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(yīng)用現(xiàn)狀3
參考文獻(xiàn)5
第2章基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)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(shí)域建模6
2.2基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的DAB調(diào)制優(yōu)化技術(shù)13
2.2.1強(qiáng)化學(xué)習(xí)+人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)14
2.2.2Qlearning算法結(jié)構(gòu)15
2.2.3Qlearning算法訓(xùn)練17
2.2.4BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法及訓(xùn)練20
2.2.5性能評(píng)價(jià)與比較21
2.2.6實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證23
參考文獻(xiàn)36
第3章基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)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(xùn)練42
3.2.3實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證44
參考文獻(xiàn)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(shí)現(xiàn)58
4.2.1實(shí)現(xiàn)過(guò)程58
4.2.2實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證63
參考文獻(xiàn)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?fù)浣Y(jié)構(gòu)與數(shù)學(xué)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(xué)模型92
5.3.2基于PSO算法的最優(yōu)開(kāi)關(guān)角求解94
5.3.3仿真結(jié)果97
參考文獻(xiàn)104
第6章基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)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(jìn)的MMC均壓算法108
6.2基于DDPG算法的MMC最優(yōu)開(kāi)關(guān)角求解109
6.2.1DDPG算法求解開(kāi)關(guān)角原理109
6.2.2DDPG算法訓(xùn)練111
6.3仿真結(jié)果及實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證113
6.3.1仿真結(jié)果113
6.3.2實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證116
參考文獻(xiàn)122