人工智能的采用正在现代工业的各个领域迅速扩展，其驱动力源于提高生产率和效率的承诺。人工智能算法在优化生产流程、改进决策以及实现预测性维护方面尤为有效。

电力电子技术作为当今普遍电气系统中的重要组成部分，是另一个受益于人工智能部署的领域。电力电子设计常常类似于一种工程艺术，其中创造力、直觉和经验与基础的数学和物理规则相辅相成。机器学习与先进仿真工具的出现，为设计周期带来了前所未有的加速，并提升了变换器从拓扑选择、热管理到可靠性评估的整体性能。

这些观点在Lalitha等人的一篇论文中进行了探讨。正如作者所指出的，传统的电力变换器控制策略——尤其是通常嵌入在32位微控制器中的比例-积分-微分控制器——在系统行为可预测且呈线性的情况下表现良好。

在这种情况下，控制与输出之间的关系保持稳定，并可通过固定增益进行校正。然而实际上，电力电子变换器通常是非线性的，其运行受开关动态、噪声、负载变化、快速瞬变及器件容差等多种因素影响。

人工神经网络、模糊逻辑和机器学习技术能够更有效地应对这些挑战，因为它们可以从大型数据集、仿真和实际运行中学习最优控制动作。其回报可能是巨大的：基于人工智能的控制方法能提高变换器效率、减少损耗，从而有助于降低碳足迹。

电力电子中的人工智能技术

多种人工智能技术与电力电子领域相关：

机器学习作为人工智能的一个子集，开发统计模型和算法，使系统能够在无需显式编程或指令的情况下执行任务。机器学习识别数据中的模式，并利用这些模式进行预测或决策。

模糊逻辑是一种数学框架，使计算机能够在不确定性和不精确性下进行“推理”。数据通过诸如“低”、“中”、“高”等语言变量表示，并应用逻辑规则进行决策。这些规则有时可以通过机器学习从数据中推导得出。模糊逻辑系统的输出是一个“模糊集”，表明输出属于不同类别的强度。该方法在涉及优化、故障诊断和能量管理的问题中非常有用。

元启发式方法是受自然、社会或生物过程(例如进化)启发的优化算法。它们解决了传统优化方法难以应对的复杂问题，包括电力电子设计、变换器调谐和能量管理。

尽管这些人工智能技术带来了显著优势，但它们融入电力电子系统也引入了若干必须应对的挑战。作者指出了需要解决的几个问题：

训练数据的质量与代表性

人工智能算法快速且硬件友好的实现

全面理解人工智能驱动的控制决策以评估其有效性

确保基于电力电子的电气系统在变化的负载、输入电压、温度和环境下保持鲁棒性

人工智能在电力电子中的应用

除了人工智能的通用能力外，其影响可以在电力电子的广泛应用中观察到。

人工智能正在经历爆炸性增长，数据中心的快速扩张和用于训练日益庞大模型的GPU硬件需求激增就是明证。然而，这种激增也引发了人们对能源消耗的严重关切。

通过提升数据中心内电力变换器的性能，人工智能可以帮助减少维持其增长所需的能源，从而形成一个良性的反馈循环，即技术进步减轻了环境影响。

如今，人工智能在自动驾驶、图像与语音识别、计算机视觉等领域已不可或缺。它在解决逆变器问题、预测超级电容器工作寿命以及通过最大功率点跟踪驱动能源系统方面也发挥着关键作用。

人工智能在电力电子中的作用至关重要，因为与其他工程领域不同，电力电子系统在高度时变的条件下运行，其目标涵盖规划、控制和维护。

根据论文所述，基于人工智能的变换器设计将开发时间减少了78%，并使设备在98%的时间内正常工作。传统设计严重依赖复杂的分析框架，而人工智能则通过利用速度、效率和数据驱动的可靠性来加速这一过程。

人工神经网络已经实现了一种新颖的设计方法论。通过基于2000多个设计进行训练，人工神经网络识别出了能效最高和功率密度最大的配置。作为这种优化的结果，一种采用氮化镓开关、搭配电感、电容和散热器的单相逆变器实现了具有竞争力的功率密度和效率。

电力电子控制基础

一个被广泛接受的电力电子定义是：“电力电子的任务是以最适合用户负载的形式处理和控制电能，提供电压和电流。”

电能的控制是通过协调使用半导体开关(功率晶体管)、电力变换器和控制算法来实现的。

现代应用——从电动汽车、可再生能源系统、电机驱动到消费类电源和电力传输——都要求越来越高的效率、更好的可靠性和更大的功率密度。

电力变换器的传统控制方法包括：

时间比率控制：在脉宽调制中，总开关周期T(频率=1/T)是固定的，而导通时间TON的调整改变了占空比TON/T。相反，在频率调制中，TON固定，通过改变开关频率1/T来调节占空比。

电流限制控制：在电流限制技术中，控制器不是控制输出电压，而是通过使电流(通常是电感电流)保持在由下限Imin和上限Imax设定的范围内来调节电流。开关根据电流是否低于Imin或超过Imax来导通或关断。

尽管这些方法确保了稳定运行，但在应对快速变化的工况时可能力有未逮。人工智能和机器学习在增强实时监控、可靠性、效率和整体性能方面变得不可或缺。

变换器中的机器学习

机器学习的主要应用之一是在具有不同拓扑结构(如降压、升压和升降压)的变换器设计与控制中，其中机器学习能提高效率、动态响应和稳定性。

另一个关键应用是故障检测与诊断，机器学习算法通过监测变换器的输出波形，检测与预期行为的任何偏差。

一个基于人工神经网络的预测控制通用案例研究涉及使用自适应学习策略：人工神经网络预测系统输出，并实时持续调整其参数以实现最佳性能。

这种预测控制方案的结构如下图所示，其中人工神经网络接收与电力电子系统相同的输入信号X，并生成估计输出Yest。

实际输出Y与估计输出Yest之间的差值(即误差E)通过反向传播用于更新人工神经网络的权重和偏置，从而改进未来的预测。

在此应用中，电力电子系统的精确数学模型可能是未知的或过于复杂而难以推导。数据驱动的人工神经网络模型通常能提供足够准确的估计。人工神经网络可以控制电机驱动、逆变器或变换器等系统，提升性能、效率和可靠性。

人工神经网络的结构分为输入层、隐藏层和输出层，由相互连接的“神经元”组成。每个神经元计算其输入的加权和，应用激活函数，并将结果传递下去，直到产生输出。

激活函数是对加权和施加的非线性变换，使人工神经网络能够建模复杂关系。通过反向传播，误差被反向传递以更新权重，逐步提高准确性。

诊断应用

除了变换器应用之外，基于人工智能的诊断技术还扩展到旋转电机领域。

故障诊断和状态监测对于确保旋转电机的安全性和可靠性至关重要。已有研究将应用于振动和电流信号的人工智能技术用于诊断缺陷，并预测机械和电气故障。

一种有效的方法是使用支持向量机，这是一种监督式机器学习算法，通过寻找最佳边界来区分不同类别。在这种背景下，支持向量机学习采样信号中的模式，以区分正常运行与各种类型的故障。

功率控制应用

除了诊断和控制，电力电子技术如以下所述，在许多工程领域都扮演着核心角色。电力电子控制在广泛应用中至关重要，因为它能调节电压、控制功率流，并高效、准确地进行能量转换。主要应用包括：

· 电动汽车：电机控制，电池充电

· 公共电网：电压调节，降低输电和配电损耗

· 可再生能源：将太阳能/风能系统的直流输出转换为交流并网电能

· 消费电子：个人设备的电源和适配器

· 储能系统：高效的充放电控制

· 工业和医疗系统：电机速度和转矩控制，医疗设备的电力输送

· 数据中心：从800V直流母线为CPU、GPU和其他计算集成电路进行交流/直流转换及高电流、低电压的生成

人工智能支持的电力电子技术是以更清洁、更小型、更快速和更可靠的方式实现电能精确控制的基础。