用于电力电子的人工智能

人工智能（AI）近年来发展迅速，已成为过去几十年中最重要、研究最活跃的领域之一。AI的主要目标是使系统能够展现出类似人类的智能，包括学习、推理和决策能力。尖端技术具有无与伦比的优势，并已成功应用于非常广泛的行业领域，例如图像分类、语音识别、自动驾驶汽车导航甚至计算机视觉。就电力电子而言，AI开辟了强大的影响领域，通过将智能融入电力电子系统，已为复杂任务找到了新的解决方案。人工智能系统创造了自我意识和适应性，为这些系统带来了更高的自主性。AI在该领域的应用多样且影响巨大，包括但不限于：

1. 设计优化： AI 方法被用于改进关键组件的设计，例如功率模块散热器，以确保更好的热管理和效率。
2. 智能控制系统： AI驱动的控制器，例如用于多色发光二极管（LED）的控制器，通过根据环境和运行条件动态调整设置来提高性能。
3. 可再生能源系统： AI用于风力发电系统中的最大功率点跟踪（MPPT）控制，以提高能量捕获效率，即使在风力波动的情况下。
4. 故障和异常检测： AI算法能够在逆变器中进行实时监控和异常检测，确保可靠性并最大限度地减少停机时间。
5. 预测性维护： 高级AI模型可以预测超级电容器等组件的剩余使用寿命（RUL），从而便于主动维护并降低运营成本。

AI在电力电子中的应用不仅优化了系统效率，还为以前无法实现的功能创新开辟了道路。

数据科学的快速发展，包括传感器技术、物联网（IoT）、边缘计算、数字孪生和大数据分析，已经改变了电力电子系统的格局。这些方法提供了从设计和开发到运行和维护的系统生命周期各个阶段的大量数据。不断增长的数据量和多样性带来了前所未有的机遇。这个坚实的基础为AI在电力电子中的应用铺平了道路。AI利用丰富的数据来解锁创新的解决方案，从而提高电力电子系统的竞争力。通过先进的数据驱动方法，AI实现了

1. 全局设计优化： 复杂的数据集分析侧重于同时包含多个参数的设计改进，以提高性能和节省成本。
2. 基于实时数据的自适应和预测控制算法的应用，增强了系统在不同运行条件下的最佳性能。
3. 系统健康监控和估算： 人工智能模型监控系统健康状况，预测故障，并及时进行干预，从而提高可靠性并延长系统寿命。

这是因为这些技能使电力电子研究能够采取数据驱动的方法，这对于解决复杂且棘手的问题尤其有用。人工智能的洞察力和预测能力支持非线性动力学、复杂交互或不确定的运行环境等复杂场景。此外，数据科学技术的融合使数据采集、处理和分析无缝进行，从而使人工智能算法能够高效且有效地工作。例如，传感器网络和物联网设备提供实时数据流，而边缘计算和数字孪生则促进了快速仿真处理。大数据分析通过产生有意义的见解来进一步提取能力，从而促进电力电子领域创新和进步的工作。

电力电子系统具有独特的挑战和特性，这些挑战和特性使其需求和功能与其他工程领域（如图像分类）不同。需要考虑诸如控制系统中的高速调谐、用于识别组件老化的监控条件的极端灵敏度以及各种系统参数之间的复杂交互等挑战。因此，有必要通过专门解决这些需求的方法和策略在电力电子中实施人工智能（AI）。鉴于这些独特的功能，对AI在电力电子中的应用进行全面概述的需求日益增长。这些发展将超越协同研究，并鼓励跨学科合作和创新。这将有助于更好地将AI解决方案（在性能、可靠性和效率方面有所提高）融合到电力电子的独特需求中。

电力电子系统中的AI功能和应用

人工智能已被证明在电力电子系统的所有三个主要生命周期阶段（设计、控制和维护）中得到广泛应用。每个阶段都从AI驱动功能的结合中受益，从而提高效率、适应性和可靠性。AI的核心作用作为连接AI电力电子系统的重要功能层，可分为四个重要类别：

1. 优化： AI允许对系统参数进行优化以获得最佳性能。这包括减少能源损耗、改善热管理以及优化电路设计以提高效率。
2. 分类： 利用先进的机器学习算法，AI能够对运行状态、故障情况和组件行为进行分类。这对于检测异常、诊断故障和实时决策尤其重要。
3. 回归： AI模型有助于预测数值输出，例如在不同运行条件下估算功耗、组件寿命或热性能。回归方法支持预测分析，从而实现主动维护和资源规划。
4. 数据结构探索： AI在揭示电力电子系统生成的大型数据集中的复杂模式和关系方面表现出色。通过分析结构化和非结构化数据，AI有助于深入了解系统行为，从而实现创新的设计和控制方法。

AI在电子系统中的功能分布代表了重点关注的关键领域：优化占33.3%，分类占6.6%，回归占58.4%，数据结构探索占1.7%。这表明该领域的大多数AI任务都集中在回归和优化方面，它们在提高系统性能和预测能力方面发挥着重要作用。当采用这些方法时，电力电子中的AI方法可以广泛分为四种主要方法。

专家系统

最早在工业应用中有效利用的AI方法之一。其核心是一个基于知识的数据库，它结合了领域专业知识和布尔逻辑框架。该框架使用IF-THEN规则模拟人类推理，使系统能够根据其知识库推断出“为什么”和“如何”问题的答案。专家系统的知识数据库可以来自各种来源，例如基于其知识库的“为什么”和“如何”查询。

专家系统的知识数据库可以来自各种来源，包括

1. 现场专家的实践经验
2. 仿真生成数据
3. 观察到的事实
4. 既定陈述

此外，这些数据库是动态的，可以反复更新以提高系统的准确性和相关性。专家系统在模拟推理过程方面表现出色，在定义明确且存在强大专家规则的领域中非常有效。尽管应用相对有限，但根据统计数据，专家系统在电力电子AI中的应用仅占0.9%。这种有限的应用归因于几个原因：

1. 特定领域性质： 专家系统高度依赖于特定领域的原理和规则，这在一定程度上限制了其应用的普遍性。
2. 高级AI方法的竞争： 模糊逻辑和机器学习等复杂AI方法最近开始超越专家系统的功能。它们提供更好的推理能力和近似能力，因此适用于更广泛的、高度复杂和动态的案例。
3. 计算平台进步： 现代计算平台使得开发和部署的AI方法超越了专家系统的限制，提供了更高的灵活性和可扩展性。

模糊逻辑

与专家系统一样，模糊逻辑也是一种基于规则的AI方法，但它通过将布尔逻辑转换为多值框架取得了重大进展。这种扩展使得模糊逻辑特别适合表示系统不确定性并管理在实际应用中可能遇到的嘈杂计算。

模糊逻辑的关键特性

1. 模糊化： 模糊逻辑不是依赖精确的、清晰的输入值，而是将这些输入转换为模糊集。这些集合由隶属度函数定义，该函数将值设置为0到1的范围。这使得模糊逻辑能够有效地处理不精确或含糊不清的输入数据。
2. 推理机制： 数据模糊化后，使用模糊规则对其进行处理。这些规则定义了系统中输入和输出变量之间的关系。推理步骤使用逻辑运算（例如AND、OR）和集成方法等原理集成这些模糊输入，以找到系统的响应。
3. 去模糊化： 推理过程的输出仍然处于模糊状态，会经过去模糊化。此步骤通过假设规则的满足程度将模糊值转换回清晰值。清晰输出表示一个明确的结果，决策者可以据此采取行动。

模糊逻辑的优势

• 对不确定性的鲁棒性：模糊逻辑在不确定环境和不完整数据方面表现出色，因此非常适合需要在不断变化或嘈杂的条件下运行的系统。
• 非线性映射：通过精心设计的规则，模糊逻辑可以通过在模糊空间中操作数据来完成输入和输出之间的复杂非线性映射。
• 简单性和可解释性：模糊规则直观且易于解释，使系统对用户和开发人员来说透明且易于理解。

模糊逻辑的应用

模糊逻辑应用于不同领域，如控制系统、决策过程，甚至模式识别。例如：

1. 电力电子领域经常使用模糊逻辑来解决控制系统中的不确定性，以提高其功能和可靠性。
2. 这主要发生在精细系统中，包括温度调节系统、速度控制电机系统以及可再生能源发电系统中的其他各种功率优化。

局限性

尽管有其优点，模糊逻辑在很大程度上依赖于隶属函数和规则的设计，这可能是主观的且特定于领域。此外，在高度复杂的系统中，制定完整的规则集通常既困难又计算成本高昂。

在大多数应用中，模糊逻辑方法包含四个主要组成部分：模糊化、规则推理、知识库和去模糊化。这些组成部分中的每一个在决策和解决数据不确定性系统的问题中都发挥着独特的作用。

1. 模糊化： 第一步包括使用隶属度函数将清晰输入（即精确数值）转换为模糊集。这些函数将输入的值映射到隶属度，其范围在0到1之间。常见的隶属度函数包括三角形、梯形、高斯、钟形、单例和其他自定义形式。例如，温度输入可以被归类为低、中或高，具有不同的确定性程度。
2. 规则推理： 在此步骤中，使用存储在知识库中的一组预定义IF-THEN规则来处理模糊输入。这些规则源自专家知识或系统需求，并定义了输入和输出之间的关系。推理引擎计算每条规则应用的程度，并结合多个输入以得出模糊输出结论。例如：
   1. 规则示例
      
      1. 前提：如果X是中等 AND Y是零
      2. 结论：则Z是正数。
3. 知识库： 知识库包含模糊规则集和模糊化过程中使用的隶属度函数。该存储库通过根据领域专业知识或经验数据对变量之间的关系进行建模来封装系统的智能。
4. 去模糊化： 最后一步是将推理阶段的组合模糊输出转换回清晰或可操作的值。这可以通过使用面积中心、面积平分线或最大隶属度原则等去模糊化方法来实现。例如，如果模糊输出表示隶属度为0.7的高和隶属度为0.3的中，去模糊化会将其转换为一个精确值，如75。

假设有一个模糊控制器，它根据坡度或道路（X）和当前加速度（Y）等输入来管理车辆的速度。

1. 前提：如果坡度是陡峭的 AND 加速度是低的
2. 结论：那么油门应大幅调整

这条规则允许平稳自适应的控制，即使在存在不确定性或变化条件的情况下。

模糊逻辑的意义：模糊逻辑在处理不精确数据方面表现出色，这使其成为机器人、消费电子和工业过程等领域的控制系统、决策框架和自动化等应用的理想选择。其灵活性和适应性使得系统在用传统精确算法难以建模的情况下仍能表现出色。

在模糊逻辑系统中，前提和结论部分都根据其隶属度函数进行评估，该函数覆盖了每个模糊规则的隶属度。模糊推理过程主要分为两种类型：Mamdani 型和 Takagi-Sugeno-Kang (TSK) 型推理方法。在 Mamdani 型方法中，前提部分的隶属度值通常基于形状函数，如三角形、梯形或高斯形状。在 TSK 型方法中，前提的隶属度函数与 Mamdani 类型中使用的相似。然而，结论部分实现了单例隶属度函数，这通常用常数或线性函数表示。Mamdani 类型的应用包括空调和加热器等控制系统以及自动驾驶。另一方面，TSK 应用于工业自动化（需要高精度）和机器人领域（非线性控制很重要）。与 Mamdani 方法相比，TSK 方法是一种函数类型隶属度函数，这使其在预测建模和自适应系统等高级任务中功能更强大。

元启发式方法

一旦定义了特定应用的改进任务，就可以借助两种主要方法找到最优解：确定性规划方法，如线性规划或二次规划，以及非确定性规划方法，有时称为元启发式方法。确定性规划方法基于精确的数学公式。计算梯度和Hessian矩阵对于找到优化格局是必需的，但对于电力电子中大多数改进问题，后两者的计算（梯度和Hessian）在数学上可能非常繁琐，这取决于所涉及系统的固有复杂性。数学家通常需要非常专业的专业知识和大量的计算量，这对于特定应用来说可能不太实用。另一方面，元启发式方法提供了一种更通用、更灵活的改进方法。此类方法的目的是在广泛的优化问题上有效工作，而不依赖于领域知识或目标函数的详细数学性质。元启发式方法利用受自然现象启发的启发式策略，如遗传算法、粒子群优化或模拟退火，以提供可扩展性和效率。它们专门设计用于处理复杂、高维和非凸优化任务，因此在与电力电子相关的应用以及确定性方法失效的其他领域中已被证明非常有用和有价值。对专家干预的这种最小依赖性使得元启发式方法成为各种改进、解决挑战的工具的最前沿。

元启发式方法中寻找改进解决方案的过程由试错法指导，旨在平衡探索（在广泛的解决方案空间中搜索的过程）和利用（优化和改进潜在解决方案的过程）。这种自适应和迭代过程使元启发式方法能够有效地处理复杂和动态的优化问题。轨迹和基于种群的元启发式方法是将这些方法分组的两个通用类别。前者方法，如禁忌搜索和模拟退火，在候选解决方案的迭代优化过程中工作；因此，已添加了防止它们陷入局部最优的机制，从而优化了在解决方案空间中的搜索质量。相反，基于种群的方法是遗传算法、粒子群优化（PSO）、蚁群优化、差分进化和免疫算法，它们在一个候选解决方案集上工作。就像自然的集体行为一样，它提供了各种候选者之间的交互和信息共享，从而在重复过程中产生改进或接近改进的解决方案。因此，这些方法自然适合维护多样化的种群以探索复杂、高维和非线性优化格局。元启发式方法带来的适应性和鲁棒性使其成为解决许多优化问题的不可或缺的宝贵补充，特别是那些由于复杂性导致精确方法表现不佳或问题动态变化足够大的问题。

机器学习

它是人工智能的一个子领域，旨在使系统能够在从数据中学习或通过迭代试错交互获得的经验中自动发现模式、原理或潜在规律。这个过程因此绕过了显式编程规则的使用，从而使机器随着时间的推移在处理更多数据或不同情况时能够学习并表现得更好。

应用于电力电子的机器学习技术可分为三类：监督学习、无监督学习和强化学习（RL）。

1. 监督学习： 在这种方法中，模型基于带标签的数据集进行训练。输入数据与相应的目标输出配对。模型找到输入到输出的映射，从而最小化误差，从而准确预测未见过的数据。这已被广泛应用于电力电子的故障检测和预测性维护以及基于历史数据优化控制参数等应用中。
2. 无监督学习： 在无监督学习中，我们处理的是未标记的数据集。主要目标是揭示数据的隐藏模式、结构或关系，而无需直接监督。在电力电子的背景下，可以使用无监督学习技术对不同的运行状态进行分组或观察异常检测，以改进和监控电子系统的性能。
3. 强化学习（RL）： RL是一种使用试错的学习范式。一个代理通过在其环境中进行操作来尝试实现某个目标。代理根据其行为接收奖励或惩罚的反馈，从而学会改进其策略以最大化累积奖励。RL特别适用于电力电子中的动态和复杂应用，例如自适应控制、能源管理以及电网系统内的实时决策。

电力电子应用可以通过实现更高的工程解决方案效率、适应性和弹性来受益于这些机器学习范例。这些方法允许系统处理复杂挑战，例如管理非线性行为、优化能源使用以及在不依赖人工干预或专家驱动设计的情况下提高电子组件的可靠性。

电力电子关键AI方法和应用时间表

1. 在过去的几十年里，专家系统和模糊逻辑的广泛使用已明显减少，特别是前者，近年来其使用已变得相对适度。直到2000年代，它们几乎是所有严肃实际应用的主要工具，尽管受到当时可用计算能力的严重限制。当时的硬件没有进行更复杂计算和实时决策所需的高级处理能力，因此，这些方法的扩展性和性能受到限制。
2. 元启发式方法的演变仍在继续，并且它们在电力电子中的应用日益广泛。元启发式方法在解决复杂优化问题方面的灵活性和效率使其适用于该领域内最多样化的任务。它可以作为单个方法来处理整个任务，也可以与其他复杂的机器学习方法结合使用以提高混合系统的性能。
3. 在AI在电力电子领域的应用中最具活力和最活跃的领域中，神经网络方法拥有巨大的创新和优化潜力。这种受欢迎程度的主要因素如下，这表明了其日益增长的重要性。首先，计算硬件的巨大进步，例如GPU和张量处理单元（TPU），极大地提高了实现和训练神经网络的计算能力。这意味着神经网络方法将能够以前所未有的效率和准确性处理大量数据，同时执行非常复杂的计算，以模拟电力电子系统的所有关系。因此，神经网络已成为解决电力电子系统优化、故障检测、预测性维护和实时控制等复杂任务的理想选择。
4. 核方法是概率图模型，在各种应用中，包括电力电子，它们得到了越来越多的采用。这种增长是由于几个令人信服的原因，这些原因凸显了这些方法在解决复杂问题方面的优势。其中大多数方法本质上是贝叶斯式的，它们的流行是由于它们提供了卓越的泛化能力和更高的可解释性。泛化确保模型在未见过的数据上表现良好，这是在电力电子等动态且不可预测的应用中非常重要的方面。
5. 它包括强化学习方法，这些方法一直是电力电子领域当前机器学习实践的前沿，为该领域开启了令人兴奋的新领域。这一成就主要是由计算硬件的革命性增长所推动，强化学习有可能管理甚至复杂、动态和具有挑战性的实时系统。

结论

本文总结了应用于电力电子系统的新型AI方法。从应用角度来看，电力电子的AI方法被分为三个阶段：设计、控制和维护。文章讨论了各个系统生命周期三个阶段的AI使用百分比、应用趋势、独特功能和需求。从方法论的角度来看，AI方法可分为专家系统、模糊逻辑、元启发式方法和机器学习方法。下表比较了每个类别的用法百分比、算法优势和局限性。功能上，与AI相关的应用解决了优化、分类、回归和数据结构探索等核心任务。