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人工智能在电力电子系统高频磁性元件设计中的应用综述
Artificial Intelligence Applications in High-Frequency Magnetic Components Design for Power Electronics Systems: An Overview
Xiaobing Shen · Yu Zuo · Jiaze Kong · Wilmar Martinez · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年7月
本文综述了人工智能（AI）在电力电子高频磁性元件（电感与变压器）设计中的应用，涵盖专家系统、模糊逻辑、元启发式算法及机器学习四大类。文章重点探讨了AI模型在损耗估计、参数优化及设计自动化方面的应用，旨在提升高频电力电子系统的设计效率与性能。
解读: 磁性元件（电感、变压器）是阳光电源组串式逆变器、PowerTitan储能变流器及充电桩的核心功率密度瓶颈。引入AI辅助设计可显著缩短高频磁性元件的研发周期，优化损耗模型，助力提升产品功率密度。建议研发团队利用机器学习算法替代传统的繁琐有限元仿真，在PowerTitan等大功率储能产品中实现磁性元件的...