基于LiWO-SRDN的电动汽车充电协调技术，通过单开关高升压ζ变换器实现稳定智能电网系统

《Scientific Reports》：LiWO-SRDN-based EV charging coordination for stable smart grid systems using a single-switch high step-up zeta converter

　　

摘要

间歇性可再生能源以及电动汽车的日益普及，给智能电网的稳定性和能源管理带来了巨大挑战。为应对这些挑战，本文提出了一种混合式电动汽车充电协调系统。该系统将单开关高升压Zeta变换器与叶风优化算法以及脉冲深度残差网络结合在统一框架中。所提出的方法旨在提升电网稳定性、优化变换器效率、减少充电误差，并提高包含光伏和风电系统的能源利用效率。在此架构中，叶风优化算法用于微调PI控制器的参数，而脉冲深度残差网络则能预测理想运行参数，从而在动态电网环境下实现稳定运行。该框架已在MATLAB中实现，且将叶风优化-脉冲深度残差网络模型与其他几种模型进行了比较，包括自适应交互人工神经网络、人工神经网络-粒子群优化算法、多智能体深度神经网络以及Gannet优化算法-扩张残差卷积神经网络模型。实验结果表明，叶风优化-脉冲深度残差网络模型能够实现电动汽车充电的协调控制以及变换器的稳定运行。测试数据显示，该模型的变换器效率可达99.7%，能源利用效率为98.7%，系统误差仅为1.5%。在稳定性、效率以及充电协调性方面，该模型均优于其他方法。这些研究结果表明，该模型显著提升了智能电网的运行性能，尤其是在处理电动汽车充电和可再生能源接入的场景中。