电动汽车供电能源优化组合及智能充电策略
新能源汽车智能充电系统设计与优化
新能源汽车智能充电系统设计与优化随着汽车产业的发展与环境问题的日益突出，新能源汽车已经成为全球汽车行业的热点话题。
作为新能源汽车的重要组成部分，智能充电系统设计与优化是推动新能源汽车普及与发展的关键环节。
智能充电系统的设计与优化旨在提高充电效率、延长电池寿命、优化电网资源等方面取得突破。
本文将讨论智能充电系统的设计与优化的相关技术和方法，并提出一些具体的优化策略。
首先，智能充电系统的设计需要考虑到充电桩与电动汽车之间的通信和控制。
充电桩应具备远程监控、故障诊断和数据传输等功能，以实现对充电进程的监控和管理。
同时，充电桩应支持多种充电接口，以适应不同型号和规格的电动汽车。
为了提高通信效率和数据安全性，可以采用物联网技术和加密通信技术。
此外，通过智能充电系统的设计，可以优化充电桩的布局和配置，提高整体的充电效率。
其次，智能充电系统的优化要考虑到充电功率和充电速度的平衡。
充电功率过高可能会导致电网负荷过大，不利于电网的稳定运行。
因此，需要根据电网负荷情况和充电需求来动态调整充电功率。
同时，充电速度过快可能会影响电池的寿命。
因此，需要根据电池的特性和充电需求来合理控制充电速度，以延长电池的使用寿命。
可以通过智能充电系统的优化算法，根据实时数据进行功率和速度的动态调整，从而实现充电效率和电池寿命的最佳平衡。
另外，智能充电系统的设计与优化还需要考虑充电设施的可持续发展。
由于新能源汽车的普及程度不断增加，充电设施的需求也在不断增长。
为了满足这种需求，可以利用分布式能源和储能技术来提高充电设施的可持续性。
分布式能源系统可以利用太阳能、风能等可再生能源进行充电，减少对传统能源的依赖。
储能技术则可以在能源充足时进行储存，在需求大时进行释放，从而提高充电设施的稳定性和可靠性。
通过智能充电系统的设计与优化，可以实现充电设施可持续发展的目标。
最后，智能充电系统的设计与优化还要考虑到用户的需求和体验。
充电过程的便捷性和舒适性对于用户来说非常重要。
电动汽车智能充电与节能策略优化研究
电动汽车智能充电与节能策略优化研究随着全球能源消耗的快速增长和环境污染的严重加剧，电动车的发展正逐渐被大众所接受和推崇。
而电动汽车充电无疑是电动汽车的重要组成部分。
那么，如何对电动汽车充电进行智能和节能的优化研究，成为当下亟待解决的难题。
1.电动汽车智能充电技术研究随着电动车的快速发展，智能充电技术不断壮大，智能充电技术可以实现更加科学、稳定、高效的充电环境。
智能化充电基本原理是根据充电电量、充电方式、充电时间、充电电流等多个因素，通过充电桩系统的控制，实现电动车充电的最佳方案，达到节省时间和费用的目的。
目前，大多数电动汽车具备了对充电桩集中管理的能力，而充电桩的智能化控制仍处在初级阶段，主要原因在于我们当前对能源系统的不够清晰和制度不够完善。
针对这种情况，我们需要建立一套完整的充电架构和充电桩系统，将集成控制、电能计量、智能识别等技术融合，进而达到更加科学高效的充电方案。
2.电动车充电节能策略优化节能已经成为当今社会永续发展的重要策略。
对于智能充电研究，在高负荷和低负荷情况下，采用不同的充电模式，可以更好地进行节能。
通过改变充电阶段、充电电压、充电时间、充电电量等因素，实现节能。
在充电方面，大多数电动车驱动电机为交流异步电机，其电动车充电的主要环节为交流充电环节。
而交流充电技术在使用过程中，不管是开头部分的频率变换，还是中间部分的分时调节，都会带来较大的能量损失。
为了解决这一问题，需要建立一套充电桩系统，将电能进行精准的估计、计量，实现节能的目的。
3.电动车智能充电技术的发展前景在当下，电动汽车充电技术已经成为一个热门领域。
未来，随着智能充电技术不断深入，越来越多的智能充电方案会被广泛使用。
目前，电动车充电技术仍然存在很多不足，仅能实现基本用途，而未来的智能化控制和智能化算法的应用，将会进一步提高电动汽车充电的效率和安全性。
随着国家对新能源汽车和充电设施的大力支持，智能充电技术和充电设施将会得到大规模发展。
电动车辆智能充电调度与能量优化
电动车辆智能充电调度与能量优化随着电动汽车的普及，电动车辆智能充电调度与能量优化的重要性日益凸显。
电动车辆作为环保、低碳的出行工具，带来了一系列的挑战和机遇。
为了优化电动车辆的充电调度和能量利用效率，需要依靠智能化的技术手段和系统支持。
一、电动车辆智能充电调度电动车辆智能充电调度是指通过智能化的系统控制，对电动车辆的充电时间和地点进行合理的安排和调度。
这样可以最大限度地提高充电效率，减少充电时间，提高用户的使用体验。
实现电动车辆智能充电调度的关键是通过感知、通信和决策三个环节实现系统的智能化。
首先，通过感知技术，可以实时监测电动车辆的充电需求以及充电设备的状态。
其次，通过通信技术，将感知到的数据传输到调度中心，实现数据的互联互通。
最后，通过决策算法和人工智能技术，对感知到的数据进行分析和处理，并给出最优的充电调度方案。
电动车辆智能充电调度的好处显而易见。
首先，可以避免充电设备的拥堵现象，提高充电效率。
其次，可以根据用户的充电需求和电网的供电情况，制定科学的充电策略，减少充电设备对电网的负荷压力，提高电网的稳定性和安全性。
此外，通过智能化的调度系统，还可以实现与用户的交互和信息传递，提供更好的使用体验。
二、能量优化与管理能量优化是指通过科学合理的方法，最大限度地提高能量的利用效率，减少能量的浪费。
对于电动车辆来说，能量优化是保证其续航里程的重要手段之一，也是推动电动汽车行业可持续发展的关键。
在能量优化方面，可以通过以下几个方面的措施来实现。
首先，通过优化车辆的动力系统和电池技术，提高能量的存储和转换效率。
其次，通过智能化控制系统，对车辆的能量消耗进行监测和控制，避免能量的浪费。
再次，通过能量管理系统，对电动车辆的能量使用情况进行监测和分析，提供科学的能量管理建议。
能量优化的好处不仅仅体现在电动车辆的续航里程上，还可以提高电动汽车的运行效率，减少能源消耗，推动能源的可持续利用。
此外，能量优化还可以减少电动车辆对电网的负荷压力，提高电网的稳定性和安全性。
电动汽车充电系统的智能优化与管理
电动汽车充电系统的智能优化与管理随着环境保护意识的增强以及汽车工业的技术进步，电动汽车作为一种清洁能源车型正逐渐成为人们的首选。
然而，充电系统的智能优化与管理在电动汽车的普及过程中显得愈发重要。
本文将针对电动汽车充电系统的智能优化与管理进行探讨，并提出一些解决方案。
首先，电动汽车充电系统的智能优化与管理需要关注的一个重要问题是充电效率的提高。
传统的充电方式在效率和速度上存在不足，往往需要较长的时间充电，给用户带来不便。
为了解决这一问题，我们可以引入智能充电桩和高效充电设备。
智能充电桩配备了先进的充电控制系统，可以根据电池的电量和充电需求进行智能调节和管理，从而实现充电效率的提升。
同时，高效充电设备可以通过优化充电算法和电池管理系统，进一步提高充电速度，减少用户等待时间。
其次，电动汽车充电系统还需要考虑能源管理问题。
人们普遍认为电动汽车是环保的，但实际上，电力的产生过程中依然可能会产生大量的二氧化碳排放。
因此，合理利用可再生能源，如太阳能和风能等，对电动汽车充电系统的智能优化与管理至关重要。
通过智能化管理充电桩的充电计划，可以合理分配用电需求，优先使用可再生能源进行充电，减少对传统燃煤发电的依赖，从而降低二氧化碳排放量，实现真正的环保。
另外，智能充电系统还需要考虑用户的需求和便利性。
数据显示，智能手机已经成为大部分人生活的重要组成部分，因此，通过手机APP控制充电系统已成为一种趋势。
用户可以通过手机APP远程监控和控制充电桩，实现随时随地的充电操作。
此外，基于大数据分析的智能充电系统还可以根据用户的充电习惯和出行计划，自动制定最佳充电策略，为用户提供便捷的充电体验。
智能充电系统的管理也需要考虑充电设备的安全性。
电力设备的安全问题一直是一个重要关注点，在电动汽车充电系统中尤为重要。
为了保证充电设备的安全性，可采用多种方式进行监测和管理。
例如，通过智能控制系统实时监测充电设备的运行状态，一旦出现故障或异常，及时停止充电并提醒用户。
新能源汽车电池充电策略的智能化优化
新能源汽车电池充电策略的智能化优化随着环保意识的不断提升和对石油资源的日益稀缺，新能源汽车作为替代传统燃油汽车的绿色出行方式逐渐受到人们的关注。
而新能源汽车的核心技术之一，电池充电技术的发展和优化也显得尤为重要。
本文将探讨新能源汽车电池充电策略的智能化优化，以提升电池充电效率和延长电池寿命。
一、新能源汽车电池充电策略的意义新能源汽车电池的充电策略决定了电池的充电效率和寿命。
传统的固定充电方式无法很好地适应电池性能的变化和外部环境的影响，而智能化充电系统可以根据电池状态和外部环境进行灵活调整，从而提升充电效率，延长电池寿命，提供更好的用户体验。
二、新能源汽车电池智能化充电策略的优化方法1. SOC均衡控制SOC（State of Charge）是衡量电池充电状态的重要指标，合理控制SOC可以优化充电策略。
智能化充电系统通过实时监测电池的SOC，动态调整充电电流和充电时间，使电池在较小的SOC范围内工作，有效延长电池寿命。
2. 预测性充电智能化充电系统可以根据电池历史充放电数据和用户行车习惯进行预测，提前制定充电计划。
例如，在用户通常停车时间段内进行充电，避开高峰期，减少充电时间和成本，提高充电效率。
3. 温度控制电池温度对充电效率和寿命有很大影响。
智能化充电系统通过实时监测电池温度，调节充电速度和电流，避免过度充电和过热情况的发生，保护电池的安全运行和延长寿命。
4. 基于人工智能的优化利用人工智能技术，智能化充电系统可以学习和分析电池的工作特性及用户的充电需求，制定个性化的充电策略。
通过不断迭代和优化，提升充电效率和用户体验。
三、新能源汽车电池智能化充电策略的挑战及对策尽管智能化充电策略带来了许多优势，但也面临一些挑战。
例如，电池性能的不确定性、充电基础设施的建设以及用户需求的多样性。
为了应对这些挑战，可以采取以下对策：1. 强化电池管理系统（BMS）的功能和性能，提高对电池性能的检测和预测能力，实现更精确的充电控制。
智能充电方案优化电动汽车的充电效率
智能充电方案优化电动汽车的充电效率随着电动汽车的普及和发展，人们对电动汽车充电效率的需求也变得越来越重要。
智能充电方案作为提升电动汽车充电效率的关键，发挥着越来越重要的作用。
本文将探讨智能充电方案在优化电动汽车充电效率中的作用，并介绍其中的一些关键技术和应用。
智能充电的概念及意义智能充电是指利用先进的技术和系统，对电动汽车的充电过程进行智能化管理和优化，以提高充电效率，延长电池寿命，降低能源消耗和成本。
通过智能充电，可以实现对电动汽车充电行为的监控、调度和优化，提升充电效率，提高用户体验，同时还能为电网提供更好的支撑和管理。
智能充电的意义在于优化充电效率，减少能源浪费，提高充电效率，缓解电网压力，推动可持续能源发展，是电动汽车行业可持续发展的重要一环。
智能充电方案的关键技术1.车载通信技术车载通信技术是实现智能充电的基础，通过与充电桩或智能充电系统进行实时通信，可以实现充电需求的调度和优化。
利用车载通信技术，电动汽车可以根据电量、需求和充电时间等信息，选择最佳的充电策略，提高充电效率。
2.数据分析和智能算法数据分析和智能算法是智能充电方案的核心，通过对用户行为、充电设备、电网负荷等数据进行分析和处理，运用智能算法进行优化和调度，可以实现充电效率的提升。
智能算法包括预测算法、优化算法、调度算法等，能够根据实时数据进行智能决策，提升充电效率。
3.充电设备互联互通充电设备互联互通是实现智能充电的关键，通过将充电桩、电动汽车和智能充电系统进行互联互通，可以实现信息共享、设备协同工作，提升充电效率。
充电设备的互联互通可以实现智能调度、远程监控、支付结算等功能，提高充电服务的便利性和效率。
智能充电方案的应用场景智能充电方案在电动汽车领域有着广泛的应用场景，包括家庭充电、公共充电站、停车场充电、商业充电等。
通过智能充电方案，可以实现充电桩的动态管理、充电服务的个性化定制、充电网络的智能化运营，提升用户体验，降低充电成本，促进电动汽车的普及和发展。
电动汽车智能充电系统优化与效率提升方案探讨
电动汽车智能充电系统优化与效率提升方案探讨随着全球对环境保护的关注度不断提高，电动汽车作为清洁能源交通工具的重要代表，正逐渐成为人们出行的首选。
然而，电动汽车的续航里程限制和充电效率仍然是广大车主和用户关心的重要问题。
为了提高电动汽车的充电效率和系统优化，智能充电系统成为了一种重要技术手段。
本文将探讨电动汽车智能充电系统的优化和效率提升方案。
首先，为了提高充电系统的效率，我们需要优化充电设备的能源转换和传输效率。
传统的充电设备中，存在能量转化过程中的热量损失和能量损耗，这些损失会导致充电效率降低。
而通过使用高效率的充电设备以及优化充电电路的设计，可以减少能量损耗和热量损失。
例如，采用高效率的充电变压器和充电控制芯片，可以提高能量转换效率，并大幅减少热量产生。
此外，优化充电电路的设计，例如使用双向直流-直流转换器等技术，可以减少能量损耗，提高整体的充电效率。
其次，智能充电系统的优化离不开对充电设备的管理和监控。
通过实时监控充电设备的运行状态和电能传输过程中的数据，可以掌握充电系统的实时效率和运行质量。
此外，还可以通过数据分析和智能算法来优化充电负载的分配和充电场景的匹配，从而进一步提升充电效率。
例如，通过分析车辆的充电需求模式和用户的出行模式，可以预测不同时间段和不同地点的充电需求，并合理调配充电设备，以便提高充电效率。
另外，智能充电系统可以通过与电网的智能互联来实现更高效率和更可持续的充电。
通过将充电系统与电网相连接，可以实现充电设备对电网的实时响应和调整。
这样，充电设备可以根据电网的负荷情况和能源供给情况，自动调整充电功率和充电时段，以达到整体能源利用的最优化。
此外，智能充电系统还可以实现用户和电网之间的能源交易，例如通过电网峰谷电价的节能充放电策略，让用户在电价低谷时进行充电，从而尽可能减少用电成本和供需压力。
在智能充电系统的优化和效率提升方案中，还可以加入可再生能源的利用。
将太阳能、风能等可再生能源与充电设备相结合，实现零碳排放和可持续发展。
电动汽车优化充电策略与充电设备设计
电动汽车优化充电策略与充电设备设计随着对环境保护意识的提高和汽车市场的不断发展，电动汽车作为一种清洁能源的交通工具逐渐受到了广大消费者的青睐。
然而，目前电动汽车普遍存在的一个问题就是充电时间较长，限制了其在日常使用中的便利性和灵活性。
因此，优化电动汽车的充电策略与充电设备的设计成为了一个重要的研究领域，本文将从电动汽车充电策略和充电设备设计两个方面进行探讨。
首先，优化电动汽车的充电策略可以提高充电速度和充电效率，从而增加其日常使用的便利性。
一种常见的优化充电策略就是智能充电管理系统的应用。
这种系统能够根据电动汽车的电量情况和用车需求，智能调整充电功率和充电时间。
例如，根据用户设定的充电时间，系统可以自动调整充电功率，以在停车时间内完成最大程度的充电。
此外，系统还可以通过实时监测电网负载情况，合理调节充电功率，以避免对电网的过大负荷造成影响。
另外，充电策略的优化还可以从电池技术的角度出发，改进电池的充电性能。
目前，锂离子电池是电动汽车的主要能量储存装置，因此改进锂离子电池的充电性能对于提高充电速度至关重要。
一种常见的改进措施是采用新型的电池材料和结构设计，以提高电池的能量密度和充放电效率。
例如，采用高能量密度的硅基负极材料可以提高电池的容量，从而减少充电时间。
此外，设计高效的充电控制算法也是提高充电效率的一种重要手段，可通过动态调整充电电流和电压，并监测电池温度，实现快速充电同时保证电池的安全性。
除了优化充电策略外，充电设备的设计也是提高电动汽车充电效果的重要因素。
一方面，充电设备应具备高效率、高可靠性、高安全性的特点，以满足用户对充电速度和充电安全性的需求。
例如，充电设备应采用高效率的充电器和变换器，减少充电过程中的能量损耗，提高充电效率。
另外，充电设备还应具备完善的保护机制，能够监测并保护电池和充电器的工作状态，避免由于设备故障而引发安全隐患。
另一方面，充电设备的充电接口设计也应考虑兼容性和便利性。
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电动汽车供电能源优化组合及智能充电策略
发表时间：2018-10-01T12:18:44.483Z 来源：《基层建设》2018年第27期作者：彭诚张叶林林敏曹卫国[导读] 摘要：近年来，我国“推进能源高效清洁转化，大力发展新型可再生能源”，以及“推动能源供应方式变革，大力发展分布式能源”的政策方针。
国网阜阳市供电公司安徽阜阳 236000
摘要：近年来，我国“推进能源高效清洁转化，大力发展新型可再生能源”，以及“推动能源供应方式变革，大力发展分布式能源”的政策方针。
然而，由于风能和太阳能等可再生能源在发电过程中存在不稳定性等因素，产生的波动可能导致机器磨损及系统备份的大幅投资，严重阻碍了其大规模应用。
因此，科学合理地利用可再生能源成为一项当下主要议题。
而电动汽车作为灵活性电力负荷，其大规模应用为电力公司提供了一个巨大的存储资源，可大力缓解该问题。
同时，由于汽车能源消耗在全国能源消耗中所占比重较大，采用可再生能源替代传统汽车能源，将大幅度减少传统能源的利用，有利于实现节能减排目标。
为此，文章对电动汽车供电能源优化组合及智能充电策略方面展开详细分析，具有重要的现实意义。
关键词：电动汽车；供电；能源优化；智能充电引言：电动汽车作为未来陆地交通工具的发展趋势，其大量的无序充电行为将会对现有电网的可靠运行产生许多不利影响，如大量电动汽车的无序充电会拉大电网的峰谷差，使得电网调度变得困难，导致电压或电流畸变，甚至会损害电力设备。
基于此，在接下来的文章中，将围绕电动汽车供电能源优化组合及智能充电策略展开分析，希望能够给相关人士提供参考。
一、电动汽车智能充电模型
在保证合理的供电可靠性与稳定性的前提下，电动汽车服务商通常以总成本最小为目标。
同时，由于监管制度限制，电动汽车服务商需要通过合理手段抵消电动汽车能源供应过程中的碳排放，例如采用太阳能或风能供电，或购买可再生能源配额以抵消非可再生能源的利用。
因此，本文以成本最小化为目标，结合风能、太阳能与传统化石燃料的经济性，构建电动汽车智能充电模型。
（一）模型构建
电动汽车充电模型中，服务商首先需要决定化石能源发电、风电和光伏发电的合同容量。
其中，化石能源供电量可保证可靠供应，而风电和光伏发电则可能产生随机波动。
由此，我们作出假设，其一，如果合同电量可以满足所有备用电动汽车，则所有电动汽车均得以充电，且多余供电量将被废弃。
其二，如果某一时段的备用电动汽车充电需求超过了合同供电量，且电动汽车充电可推迟在截止充电期之前，则首先保证尽可能多的电动汽车得以充电，而剩余电动汽车的充电期则可以被推迟。
其三，如果当前时段的电力供应不能满足电动汽车充电，且推迟充电将超过截止充电期，则所有电动汽车均按合同电量进行充电，其中不足的电力由服务商在实时电力市场购买。
（二）数据选择假设
电动汽车电池的充电容量为20kW•h，额定功率为3kW，充电时段为06：00～16：00。
电动汽车用户上下班里程均为25km，且电动汽车服务商将提前被告知用户的充电时间。
风电模型数据选用2017年某省6个地区的实时风速，平均风速为4～25m/s，最大输出时风速为15m/s。
同一站内的发电机输出功率相同。
光伏发电模型数据选用2010年间该地区每h的日照数据，假设太阳能电池板转换效率为20%。
（三）算例分析
电动汽车能源消耗是指电动汽车直接消耗的能源，而非服务商所提供的能源。
尽管电动汽车的总能源消耗量由平均日负荷曲线决定，但其充电模式可以根据太阳能和风能供应量进行优化调整。
因此，尽管可再生能源供应高峰时电动汽车耗电量较少，但上午充电时段可以推迟至太阳能供应高峰时段，而下午充电时段也可同样推迟至风电供应高峰时段。
另外，风速在各个季度间总变化趋势相近，而在同一季度内波动较大。
其中，夏季风速波动最大，而冬季波动最缓。
夜间为风电供应高峰时段。
在夜间利用电动汽车消纳风电，以减少弃风，可大大提高可再生能源的利用率，同时减少常规能源的利用。
日照强度的季度特性与风速的季度特性相似，在夏季波动最大，且其夏季高峰期强度比冬季高峰期强度要高出3倍。
根据智能充电优化算法，采用风电与光伏发电优化组合对10万辆电动汽车进行充电，与单位容量的光伏发电相比，单位容量的风电可为电动汽车提供更多的电能。
（四）智能充电模型
智能充电模型通过配合电动汽车用户的驾驶时间表，以保障电动汽车电量供应为目的，增加可再生能源的利用，同时相应地减少实时电力市场的购电量。
通过实际调查情况可知，风电价格对总供电成本的敏感性影响较大。
风电价格较低时，选用风电为最优方案；当风电价格较高时，则应增加化石燃料供电容量加入化石燃料发电降低了实时购电成本，但增加了ＲEC费用。
结果表明，在合理的风电价格下，对电动汽车服务商而言，风电比化石燃料发电更具经济性。
另外，当ＲEC费用较低时，宜选用化石燃料发电，通过购买ＲEC进行碳排放补偿。
当ＲEC价格高于0．16元/（kW•h）时，宜选用风电，并提高实时电力市场的购电量。
二、电动汽车智能充电路径规划
（一）初始化阶段
在初始化阶段中，初始化虚拟场景中的电动汽车、充电桩、路网、时间器等部分，并根据电动汽车的多目的地做出第1次优化。
采用Dijkstra算法为基础算法，即各目标点之间使用Dijkstra算法，确保目标之间的路径为最短路径。
由于电动汽车一般有多个目的地，因此采用最近邻点法，使电动汽车确定一条遍历所有目标点的最短路径[1]。
（二）阶段性分析
为了增大动态路径规划的准确率并且减少重复路径规划的执行次数，设定间隔的离散时间点和事件集。
间隔的离散时间点是将时间离散化，假定在单位时间段内的交通状况不会发生变化，在每个时间段初做出分析。
事件集为存储与动态路径规划有关的一系列事件集，包括各类的突发状况、电动汽车状态的改变等。
（三）电动汽车路径规划实时性分析
当电动汽车路径规划时，需要对路径规划的实时性进行分析，能否及时给出路径规划方案。
主要分为2种情况：第一，当有突发状况发生时无需重新计算，可从原有的存储的最短路径重新取出从当前位置到第1个目标节点的最短路径。
第二，当电动汽车电量不足时需找到一个最近充电桩，使得当前位置到达充电桩的距离与充电桩到达下一个充电桩距离之和最短，即需计算2段最短距离，因此需要保证其准确性，缩小充电桩搜索范围并及时做出路径规划。
结论：
简而言之，随着时代的不断发展，如今电动汽车已经步入人们的生活当中。
通过文章分析我们可以得出，接入电网的电动汽车作为灵活性负荷，为可再生能源大量并网起到了重要的调节作用。
一方面电动汽车可大量应用可再生能源，增加可再生能源利用率；另一方面，电动汽车通过合理安排充电时段，能响应可再生能源的不稳定性负荷，减少可再生能源的浪费[2]。
参考文献：
[1]彭飞，柳重堪，张其善．车辆定位与导航系统中的快速路径规划算[J].北京航空航天大学学报，2016，28（1）：70-73．
[2]樊月珍，江发潮，毛恩荣．车辆行驶最优路径优化算法设计[J].计算机工程与设计，2017，28（23）：5758-5761．。