CONVERTISSEUR CC-CC BIDIRECTIONNEL À PLUSIEURS NIVEAUX ÉLIMINANT LES ONDULATIONS MAXIMALES GRÂCE À UN RÉSEAU D'APPRENTISSAGE PROFOND OPTIMISÉ
DOI :
https://doi.org/10.59277/RRST-EE.2026.1.21Mots-clés :
Dispositifs de mobilité personnelle, Apprentissage profond, Stations de recharge, Optimisation modifiée de l'empereur pingouin, Cycle de serviceRésumé
Dans cette recherche, un nouveau convertisseur CC-CC bidirectionnel à plusieurs niveaux, basé sur l'apprentissage profond et utilisant un réseau neuronal multigraphe optimisé Emperor Penguin (MEPO-MGN2) modifié, a été proposé. L'énergie du réseau est convertie en courant continu à l'aide d'un convertisseur CA-CC, puis un convertisseur CC-CC bidirectionnel à plusieurs niveaux (MLDC) est utilisé pour le transfert d'énergie dans les deux sens entre le réseau et les PMD. La méthode proposée utilise un réseau de convolution multi-graphes attentionnel (AMGCN) pour prédire le cycle de service (α) du MLDC afin de réguler le flux d'énergie entre le réseau et les PMD, et inversement. Ce système utilise plusieurs contrôleurs proportionnels-intégraux (PI) pour réguler la tension et le courant, afin d'assurer un transfert d'énergie stable et optimisé. L'optimisation modifiée de l'empereur pingouin (MEPO) est utilisée pour régler les paramètres du MLDC, ce qui permet d'obtenir une tension de sortie CC bien régulée dans les stations de recharge. Les performances du MEPO-MGN2 sont évaluées et la mise en œuvre est réalisée à l'aide de la plateforme MATLAB. L'efficacité de la méthode proposée est de 98,5 %, supérieure à celle des autres techniques de conversion existantes.
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