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公开(公告)号：CN108090276A
公开(公告)日：2018-05-29
申请号：CN201711341513.9
申请日：2017-12-14
Applicant: 郑州轻工业学院
IPC: G06F17/50
CPC classification number: G06F17/5009
Abstract: 本发明公开了一种永磁同步电机失磁故障等效磁路模型建立方法，步骤如下：S1，建立永磁同步电机的简化等效磁路模型；S2，计算简化等效磁路模型中的等效气隙长度和等效气隙面积；S3，计算简化等效磁路模型中的磁阻；S4，计算等效气隙磁通密度Bg；S5，将步骤S1的简化等效磁路模型作为失磁故障磁路模型，引入失磁比例，并计算失磁故障后永磁同步电机的气隙磁通密度B'g；S6，将步骤S5的计算结果与失磁故障模型的仿真结果进行比较，验证失磁故障磁路模型的准确性。本发明不需要进行实验仿真，仅建立永磁同步电机失磁故障后的等效磁路模型来分析气隙磁通密度，允许最大误差在5％范围内。
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公开(公告)号：CN110422074B
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN201910735190.4
申请日：2019-08-09
Applicant: 郑州轻工业学院
Abstract: 本发明提出了一种电动汽车充电负荷估算及充电方式优化方法，其步骤为：S1、分析电动汽车的充电开始时间和充电时长的分布，建立充电开始时间和充电时长的概率密度函数；S2、利用拉丁超立方‑蒙特卡洛统计法对电动汽车的充电负荷进行估算，得到电动汽车的充电负荷曲线；S3、建立充电站充电设备的多目标函数；S4、将电动汽车的当日最大充电负荷作为约束条件，利用遗传粒子群算法对多目标函数进行优化，输出充电站充电设备的最优配置。本发明利用拉丁超立方‑蒙特卡洛统计法估算电动汽车充电负荷曲线，提高了收敛速度，并通过遗传粒子群算法对电动汽车的无序充电行为进行优化，得到充电站充电设备的占比，可用于多种类型充电设备的优化配置问题。
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公开(公告)号：CN110422074A
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201910735190.4
申请日：2019-08-09
Applicant: 郑州轻工业学院
Abstract: 本发明提出了一种电动汽车充电负荷估算及充电方式优化方法，其步骤为：S1、分析电动汽车的充电开始时间和充电时长的分布，建立充电开始时间和充电时长的概率密度函数；S2、利用拉丁超立方-蒙特卡洛统计法对电动汽车的充电负荷进行估算，得到电动汽车的充电负荷曲线；S3、建立充电站充电设备的多目标函数；S4、将电动汽车的当日最大充电负荷作为约束条件，利用遗传粒子群算法对多目标函数进行优化，输出充电站充电设备的最优配置。本发明利用拉丁超立方-蒙特卡洛统计法估算电动汽车充电负荷曲线，提高了收敛速度，并通过遗传粒子群算法对电动汽车的无序充电行为进行优化，得到充电站充电设备的占比，可用于多种类型充电设备的优化配置问题。
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公开(公告)号：CN108090276B
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201711341513.9
申请日：2017-12-14
Applicant: 郑州轻工业学院
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种永磁同步电机失磁故障等效磁路模型建立方法，步骤如下：S1，建立永磁同步电机的简化等效磁路模型；S2，计算简化等效磁路模型中的等效气隙长度和等效气隙面积；S3，计算简化等效磁路模型中的磁阻；S4，计算等效气隙磁通密度Bg；S5，将步骤S1的简化等效磁路模型作为失磁故障磁路模型，引入失磁比例，并计算失磁故障后永磁同步电机的气隙磁通密度B'g；S6，将步骤S5的计算结果与失磁故障模型的仿真结果进行比较，验证失磁故障磁路模型的准确性。本发明不需要进行实验仿真，仅建立永磁同步电机失磁故障后的等效磁路模型来分析气隙磁通密度，允许最大误差在5％范围内。
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