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两相交错并联DC-DC变换器系统效率优化
文献摘要：
针对均流控制方案无法保证两相交错并联直流-直流(DC-DC)变换器系统效率处于最优,从而造成能源浪费的问题,提出一种基于电流分配的效率优化控制策略.采用支持向量回归(SVR)算法训练单相变换器效率预测模型,预测任意工况下各相变换器效率特性曲线,进而采用Q学习(Q-learning)算法寻找使系统总效率最优的最佳电流分配方案.该方法克服了传统方法当工况发生变化时须要重新采集数据以拟合效率特性曲线,以及复杂工况下数学求解最佳分配方案计算繁琐的缺点.模型适用性高,所需参数少,可以适应系统运行工况的动态变化,在无须重置模型的情况下给出最优电流分配方案.仿真实验表明:与均流控制相比,所提出的效率优化控制方法能明显提升系统整体效率,最高可达4.5％.
文献关键词：
两相交错并联DC-DC变换器;效率优化;电流分配;支持向量回归;Q学习
中图分类号：
作者姓名：
尹泉;缪佶桂;刘洋;张鹏
作者机构：
华中科技大学人工智能与自动化学院,湖北武汉430074
文献出处：
引用格式：
[1]尹泉;缪佶桂;刘洋;张鹏-.两相交错并联DC-DC变换器系统效率优化)[J].华中科技大学学报（自然科学版）,2022(11):122-127
A类：
B类：
两相交错并联,DC,变换器,系统效率,均流控制,控制方案,电流分配,效率优化控制,优化控制策略,支持向量回归,SVR,算法训练,单相,效率特性,特性曲线,learning,总效率,效率最优,分配方案,采集数据,复杂工况,模型适用性,运行工况,无须,重置,优化控制方法,提升系统,系统整体,整体效率
AB值：
0.293658
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