12、人工智能在电力电子及经济增长与能源消耗关系研究中的应用

人工智能在电力电子及经济增长与能源消耗关系研究中的应用

人工智能在电力电子领域的应用

在电力电子领域，随着人工智能（AI）和电力电子技术的发展，基于AI的控制技术在电力电子电路中得到了广泛应用。这些技术能够控制非线性系统，避免寻找最优控制参数时的复杂计算。

传统方法中，控制参数基于传感器输入的瞬时值确定。当系统阶数较高时，寻找合适的PID值会非常困难。而基于AI的控制技术可以在线调整控制参数。

研究主要分为五个部分：
1. 引言 ：介绍了研究的背景和目的。
2. 基于神经网络（NN）的控制 ：众多研究展示了其在电力电子中的应用，如用于逆变器驱动的数字电流调节、风力发电系统控制等。
- 例如Buhl和Lorenz针对逆变器驱动的数字电流调节设计并实现了神经网络；Lin和Hong为可调桨距变速风力发电系统提出了基于Elman神经网络的控制算法。
3. 模糊控制 ：模糊控制规则（FCRs）可改善模糊逻辑控制器（FLC）系统的性能，降低二次和线性误差。
- 如Osorio等人提出了用于集成LED驱动器的改进模糊逻辑控制算法；Wai和Shih设计了自适应模糊神经网络用于DC - DC升压转换器的电压跟踪控制。
4. 故障检测 ：利用人工智能进行电力电子电路的故障检测，许多研究采用人工神经网络等方法。
- 像Sobanski和Kaminski将人工神经网络应用于三相整流器的晶体管开路故障诊断；Karmacharya和Gokaraju使用小波和ANN进行无接地光伏系统的故障定