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基于人工智能的电动汽车到家庭(V2H)能源管理系统性能优化( Artificial Intelligence-Based Performance Optimization of Electric Vehicle-to-Home (V2H) Energy Management System )
Mahdi Shafaati Mohammad Saad Alam Furkan Ahmad Samir M Shariff M. S. Jamil Asghar
拥有巨大电池的电动汽车能够储存大量能量。这种储存的能量可用作备用电源，或当停电或减载发生时作为家用负载的备用储能。此外，太阳能光伏(PV)能还可用于电动汽车电池充电，改善家用负荷的备用能源。本文的主要目的是降低家庭的能源成本，尽量减少家庭负荷对电网的依赖，提高在减载和停电期间向住宅负荷供电的可靠性，以及最大限度地利用安装在屋顶上的太阳能光伏阵列(SPVA)所产生的电能。此外，交流(AC)负载连接到交流母线上，直流(DC)负载单独连接到直流母线上，以避免转换（DC到AC和AC到DC）时的功率损失。本文采用模糊推理系统(FIS)对家庭进行有效的能量管理，使电动汽车的储能更好地用于家庭负荷。提出了一种基于模糊逻辑控制器(FLC)的车辆到家庭(V2H)系统模型，用于管理车辆电池、屋顶SPVA、应急备用电源、直流和交流住宅负荷以及电网电源。在Sugeno推理系统的基础上，设计并开发了一个有效、可靠的模糊逻辑控制器，并通过自适应神经模糊推理系统(ANFIS)对其进行了优化。第一次设计的规则数为47条，通过ANFIS优化将其减少到38条。因此，为整个系统减少了六个FLC的54条规则。此外，结果表明，在经济参数方面有可观的价值。
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