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本手稿提出了一种新型的混合人工智能（AI）方法，用于针对电动汽车充电站（EVCSS）专门设计的统一功率质量护发素（UPQC）。的目的是整合多个车辆到网格（V2G）功能，从而减轻与电动汽车（EV）网格集成相关的挑战，并结合分布式能源（DERS）。本手稿中提出的混合技术结合了梯度提升决策树（GBDT）算法和果冻搜索（JS）算法，称为GBDT - JS技术。这种创新的方法涉及利用充电站提供电动汽车充电服务，并促进电动电动机的排放。将UPQC与DER的集成（例如光伏（PV））实施，以降低转换器的功率额定功率和实现功率需求需求。使用UPQC内的初始转换器用于管理直流电流（DC）电压，而第二个转换器则监督电动汽车的功率充电或放电过程。此外，它减轻了电池电压发射的影响。具有车辆到网格功能的UPQC最小化网格的负载压力，从而防止了过度流动的问题。提出的方法调节UPQC转换器以减轻电力质量问题，例如谐波电流和电压下垂。随后，使用MATLAB/SIMULINK操作平台证明了该技术的有效性。GBDT - JS性能的评估涉及与现有技术的比较分析。该评估表明，该提出的方法有效地减轻了功率质量问题，特别减少了总谐波失真（THD），并提供最佳结果。
应用能量 - 欧洲 - 加迪夫大学
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