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使用混合DOA - SBNN方法与可再生能源集成的电动汽车充电站的微电网系统
配备微电网的电动汽车充电站提供了经济和可持续的电源。除了支持环保移动性外，该技术还降低了网格依赖性并提高了能源可靠性。手稿引入了一种用于整合玩偶制造商优化算法（DOA）和空间贝叶斯神经网络（SBNN）的效率电动汽车（EV）的混合技术。此方法优化了微电网中光伏（PV），风力涡轮机（WTS），超级电容器（SCS）和电池储能系统（BESS）的关节操作，以增强EV充电站的效率，可靠性，可靠性和功率质量，同时降低电气限制。SBNN预测EV负载需求，以提高效率和可靠性，而DOA管理微电网（MG）弹性，以确保无缝的EV充电。MG系统具有四相电感器耦合的交织增压转换器（FP-ICIBC）和用于最佳功率管理的分数比例 - 比例衍生物（FOPID）控制器。MATLAB中的评估将DOA - SBNN与现有方法进行了比较，证明了其在增强EV充电性能方面的有效性。所提出的方法优于所有当前技术，包括多群优化（MSO），多物镜灰狼优化器（MOGWO）和修改的多目标SALP SALP群群优化算法（MMOSSA）。结果表明，推荐方法的能量效率为19.19％，26.15％和
使我成为BNN：从预训练模型估算贝叶斯不确定性
其中矩阵w（j）µ和w（j）σ表示层j，j j〜n（0，1）的后验分布的平均值和标准偏差，而操作员norm（β，βJ，γJ），可训练的参数βJ和γj的均值和标准偏差，可以指代任何批次，层，层，层，层或实例化。