Gang Seok Lee · Sanha Kim · Sungwoo Bae · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年1月

本文提出了一种基于人工智能的正激变换器变压器（FCT）高效设计方法。传统FCT设计过程繁琐且效率低下，为此，本文应用K-近邻（KNN）、门控循环单元（GRU）和深度神经网络（DNN）模型进行设计优化，显著提升了设计估计的准确性与效率。

解读: 该研究提出的AI辅助磁性元件设计方法对阳光电源的产品研发具有重要参考价值。在光伏逆变器（尤其是户用及组串式产品）和储能变流器（PCS）中，变压器是核心磁性元件，其设计优化直接影响功率密度与效率。通过引入KNN-GRU-DNN模型，研发团队可缩短磁性元件的迭代周期，减少繁琐的试错过程，从而加速新一代高...