ECU模拟脚本的理想工具。 UltraSim.CAN的核心功能在于其强大的仿真能力。它允许用户创建复杂的CAN网络模拟场景，通过定义虚拟ECU和设定各种通信行为，可以模拟真实世界中的各种CAN网络条件。这为ECU软件的开发和调试提供了极大的便利，减少了硬件依赖，节省了时间和成本。 我们来了解一下UltraSim.CAN的Python支持。Python作为一种广泛使用的编程语言，因其简洁易学、丰富的库支持和跨平台性而受到青睐。UltraSim.CAN采用Python作为脚本编写语言，这意味着即使是对编程不太熟悉的测试工程师也能快速上手。Python脚本可以精确控制CAN报文的发送和接收，模拟ECU的行为，从而实现高度灵活的仿真环境。 在汽车电子领域，CAN仿真工具的一个关键应用是故障注入。UltraSim.CAN支持在仿真过程中动态地引入错误，比如数据错误、帧丢失或重复，这些都可以帮助工程师评估ECU在异常情况下的处理能力。此外，它还能模拟网络拥塞和竞争条件，以测试ECU的容错机制。 UltraSim.CAN的另一个亮点是其可视化界面。该工具提供了直观的图形化界面，使用户能够清晰地看到CAN网络的状态，包括节点活动、报文流量以及错误统计等，这对于理解和调试仿真过程非常有帮助。 在实际应用中，UltraSim.CAN可以与硬件接口设备如CAN卡配合使用，实现硬件在环（Hardware-in-the-Loop, HIL）测试。这样，工程师可以在真实的物理环境中验证ECU的性能，同时利用仿真带来的灵活性。 为了充分利用UltraSim.CAN，测试工程师需要掌握以下几个关键知识点： 1. CAN协议：理解CAN基本帧和扩展帧的结构，以及数据域、标识符、仲裁、错误检测等概念。 2. Python基础：学习Python语法，了解如何使用Python进行文件操作和网络通信。 3. UltraSim.CAN API：掌握如何使用工具提供的API创建和控制虚拟ECU，设置报文发送规则。 4. 故障注入策略：学习如何模拟各种故障场景，如数据错误、帧丢失等。 5. HIL测试：理解HIL测试的概念和实施步骤，以及如何将仿真与硬件设备结合。 总结起来，UltraSim.CAN是一个功能强大的CAN仿真工具，它结合了Python编程的便利性和CAN通信的复杂性，为汽车电子行业的测试工程师提供了一种高效、灵活的仿真解决方案。通过深入学习和实践，工程师们可以充分利用这个工具，提高ECU软件开发的质量和效率。

内容概要：本文探讨了利用遗传算法解决带有充电桩的电动汽车路径规划问题（VRPTW）。首先介绍了VRPTW的基本概念及其在引入电动汽车和充电桩后的复杂性。接着详细解释了遗传算法的工作原理，包括选择、交叉和变异等操作。随后展示了具体的Matlab代码实现，涵盖参数初始化、初始种群生成、适应度函数、选择操作、交叉操作、变异操作以及主循环等步骤。最后讨论了结果分析方法，并提供了多个实用建议和技术细节，如充电站位置的选择、时间窗惩罚系数的设定等。 适合人群：从事物流与交通领域的研究人员、工程师以及对遗传算法感兴趣的开发者。 使用场景及目标：适用于需要优化电动汽车配送路线的企业和个人，旨在降低运输成本、提高配送效率，同时满足时间窗和服务质量的要求。 其他说明：文中提供的Matlab代码可以帮助读者快速理解和应用遗传算法解决实际问题。此外，还提到了一些常见的陷阱和注意事项，有助于避免常见错误并获得更好的优化效果。

特斯拉线圈ZVS驱动电路是一种高效率、大功率的振荡电路，主要应用于需要产生高频正弦波的场景，如冷阴极LCD灯箱的驱动。这种电路利用零电压开关（Zero-Voltage Switching，简称ZVS）技术，使得MOSFET在开关过程中其两端电压接近于零，从而降低开关损耗，减少了对散热器的需求，即便在处理大功率（如1KW）时也能保持良好的效率。 在ZVS驱动电路中，电源电压首先作用于V+，电流通过两侧的初级绕组并进入MOSFET的漏极。由于元件的微小差异，一个MOSFET会比另一个更快开启，导致更多的电流流经这个MOSFET。此时，导通侧的初级绕组与电容形成LC谐振，使得电压按照正弦波形变化。MOSFET的门极电压会随着LC谐振的进行而变化，控制MOSFET的开关状态。例如，当Q1开启，Z点电压上升，然后下降，Y点电压接近于0，Q1的门极电压消失，Q1关闭，同时Q2开启，形成连续的工作循环。 为了防止电路从电源抽取过大的峰值电流，电路中添加了L1作为缓冲，限制实际电流的峰值。ZVS的振荡频率由变压器初级电感L和跨接在初级两端的电容C决定，可使用公式f = 1/2 * π * √(L * C)来计算，单位为Hz。 在实际设计中，必须注意保护MOSFET的门极，避免门极-源极间的电压超过30V，导致MOSFET损坏。这通常通过添加电阻、稳压二极管和保护电路来实现。例如，470欧姆电阻限制门极电流，10K欧姆电阻确保MOSFET可靠关闭，稳压二极管限制门极电压在安全范围内。 选用的MOSFET需要具有足够的耐压能力，通常是输入电压的4倍以上。例如，IRFP250和IRFP260是较好的选择，而IRF540则适用于不超过20V的输入。同时，MOSFET需要适当的散热器，但不需要过大，且安装时要注意绝缘处理。 谐振电容的选择非常重要，不应使用电解电容，而应选择高质量的MKP、云母或Mylar电容。此外，变压器的初级绕组需要同向缠绕，否则电路无法正常工作。 特斯拉线圈ZVS驱动电路通过巧妙的LC谐振设计和零电压切换策略，实现了高效、低损耗的高频电源转换，是电子工程领域中一种实用且有趣的电路设计。

内容概要：本文探讨了一种基于MATLAB平台的双层优化电动汽车时空调度策略。针对风电接入电网后面临的时空双重调度挑战，提出了一个创新的双层优化模型。上层输电网络采用fmincon函数进行经济调度，优化火电、风电和电动车充电的成本；下层配电网则利用改进的粒子群算法处理空间维度的负荷分配，确保节点电压稳定和线路损耗最小化。文中详细介绍了目标函数设计、粒子群算法改进、风电不确定性和动态电价机制等方面的技术细节，并通过IEEE33节点系统进行了验证。 适合人群：从事电力系统优化、智能电网研究的专业人士，以及对MATLAB编程和优化算法感兴趣的科研人员。 使用场景及目标：适用于需要解决大规模电动汽车接入电网后引起的调度复杂性问题的研究机构和技术开发者。主要目标是提高电网运行效率，减少弃风现象，优化用户充电体验，降低总体运营成本。 其他说明：文章强调了配电网参数校核的重要性，并指出电动汽车可以成为电网的移动储能单元，在适当条件下能够帮助电网削峰填谷。此外，还讨论了动态电价机制对用户行为的影响，展示了如何通过合理的激励措施引导用户在合适的时间段充电。

电动汽车高压上下电控制电路及系统研究 电动汽车的发展是可持续发展趋势下的一个重要方向，它能够减少环境污染、节能降耗和提高汽车的安全性。本文将对电动汽车高压上下电控制电路系统的操作实施进行研究和分析，以提高电动汽车的安全性和可靠性。 1. 电动汽车系统及控制原理 电动汽车系统主要包括高压上下电控制系统、电池管理系统、电机控制器和车辆控制器等组成部分。其中，高压上下电控制系统是电动汽车的核心系统，它包括电池、电机控制器、预充电阻、车辆控制器等硬件部分。软件部分主要包括整车控制器和电池管理系统的控制软件程序。 2. 系统控制原理 在无故障状态下，钥匙开关从 OFF 档到 ON 档的切换中，电池管理系统会将 s2 先闭合，然后再对 s6 闭合，此时会为充电机电容完成预充电，再将 s1 闭合，接着将 s6 断开，最终把控状态再次反馈到整车控制器。 3. 高压上下电控制逻辑实施 当 OFF 切换到 ON 档时，ON 档信号被整车控制器所采集，并判断其高电平是否有效，若有效，会由继电器供电给电池管理系统，而电池管理系统会进行自检，结合是否进行“强制断高压，将相应的故障信息发送到整车控制器，并对信息进行判断，当为无强制断高压故障状态时，会将上电指令发送给 BMS。 4. 高压上下电控电路系统的操作实施 电动汽车高压上下电控电路系统的操作实施主要包括高压上电控制逻辑实施和高压下电控制逻辑实施。高压上电控制逻辑实施是指当 OFF 切换到 ON 档时，电池管理系统会将 s2 先闭合，然后再对 s6 闭合，此时会为充电机电容完成预充电，再将 s1 闭合，接着将 s6 断开，最终把控状态再次反馈到整车控制器。高压下电控制逻辑实施是指当 START 档切换到 OFF 档时，整车控制器会闭合 s5，然后对高压部件完成预充电，再将 s3 闭合，对 DC/AC 使能进行输出，当将 s5 断开时，就完成了整 个上高压电流程操作。 电动汽车高压上下电控制电路系统的操作实施是电动汽车安全性的关键部分，它能够提高电动汽车的安全性和可靠性。但是，需要进行深入的研究和分析，以确保电动汽车高压上下电控制电路系统的安全性和可靠性。

本PPT资源深入剖析了大众汽车排放门事件的工程伦理层面，全面展示了该事件从曝光到后续处理的整个过程，以及它对企业、行业、社会乃至全球汽车排放标准的深远影响。 PPT开篇即概述了大众汽车排放门事件的背景，指出大众汽车在部分柴油车型上安装了作弊软件，以在排放测试中达到合规标准，但在实际行驶中却大量排放污染物。这一行为严重违反了环保法规，也违背了企业的社会责任和工程伦理原则。 随后，PPT详细分析了事件的技术原理，即如何通过软件算法识别车辆是否处于检测状态，并据此调整发动机运行模式以降低排放。这一技术虽然短期内帮助大众通过了排放测试，但从长远看，却严重损害了公众健康和环境利益。

基于遗传算法的带充电桩电动汽车路径规划系统：支持软时间窗、多目标点及成本优化,基于遗传算法的电动汽车带充电桩路径规划VRPTW问题研究：软时间窗、时间窗惩罚、多目标点与充电功能的集成及Matlab程序实现,遗传算法求解带充电桩的电动汽车路径规划VRPTW问题 具有的功能 软时间窗，时间窗惩罚，多目标点，充电，遗传算法 生成运输成本 车辆 路线 带时间窗，注释多,matlab程序 代码有详细注释，可快速上手。 ,关键信息提取的关键词如下： 遗传算法; VRPTW问题; 充电桩; 电动汽车路径规划; 软时间窗; 时间窗惩罚; 多目标点; 充电; 运输成本; 车辆路线; 代码注释; Matlab程序。 以上关键词用分号分隔为： 遗传算法; VRPTW问题; 充电桩; 电动汽车; 路径规划; 软时间窗; 时间窗惩罚; 多目标点; 运输成本; 车辆路线; 代码详细注释; Matlab程序。,遗传算法在电动汽车带充电桩的VRPTW路径规划中的应用