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摘要——本研究介绍了一种新型混合滑模控制器，该控制器集成了人工神经网络 (SMC-ANN)，用于使用智能电源管理系统 (IPMS) 进行实际电力交换。本文的目的是探索电动汽车的瞬态和稳态电压、瞬态电流、瞬态功率以及电动汽车扭矩和电动汽车速度。在给出一个非线性信号来模拟网络在其正常行为的横截面上“滑动”时，滑模控制是一种影响非线性系统动态的非线性控制策略。该设置包括公用电网、集成光伏电源 (PV) 能量和电池存储系统 (BSS)。实施高增益 DC/DC 升压转换器以将 BSS 连接到 DC 总线。电源调节系统从 PV 面板 (PCS) 接收直流输出电压。这些转换器的双向特性提供了存储系统、负载和 PV 系统之间电力传输的好处。将新开发的算法得到的结果与传统滑模控制器 (SMC) 进行比较，发现新开发的算法比传统算法产生的结果更好。使用 MATLAB 软件进行仿真。索引术语 — 电池存储系统 (BSS)、光伏系统 (PV)、滑模控制 (SMC)、人工神经网络 (ANN) 和 MATLAB。
智能电网光伏储能环境中的电动汽车
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