基于熵产理论并结合响应面法,对V+U组合形节流槽滑阀的结构参数进行优化设计,旨在降低液压系统中的能量损失、提升流量控制性能。通过数值模拟分析了不同开度下的熵产分布、速度场与压力场特性,确定以40%开度作为典型工况,采用Plackett-...基于熵产理论并结合响应面法,对V+U组合形节流槽滑阀的结构参数进行优化设计,旨在降低液压系统中的能量损失、提升流量控制性能。通过数值模拟分析了不同开度下的熵产分布、速度场与压力场特性,确定以40%开度作为典型工况,采用Plackett-Burma试验筛选出对总熵产影响显著的三个关键影响因素:U形槽长度、V形槽深度和V形槽长度;结合最陡爬坡试验和响应面试验建立了三个影响因素与总熵产和流量增益的回归方程,对影响因素的交互作用进行分析,获得V+U形组合节流槽最优结构参数组合。结果表明:当U形槽长2.417 mm, V形槽长1.899 mm, V形槽深0.916 mm时,总熵产由优化前4590.39 mW/K降至793 mW/K,同时流量增益保持在合理范围内,模型预测误差小于5%。所得结论可为V+U形组合节流槽能量损失研究提供理论参考。展开更多
针对含光伏(photovoltaic,PV)、电动汽车(electric vehicle,EV)及家庭电器负荷的智能社区,以车入户(vehicle to home,V2H)的形式将EV纳入家庭需求响应框架,利用EV的双向输能特性并考虑EV充/放电带来的电池容量退化成本,协同PV、电网的...针对含光伏(photovoltaic,PV)、电动汽车(electric vehicle,EV)及家庭电器负荷的智能社区,以车入户(vehicle to home,V2H)的形式将EV纳入家庭需求响应框架,利用EV的双向输能特性并考虑EV充/放电带来的电池容量退化成本,协同PV、电网的实时电价和用户需求的可容忍时延,基于Lyapunov优化理论提出随机环境下V2H用户的EV充/放电调度策略和每户家庭的负荷响应策略,最小化家庭用户的长期平均购电成本。并提出一种智能社区在线能量交易方案,旨在最小化智能社区总的购电成本、最大限度提高社区能源利用率。理论分析和仿真结果表明,所提算法无需实时电价、PV出力、用户负荷需求的先验概率信息,仅基于当前系统状态就可使优化目标趋于最优值,实现家庭用户的能量调度和家庭用户之间的能量共享,减少家庭购电成本,提高用户之间能量交易的灵活性。展开更多
文摘基于熵产理论并结合响应面法,对V+U组合形节流槽滑阀的结构参数进行优化设计,旨在降低液压系统中的能量损失、提升流量控制性能。通过数值模拟分析了不同开度下的熵产分布、速度场与压力场特性,确定以40%开度作为典型工况,采用Plackett-Burma试验筛选出对总熵产影响显著的三个关键影响因素:U形槽长度、V形槽深度和V形槽长度;结合最陡爬坡试验和响应面试验建立了三个影响因素与总熵产和流量增益的回归方程,对影响因素的交互作用进行分析,获得V+U形组合节流槽最优结构参数组合。结果表明:当U形槽长2.417 mm, V形槽长1.899 mm, V形槽深0.916 mm时,总熵产由优化前4590.39 mW/K降至793 mW/K,同时流量增益保持在合理范围内,模型预测误差小于5%。所得结论可为V+U形组合节流槽能量损失研究提供理论参考。
文摘针对含光伏(photovoltaic,PV)、电动汽车(electric vehicle,EV)及家庭电器负荷的智能社区,以车入户(vehicle to home,V2H)的形式将EV纳入家庭需求响应框架,利用EV的双向输能特性并考虑EV充/放电带来的电池容量退化成本,协同PV、电网的实时电价和用户需求的可容忍时延,基于Lyapunov优化理论提出随机环境下V2H用户的EV充/放电调度策略和每户家庭的负荷响应策略,最小化家庭用户的长期平均购电成本。并提出一种智能社区在线能量交易方案,旨在最小化智能社区总的购电成本、最大限度提高社区能源利用率。理论分析和仿真结果表明,所提算法无需实时电价、PV出力、用户负荷需求的先验概率信息,仅基于当前系统状态就可使优化目标趋于最优值,实现家庭用户的能量调度和家庭用户之间的能量共享,减少家庭购电成本,提高用户之间能量交易的灵活性。
