目錄
第1章緒論1
1.1人工智能的發(fā)展歷史1
1.2人工智能在電力電子系統(tǒng)中的應用現(xiàn)狀3
參考文獻5
第2章基于強化學習的雙有源全橋變換器調(diào)制優(yōu)化技術(shù)6
2.1雙有源全橋變換器的線性分段時域建模6
2.2基于強化學習和人工神經(jīng)網(wǎng)絡的DAB調(diào)制優(yōu)化技術(shù)13
2.2.1強化學習+人工神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)14
2.2.2Qlearning算法結(jié)構(gòu)15
2.2.3Qlearning算法訓練17
2.2.4BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法及訓練20
2.2.5性能評價與比較21
2.2.6實驗驗證23
參考文獻36
第3章基于深度強化學習的雙有源全橋變換器調(diào)制優(yōu)化技術(shù)37
3.1雙有源全橋變換器建模37
3.2基于DDPG算法的DAB調(diào)制優(yōu)化技術(shù)39
3.2.1DDPG算法結(jié)構(gòu)40
3.2.2DDPG算法訓練42
3.2.3實驗驗證44
參考文獻55
第4章不依賴電路模型的雙有源全橋變換器調(diào)制優(yōu)化技術(shù)56
4.1在線效率自優(yōu)化概念56
4.2在線效率自優(yōu)化實現(xiàn)58
4.2.1實現(xiàn)過程58
4.2.2實驗驗證63
參考文獻83
第5章基于啟發(fā)式算法的模塊化多電平變換器調(diào)制優(yōu)化技術(shù)84
5.1模塊化多電平變換器建模84
5.1.1拓撲結(jié)構(gòu)與數(shù)學模型84
5.1.2子模塊電容電壓均衡86
5.2模塊化多電平變換器調(diào)制88
5.2.1低頻調(diào)制89
5.2.2高頻調(diào)制91
5.3基于PSO算法的MMC選擇諧波消除調(diào)制92
5.3.1iSHE-PWM調(diào)制方法及其數(shù)學模型92
5.3.2基于PSO算法的最優(yōu)開關角求解94
5.3.3仿真結(jié)果97
參考文獻104
第6章基于深度強化學習的模塊化多電平變換器調(diào)制優(yōu)化技術(shù)106
6.1MMC等效電平提升及其均壓算法106
6.1.1基于選擇諧波消除調(diào)制的MMC等效電平提升106
6.1.2改進的MMC均壓算法108
6.2基于DDPG算法的MMC最優(yōu)開關角求解109
6.2.1DDPG算法求解開關角原理109
6.2.2DDPG算法訓練111
6.3仿真結(jié)果及實驗驗證113
6.3.1仿真結(jié)果113
6.3.2實驗驗證116
參考文獻122