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摘要：在电动汽车 (EV) 中，使用多种能源通常可以保证安全行驶，而无需担心续航里程。电动汽车由光伏 (PV)、电池和超级电容器 (UC) 系统供电。这种安排的总体结果是行驶距离增加；电池尺寸减小；反应改善，尤其是在过载情况下；以及电池寿命延长。改进的结果可以高效利用能源，提供舒适的驾驶体验，并且需要更少的能源。在本研究中，讨论了 PV 系统和混合储能系统 (HESS)（包括电池）和 UC 之间的能源管理。提出了称为人工神经网络 (ANN) 和 Aquila 优化算法 (AOA) 的能源管理控制算法。所提出的组合 ANN-AOA 方法充分利用了 UC，同时限制了电池放电电流，因为它还可以缓解高速动态电池充电和放电电流。在 MATLAB 仿真环境中描绘和查看响应行为，以表示负载变化和各种道路状况。我们还讨论了光伏系统、电池和 UC 之间的管理，以实现与现有的改进型和声搜索 (MHS) 和基于遗传算法的比例积分微分 (GA-PID) 相比更高的 91 公里/小时的速度。这项研究的成果可以帮助汽车行业的研究人员和专业人士以及参与设计、维护和评估各种能源和存储系统（尤其是可再生能源）的各种第三方。
光伏供电混合储能能源管理......
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