M.Manikandan · R.Saravanan · G.Kannayeram · M.Saravanan · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.299

摘要 直流微电网（DCMGs）在减少碳排放和应对全球变暖方面具有重要作用。然而，维持稳定的直流母线电压并确保高效的能量流动仍面临挑战。本文提出了一种结合鹦鹉优化算法（Parrot Optimization, PO）与量子自注意力神经网络（Quantum Self-Attention Neural Networks, QSANN）的混合方法，命名为PO-QSANN，旨在提升集成电动汽车（EVs）和光伏发电（PV）的直流微电网能量管理系统（EMS）性能。本研究的目标是通过稳定直流母线电压来降低运行成...

解读: 该PO-QSANN混合优化算法对阳光电源直流微网产品具有重要应用价值。其DC母线电压稳定控制技术可直接应用于ST系列储能变流器的母线管理,量子自注意力神经网络的负荷预测能力可增强iSolarCloud平台的智能运维功能。论文中PI控制器参数优化方法与阳光电源三电平拓扑控制策略高度契合,0.4$/kW...