Гибридная оптимизация и графовая сеть для устойчивой зарядки электромобилей с использованием двухтранзисторного моста и возобновляемой энергии

Почему важна более чистая зарядка автомобилей

Электромобили обещают чище улицы и снижение выбросов углерода, но способы их зарядки по-прежнему во многом зависят от традиционной энергосети. В этом исследовании рассматривается, как создать более интеллектуальную зарядную станцию, которая в основном питалась бы от солнечной энергии и топливных элементов на водороде, поддерживала бы аккумуляторы в качестве резерва и при этом обеспечивала бы надежную и доступную зарядку. Комбинируя эффективный силовой преобразователь с продвинутыми алгоритмами, заимствованными как из природы, так и из современной искусственной интеллектуальной техники, авторы показывают, как зарядные узлы будущего могут одновременно стать экологичнее и дешевле.

Смешение солнца, водорода и аккумуляторов

Зарядная станция, рассмотренная в работе, использует комбинацию солнечных панелей, топливного элемента и батарейного банка, все они подключены к общему постоянному «шине», своеобразному энергетическому шоссе. Солнечные панели обеспечивают недорогую электроэнергию при наличии солнечного света, в то время как топливный элемент предоставляет управляемую резервную мощность, когда наступают тучи или резко возрастает спрос. Батарея накапливает избыточную энергию и заполняет пробелы, сглаживая естественные колебания выработки возобновляемых источников и поведение водителей. Вместе эти три источника стремятся поддерживать стабильную зарядку электромобилей, несмотря на сильную переменчивость как в подаче энергии, так и в поведении водителей.

Силовая электроника в сердце станции

Между этой общей шиной и аккумулятором автомобиля размещён ключевой узел — преобразователь dual active bridge (двойной активный мост). Он действует как умная «коробка передач» для электричества, позволяя энергии течь в обоих направлениях с высокой эффективностью и обеспечивая электрическую развязку для безопасности. Точная подстройка фаз переключения внутренних элементов преобразователя позволяет регулировать, сколько мощности подаётся в автомобиль или возвращается в накопитель станции. Такая тонкая настройка помогает поддерживать напряжение шины примерно на постоянном уровне и формировать ток таким образом, чтобы аккумулятор автомобиля заряжался быстро вначале, а затем мягче, способствуя продлению срока службы батареи.

Планирование по образцу природы для удешевления энергии

Одной аппаратуры недостаточно; станции также нужен «мозг», который решал бы, когда использовать солнечную энергию, когда подключать топливный элемент и когда заряжать или разряжать аккумулятор. Для этого исследователи обращаются к «алгоритму оптимизации пеликана» — математическому методу, смоделированному по поведению пеликанов при совместной охоте на рыбу. В исследовании каждый виртуальный «пеликан» представляет собой вариант расписания потоков энергии и настроек преобразователя. Многократно исследуя и уточняя такие варианты, алгоритм ищет режимы работы, минимизирующие долгосрочную стоимость энергии с учётом ограничений оборудования и изменчивости поведения водителей и возобновляемых источников.

Графовый «мозг» для решений в реальном времени

В дополнение к планировщику команда использует продвинутую нейросеть, называемую атрибутной многопорядковой графовой сверточной сетью. Вместо того чтобы рассматривать каждый источник энергии или нагрузку по отдельности, эта модель трактует станцию как сеть взаимосвязанных узлов: выработка солнечной энергии, поведение топливного элемента, состояние заряда батареи, напряжение шины и потребность в зарядке транспортного средства. Она учится тому, как изменения в одной точке распространяются по остальной системе, улавливая многошаговые зависимости, которые более простые модели упускают. После обучения этот графовый «мозг» предсказывает оптимальные управляющие сигналы для преобразователя dual active bridge, помогая станции реагировать в реальном времени на резкие изменения освещённости или спроса на зарядку.

Что показали моделирования

Используя подробные компьютерные симуляции, авторы показывают, что их гибридная схема управления удерживает ключевые электрические величины — такие как напряжение центральной шины, ток нагрузки и напряжение аккумулятора автомобиля — устойчивыми в течение нескольких секунд после запуска. В тестовом сценарии солнечная энергия постепенно снижается, в то время как топливный элемент и аккумулятор корректируют свои вклады так, чтобы автомобиль продолжал получать почти постоянную мощность. Профиль зарядки аккумулятора автомобиля соответствует ожиданиям водителей: быстрый рост напряжения и тока в начале, за которым следует более плавная фаза, защищающая батарею от перегрузок. В целом станция обеспечивает около 4 киловатт устойчивой мощности зарядки с лишь незначительными, быстро устраняемыми провалами.

Ниже расходы при более экологичной зарядке

Возможно, самым впечатляющим результатом является экономический эффект. Когда новая методика — сочетание оптимизации на основе пеликанов и графовой нейросети — сравнивается с рядом популярных планировочных подходов, она показывает наименьшую стоимость за единицу доставленной энергии. В исследовании приводится уровень приведённой стоимости энергии примерно пять с половиной центов за киловатт-час, что примерно вдвое ниже по сравнению со стандартным методом роя частиц и более чем на 70 процентов ниже по сравнению с некоторыми другими эвристическими подходами. Для неспециалиста это означает, что за счёт согласованного управления тем, когда и как различные чистые источники энергии подают питание на зарядное устройство, и за счёт точного управления силовой электроникой станция может предложить надёжную возобновляемую зарядку по цене, сопоставимой с или лучше, чем у традиционных сетевых вариантов.

Цитирование: Narayanan, P., Kandasamy, P., Kandasamy, N. et al. A hybrid optimization and graph network for sustainable electric vehicle charging using a dual active bridge converter and renewable energy. Sci Rep 16, 8868 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-36280-0

Ключевые слова: зарядка электромобилей, возобновляемая энергетика, умные сети, силовая электроника, оптимизация энергии