机器学习与人工智能如何应用于电力变换？（上篇）
机器学习（ML）与人工智能（AI）在功率变换器中的应用，是数字电源领域的最新发展方向。相关技术已被用于先进变换器控制策略、电解电容性能监测（以支持预防性维护），以及各类电源管理系统中，用以提升效率与可靠性。
下篇将介绍机器学习与人工智能如何助力绿色能源系统和电动汽车的优化与集成。
基于 AI 与 ML 的模型相比固定算法，能更好地处理非线性与复杂工况。它们借助神经网络、模糊逻辑、强化学习（RL）等 AI/ML 工具，可实现动态、数据驱动且响应更快的控制算法。
目前业界已提出一套用于分类和分析电力电子领域 AI/ML 工具与应用的框架（见图 1）。适用的 AI 算法范围广泛，从生成对抗网络（GAN）到强化学习均有涉及。通过对功能层进行优化以明确控制目标，利用回归分析确定输入变量与目标变量之间的相关性，并通过分类完成各类系统应用场景的划分。
图 1. 电力电子领域机器学习与人工智能应用分析框架（图片来源：《应用能源》期刊）
无刷直流（BLDC）电机驱动
神经网络、强化学习等机器学习技术可实现 BLDC 电机更智能的自适应控制。这类先进 ML 算法结合霍尔传感器、反电动势（EMF）传感器与光学传感器构成多传感器融合系统，能够实现精准的转子跟踪与实时控制，最大化复杂负载下的系统性能，进而在机器人、电动汽车大功率牵引电机等应用中实现平稳、精准且高效的运动控制。
这些技术同样可用于水泵系统等相对简单的场景（见图 2）：
强化学习智能体调整电机控制参数，实现效率最大化；
微控制器（MCU）根据强化学习智能体输出的自适应参数，生成逆变器控制信号；
（可选）无线信号处理模块支持双向控制，接收电机驱动单元的传感器输入并回传所需控制信号；也可使用有线方案替代无线模块。
图 2. 基于强化学习控制的水泵系统框图（图片来源：MDPI《可持续性》期刊）
电解电容
AI 与 ML 技术已被用于预测输出滤波、直流母线等场景下大型电解电容的失效问题。人工神经网络（ANN）、卷积神经网络（CNN）、随机森林分类器等技术，可通过平均电流、纹波电压等输入参数预测电容剩余使用寿命（RUL）并检测老化状态，从而实现预防性维护。
剩余使用寿命预测对磁悬浮斩波器等兆瓦级应用中的直流母线电容尤为关键。已有研究开发出一种双输入人工神经网络，以平均悬浮电流和电容纹波电压作为输入（见图 3）。
图 3. 用于估算磁悬浮斩波器系统中电容与等效串联电阻（ESR）的双输入人工神经网络（图片来源：MDPI《能源》期刊）
保护电路中的集成电压传感器与悬浮控制既有的电流传感器，可为该神经网络提供电流与纹波电压输入，简化了系统实现。
仅使用包含多个神经元的单隐藏层，可进一步简化结构、加快训练速度，并降低陷入局部最优与预测不准的风险。AI 与 ML 的应用并不局限于兆瓦级电力系统，在微处理器或片上系统（SoC）的电源管理中同样能发挥作用。
前瞻式电源管理与动态电压频率调节
动态电压频率调节（DVFS）中的前瞻式电源管理（APM），利用 AI、ML 或预测算法对大型微处理器、片上系统的未来负载需求进行预判，而非仅对历史或当前负载做出被动响应。
APM 可在高功耗任务执行前即时调整电压与频率，优化电源效率，同时降低延迟。
预测建模是在 DVFS 中实现 APM 的一种方式。这类模型通过分析处理器运行波形，预测近期工作的频率敏感性，而非等待滞后且精度较低的负载评估。现已开发出可快速分析数百路信号的机器学习算法。
总结
基于 AI 与 ML 的数字电源技术是电力电子领域快速发展的新兴方向，应用覆盖从小型片上系统到大型兆瓦级逆变器等各类规模的电力系统。其应用范围同样广泛，包括控制与开关优化、预防性维护、预测建模等，落地场景涵盖高性能计算、机器人、电动汽车、工业泵类及公共交通系统。
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