Jian Ye · Di Zhao · Xuewei Pan · Sinan Li 等6人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年5月

本文提出采用基于软Actor-Critic（SAC）算法的强化学习（RL）控制器作为三相交错并联DC-DC升压变换器的唯一主控制器，以提升输出电压的动态性能。阐述了最大熵学习的优势及SAC算法原理，给出了神经网络结构与奖励函数的设计方案。SAC智能体经离线训练后，在工作点处进行稳定性分析，并在物理平台上部署测试。与现有方法的对比表明，该方法显著提升了变换器的电压控制能力，且对参数、参考值及负载变化具有强鲁棒性。

解读: 该SAC强化学习控制技术对阳光电源DC-DC变换器产品具有重要应用价值。在ST系列储能变流器中，交错并联Boost拓扑广泛用于电池侧DC-DC升压环节，该方法可显著提升电压动态响应速度和参数鲁棒性，优化储能系统功率爬坡能力。在车载OBC充电机中，面对电池SOC变化和负载突变工况，SAC算法的最大熵学...