超级电容有轨电车智能调度与协同充电策略研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61803394
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    25.0万
  • 负责人：
    李恒
  • 依托单位：
    中南大学
  • 学科分类：
    F0302.控制系统与应用
  • 结题年份：
    2021
  • 批准年份：
    2018
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2019-01-01 至2021-12-31

项目摘要

This project proposes an intelligent scheduling and cooperative charging scheme for the emerging supercapacitor trams by analyzing the effects of the aging of charging stations on the operation reliability of supercapacitor trams. Firstly, a state-of-health (SoH) prediction method is proposed based on the multi-data fusion to evaluate the aging of charging stations comprehensively and accurately. Secondly, by considering the SoH information of charging stations, we propose an intelligent charging scheduling algorithm for supercapacitor trams to guarantee the energy requirement of trams and to minimize the operation cost. Finally, based on the SoH of parallel charging modules in the charging station, a proportional load balancing based cooperative charging algorithm is proposed to improve the reliability of the charging station and to realize the reliable charging for the trams. The study is dedicated to improving the reliability level of supercapacitor trams, which can guarantee the safe and reliable operation of supercapacitor trams and popularize the supercapacitor trams in the society.
本项目针对新型城市轨道交通工具——超级电容有轨电车，通过分析充电站老化现象对有轨电车运行可靠性的影响，提出一种超级电容有轨电车智能调度和协同充电方法。首先，研究基于多源数据融合的充电站健康状态预测方法，实现对充电站老化程度的全面、准确评估。然后，结合充电站的健康状态信息，设计基于多目标优化有轨电车智能充电调度算法，保证有轨电车的能量需求，最小化系统运营成本。最后，针对充电站内部的并联充电模组，根据充电模组的健康状态，设计基于比例负载均衡的协同充电算法，提高充电站的可靠性，实现对有轨电车的可靠充电。通过本项目的研究，将提高超级电容有轨电车的可靠性保障水平，保障有轨电车安全、可靠运行，促进超级电容有轨电车的应用和推广。

结项摘要

项目组对超级电容有轨电车智能充电策略进行了深入的研究，设计了基于一致性的超级电容有轨电车车载储能系统均衡管理策略，实现车载超级电容充放电过程中的单体均衡，保障车载超级电容高效、可靠工作，延长车载超级电容的使用寿命；设计了超级电容有轨电车模块化充电系统协同控制策略，在恒流模式和恒流-恒压模式下，均保障充电系统的电流均衡，提高充电系统的可靠性和使用寿命；设计了基于参考值调制方法设计超级电容有轨电车智能充电方法，动态调整充电系统的参考电流，有效抑制了电流超调现象，防止超级电容出现过充现象。通过2019年1月到2021年12月这四年的努力，我们的科研工作完成了原定目标。本项目的主要理论研究成果《基于信息物理系统的协同控制策略及应用》获得2019年湖南省优秀博士学位论文，以及湖南省自然科学奖二等奖。受本项目支持，相关研究成果已发表在国内外权威学术期刊，共计发表发表SCI收录论文7篇，授权国家发明专利2项，培养毕业博士研究生1名，硕士研究生3名，本项目相关学术论文被引用100余次，在交通电气化领域取得一定的国际影响力。

项目成果

期刊论文数量（7）
专著数量（0）
科研奖励数量（2）
会议论文数量（0）
专利数量（2）
Observer-Driven Charging of Supercapacitors
观察者驱动的超级电容器充电
  • DOI：
    10.1109/tii.2019.2935246
  • 发表时间：
    2020-05
  • 期刊：
    IEEE Transactions on Industrial Informatics
  • 影响因子：
    12.3
  • 作者：
    Li Heng;Peng Jun;He Jianping;Huang Zhiwu;Wang Jing
  • 通讯作者：
    Wang Jing
Pinning-Based Switching Control of Cyber-Physical Supercapacitor Energy Storage Systems
基于钉扎的信息物理超级电容器储能系统开关控制
  • DOI：
    10.1109/tcst.2019.2916039
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    IEEE Transactions on Control Systems Technology
  • 影响因子：
    4.8
  • 作者：
    Heng Li;Jun Peng;Jianping He;Zhiwu Huang;Jing Wang;Liang He;Jianping Pan
  • 通讯作者：
    Jianping Pan
Cooperative Control for Multi-Module Charging Systems of Ultracapacitors
超级电容器多模块充电系统的协同控制
  • DOI：
    10.3390/en13195218
  • 发表时间：
    2020-10
  • 期刊：
    Energies
  • 影响因子：
    3.2
  • 作者：
    Xiaoyong Zhang;Hongtao Liao;Jiaxuan Lei;Heng Li;Jun Peng
  • 通讯作者：
    Jun Peng
Consensus-Based Cell Balancing of Reconfigurable Supercapacitors
可重构超级电容器基于共识的电池平衡
  • DOI：
    10.1109/tia.2020.2990101
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    IEEE Transactions on Industry Applications
  • 影响因子：
    4.4
  • 作者：
    Fu Jiang;Zhiqiang Meng;Heng Li;Hongtao Liao;Yun Jiao;Muxin Han;Jun Peng;Zhiwu Huang
  • 通讯作者：
    Zhiwu Huang
Predictive Set Point Modulation Charging of Autonomous Rail Transit Vehicles
自主轨道交通车辆的预测设定点调制充电
  • DOI：
    10.3390/en13194992
  • 发表时间：
    2020-09
  • 期刊：
    Energies
  • 影响因子：
    3.2
  • 作者：
    Hongtao Liao;Heng Li;Jun Peng;Yu Zhang
  • 通讯作者：
    Yu Zhang

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  • 通讯作者：
    李恒

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智能电池管理系统模态随动状态估计和形式化协同均衡研究
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    2023
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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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