电网耦合型太阳能光伏与风力涡轮机-电动汽车混合系统的能量管理与功率预测创新研究

为解决可再生能源(如太阳能光伏PV、风力涡轮机)与电动汽车(EVs)并网带来的能量预测、功率管理和系统稳定性挑战，研究人员提出了一种新型混合能量管理与功率预测方案。该研究通过建立双向通信模型实现实时电价协调，并开发基于核函数的非参数能量模式优化器，显著提升了功率预测精度(实验显示光伏峰值发电达17 kW，微电网电压稳定在MG1:0.94–1.06 V)。研究成果为智能电网与EV集成系统提供了可扩展解决方案。

　　

随着可再生能源(太阳能光伏PV、风力涡轮机)和电动汽车(EVs)大规模接入电网，传统能源管理体系在应对其不确定性和动态负载特性方面面临严峻挑战。这项突破性研究构建了双向通信架构，实现光伏阵列、风力机组、储能装置、EVs与工业负载间的实时电价协调。创新性开发的核基非参数能量模式优化器(Kernel-based Nonparametric Energy Mode Optimizer)，通过历史能源数据和气象模式训练，将功率预测精度提升至新高度。实验数据生动展示：正午时分光伏系统爆发17 kW峰值发电量，逆变器稳定输出16 kW；双微电网电压(MG1:0.94–1.06 V，MG2:0.90–1.025 V)如优雅的舞者始终保持在安全区间。储能电池的荷电状态(SOC)在180-200%区间灵活跃动，完美实现能量缓冲与负载平衡。该研究不仅填补了能源预测与电网接口的核心技术空白，更为未来智能电网与EV融合系统提供了标准化、可扩展的解决方案模板。