基于混合深度学习与苦鱼-秘书鸟算法的高电压增益交错升压转换器优化研究及其在光伏与风电系统中的应用

本研究针对光伏(PV)和风电系统集成中高电压增益交错升压转换器面临的效率、复杂性和动态环境适应性挑战，提出了一种创新的混合智能控制框架NL-BSONet。该研究结合神经长短期记忆网络(LSTM)、深度强化学习(DRL)和苦鱼优化算法(BFO)，开发了AN-DRLBO和AL-SONet两套优化系统，实现了97%的能量转换效率、32.5 dB电压增益和1.5%输出纹波，显著提升了可再生能源的并网稳定性与效率。

　　

在碳中和目标推动下，光伏(PV)和风电等可再生能源的并网需求激增，但这类能源的间歇性和波动性给电力转换系统带来严峻挑战。传统高电压增益交错升压转换器虽能提升电压等级，却常因环境参数突变出现效率下降、输出纹波增大等问题，犹如"电力高速公路上的颠簸路段"，严重制约可再生能源的大规模应用。

为攻克这一难题，国内研究人员创新性地将生物启发算法与人工智能技术相融合，开发出名为NL-BSONet的智能控制框架。这项发表于《Franklin Open》的研究，通过苦鱼(Bitterling Fish)的群体智能和秘书鸟(Secretary Bird)的捕猎策略，赋予电力转换系统"环境自适应"能力，使其能像生物般动态调节参数以应对天气突变。

研究团队采用三项核心技术：1) 基于LSTM的时间序列预测模型，可提前预判辐照度和风速变化趋势；2) 深度强化学习(DRL)框架，通过奖励机制自主优化控制策略；3) 苦鱼优化算法(BFO)与秘书鸟优化算法(SBO)的级联架构，分别实现微观参数调谐和宏观系统优化。实验数据来自MATLAB/Simulink仿真平台，结合美国国家可再生能源实验室(NREL)的标准辐照度(0-1.2 kW/m²
)和风速(2-25 m/s)数据集。

研究结果部分，"3.1 系统建模"揭示了新型转换器的核心机理：光伏阵列通过MPPT控制器实时追踪最大功率点，其输出功率遵循P=V×I的基本关系；风力系统则采用永磁同步发电机(PMSG)架构，经整流后与光伏能量在直流母线汇流。"3.3 AN-DRLBO"章节显示，该控制器将电压波动抑制在0.5%以内，较传统方法提升18%，其核心在于设计了包含三项要素的奖励函数R_t
=w₁
·P_out
(t)-w₂
·|V_ripple
(t)|-w₃
·|I_surge
(t)|，实现功率、纹波和浪涌的协同优化。

"4.1 模型对比"中的实验数据最具说服力：在32.5 dB电压增益下，NL-BSONet的转换效率达97%，较MPPC[18]、HGBC-PVS[19]等参照方法提升3.5-9.5个百分点。图10-19的对比曲线清晰显示，其响应时间(10 ms)和功率密度(600 W/L)等指标均创下新纪录。特别值得注意的是，在模拟风速从8 m/s阶跃至22 m/s的极端工况下（图22），系统仍能维持55°C的低温运行，印证了其卓越的热管理性能。

这项研究的突破性在于：首次将BFO的生殖行为模拟与SBO的捕猎策略相结合，构建了电力电子领域的"生物启发智能"新范式。就像苦鱼通过群体协作寻找最佳产卵地，BFO算法在参数空间中进行分布式搜索；而SBO则模仿秘书鸟的精准打击特性，快速锁定全局最优解。这种"微观协同+宏观决策"的双层架构，为处理可再生能源的非线性、时变特性提供了全新思路。

讨论部分指出，该技术有望将光伏/风电系统的度电成本降低12-15%，但需注意其在边缘设备部署时的计算资源需求。未来研究可探索模型压缩技术，使这套"电力系统智能中枢"能适配更多应用场景，为构建零碳电力网络提供关键技术支撑。