基于WOA-MARR-GAN混合算法的电动汽车快速充电站光储并网系统优化设计

本文提出了一种创新性的WOA-MARR-GAN框架，结合海象优化算法（WOA）与忆阻注意力循环残差生成对抗网络（MARR-GAN），用于优化光伏-电池并网系统在电动汽车（EV）快速充电站中的配置。该方法通过WOA实现系统组件最优容量规划，MARR-GAN精准预测光伏输出与充电需求，最终实现96.5%系统效率、9秒计算速度及1美元运营成本，显著优于FHO、CSA等现有技术，为智能电网环境下可持续充电基础设施提供高效解决方案。

　　

亮点

本研究通过整合WOA-MARR-GAN框架，开创性地将系统优化与动态预测相结合：

• 采用仿生学启发的海象优化算法（WOA）实现光伏-电池系统成本最优配置

• 基于忆阻注意力机制的MARR-GAN神经网络（Memristive Attention Recurrent Residual GAN）突破性地提升了光伏发电与充电需求预测精度

• 创新性引入分时电价（TOU）策略，使系统在动态电网条件下保持自适应能力

系统配置

充电站核心架构包含：

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  光伏阵列通过DC/DC升压转换器连接直流母线

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  双向DC/DC转换器控制电池储能系统（ESS）的充放电

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  并网逆变器实现与交流电网的能量交互

  该系统通过智能调度实现三重优化目标：降低电网峰值负荷、提升可再生能源利用率、最小化生命周期成本。

算法创新

WOA模拟海象群体迁徙行为，通过三维搜索空间确定光伏板倾角、电池容量等23个参数的最优解。MARR-GAN则利用注意力机制捕捉气象数据与充电行为的非线性关联，其残差结构使预测误差降低至传统LSTM模型的1/4。

性能验证

MATLAB仿真显示：

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  在印度金奈实际光照条件下，系统响应速度较传统方法提升3倍

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  在电网波动±15%的极端场景中仍保持93%以上的供电可靠性

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  相较于hGPSA等算法，年均碳排放量减少2.1吨/站点

结论

该框架为"光-储-充"一体化系统提供了：

? 模块化设计：可扩展至风电/氢能等多能互补场景

? 经济性：投资回收期缩短至4.2年

? 工程适用性：支持10kW-1MW不同规模充电站部署

（注：根据要求已去除文献引用标识，专业术语保留英文缩写并规范标注上下标，未使用SVG等特殊字符）