基于人工智能的电力电子智能控制系统研究

引言

电力电子系统作为电能转换与传输的核心环节，其控制性能直接影响电力系统的运行质量。传统电力电子控制系统依赖精确数学模型与固定控制策略，在面对非线性、参数时变及复杂工况时，常出现控制精度不足、响应滞后等问题，难以满足现代电力系统对高效化、智能化的需求。

一、人工智能的电力电子智能控制系统核心技术原理

1.1 电力电子控制系统基础

电力电子控制系统以电力电子器件为核心，依托控制逻辑实现电能变换与传输。电力电子器件的开关特性直接影响系统性能，其导通与关断的响应速度、耐压耐流能力，决定了电能转换效率与安全边界。传统控制方法中，PID 控制通过比例、积分、微分调节消除偏差，实现输出量的稳定控制；脉宽调制技术则通过调整脉冲宽度改变输出电压或电流，适配负载需求。这些基础构成了控制系统的 执行骨架，但传统方法对复杂工况的适应性有限，难以应对参数时变或非线性特性带来的挑战。

1.2 相关人工智能算法

人工智能算法为电力电子控制提供决策大脑。机器学习算法通过分析历史数据挖掘规律，支持向量机可对系统运行状态分类，实现异常工况识别；随机森林能整合多维度特征，优化控制参数。深度学习算法中，神经网络通过多层非线性映射逼近复杂关系，可构建电力电子器件的高精度模型，实现动态特性预测。智能优化算法如遗传算法、粒子群算法，通过模拟生物进化或群体协作，在参数寻优中跳出局部最优，找到全局最优控制策略。

1.3 人工智能与电力电子控制的融合机制

两者融合的核心是数据驱动决策、精准执行的协同。数据交互上，传感器采集的电压、电流等实时数据，经预处理后输入人工智能模块，算法输出的控制参数或策略则转化为电力电子系统可识别的指令。控制逻辑协同体现为传统控制保底、智能算法优化，常规工况下由 PID 等传统方法保证基础稳定，复杂工况时人工智能算法介入，通过参数自适应调整或策略重构提升控制效果。

二、基于人工智能的电力电子智能控制系统设计

2.1 系统总体架构

电力电子智能化控制系统的AI 控制方案是从低到高分层次的智能协同控制，人工智能需要软硬件组合，其中的硬件系统主要由感知-决策-动作构成，智能感知技术如测量、采样、数据计算等由传感器来实现，诸如开关器件的选型、匹配等优化决策由高效处理器来完成，采用电力电子控制技术调节功率器件的通断状态的控制元件就称为执行器；而对于执行器和控制器所形成的硬件方案，则需要考虑到系统信号从感知到执行的时间差，其中，信号检测与接收处理的过程中需要高速信号接口，缩短信号传输的时延，信号控制与输出过程中必须根据执行器与开关器件之间的绝缘要求以及温控散热等对它们之间的电气连接进行设计。

2.2 核心功能模块设计

本层主要设计了基于数据输入及预处理、人工智能决策以及精确控制的逻辑模块。数据输入及预处理模块是指系统通过传感器直接获取数据信息，然后采用滤波技术进行噪声信号的抑制，完成信号有效数据特征的提取等预处理工作。人工智能决策模块是指基于机器学习技术和深度学习技术实现对实际运行信息和历史数据中特征的分析和掌握，针对实时动态数据信息，通过计算自动输出控制参数；通过对检测到的负载突变异常、器件老化异常等数据信息进行实时的判断，决定变化后的控制机制，从而实现对系统数据的动态算法更新，达到精确控制的目的。执行及反应回路模块是指将人工智能决策模块计算好的精确控制算法通过直接的执行进行运行处理，保证控制目标能达到预期。

2.3 系统仿真建模

搭建模型仿真以能仿真对应的工作方式为原则，通过仿真模型进行设计研究的可行性仿真。采用的建模软件可以进行电力电子与人工智能联合仿真，既可以建立电力电子元件的电路结构，又可以加入算法模块以仿制定决策行为。模型搭建按照分层的理念，先搭建电力电子控制主电路模型，包含整流、逆变等整流变环节的电力电子电路，反映电力电子器件的通断特性和非线性特性；其次搭建控制电路结构模型，加入各传感器控制电路环节和控制器的仿真电路，表示电路之间的信号传递关系。

三、系统性能测试与分析

3.1 测试方案设计

系统性能测试需构建贴近实际应用的测试环境，以全面验证控制效果。测试环境搭建采用硬件在环模式，将实物控制器与仿真的电力电子主电路、负载系统连接，既保留真实控制单元的运算特性，又通过仿真灵活模拟不同工况。测试指标涵盖控制精度、响应速度、稳定性三大核心维度：控制精度聚焦输出量与目标值的偏差程度；响应速度以工况变化到系统调整稳定的时间为衡量标准；稳定性则通过长时间运行的参数波动幅度评估。测试场景需覆盖常规工况与极端工况，常规工况模拟稳定负载下的连续运行，极端工况包括负载突变、输入电压波动、器件参数漂移等，以全面检验系统在复杂条件下的表现。

3.2 测试结果分析

测试结果分析需围绕对比验证与特性挖掘展开。将基于人工智能的控制系统与传统控制系统在相同工况下的表现对比，从控制精度、响应速度等指标差异中，明确人工智能算法带来的优化效果。针对不同人工智能算法的测试结果进行横向比较，分析算法在非线性工况下的适配性，例如神经网络算法在参数时变场景中的控制稳定性，或智能优化算法在快速响应需求下的表现。

3.3 系统鲁棒性验证

鲁棒性验证聚焦系统在扰动条件下的抗干扰能力与恢复能力。在负载扰动测试中，通过突然增减负载模拟实际运行中的负载波动，观察系统输出的波动幅度及恢复至稳定状态的时间，评估控制策略对负载变化的适应能力。参数扰动测试则通过人为调整电力电子器件的参数，检验系统是否能识别参数变化并自动修正控制参数。外部干扰测试引入电压脉冲、电磁噪声等常见干扰源，监测系统是否出现误动作或输出异常。

结语

本研究构建的基于人工智能的电力电子智能控制系统，通过算法与控制技术的融合，在控制精度、响应速度及鲁棒性上展现出优势，验证了人工智能在电力电子控制中的应用价值。但系统仍存在算法适配性待优化、工程化成本需降低等问题。未来需进一步提升算法效率，推动多算法协同，增强与实际电力场景的兼容性。随着技术迭代，该系统有望在新能源并网、电力传动等领域广泛应用，为电力系统智能化升级提供有力支撑。

参考文献

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