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题名基于强化学习的单电感多端口变换器调制策略设计方法
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作者
白敬波
陈宇
谢诗语
代新维
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机构
华中科技大学电气与电子工程学院
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出处
《北京航空航天大学学报》
北大核心
2025年第5期1480-1489,共10页
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基金
湖北省青年拔尖人才项目。
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文摘
单电感多端口(SIMP)变换器具有多硅少磁的特性,在诸多领域有很好的应用潜力,但其开关模态多,调制策略设计复杂,目前的设计方法是人为挑选开关模态序列并进行模态分析,设计过程需要电力电子专业知识和经验。基于此,提出一种基于强化学习(RL)的单电感多端口变换器调制策略设计方法,使用神经网络(NN)生成调制策略,该方法将端口电压和变换器结构等已知条件作为神经网络输入,并采用一组简单的规则提供奖励用于训练神经网络,避免繁复的人工设计。通过强化学习,神经网络无需人为干预即可在试错中总结经验,生成不同运行工况下的最优调制策略。对一种单电感多端口变换器进行调制策略设计,并通过实验验证了所提方法的有效性。
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关键词
单电感多端口变换器
开关模态
调制策略
强化学习
神经网络
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Keywords
single-inductor multi-port converter
switching mode
modulation strategy
reinforcement learning
neural network
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分类号
TM131.3
[电气工程—电工理论与新技术]
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