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AI-Enhanced Power Electronic Systems: Design, Control, and Maintenance
截止日期：2025年6月1日
关键词：人工智能; 电力电子系统; 系统优化; 预测性维护; 故障检测与诊断
电力电子系统（PES）是智能电网、储能、交通电气化和工业自动化的重要组成部分。PES的快速发展促进了能源的优化使用、绿色技术的集成、控制和效率的提升，并支持向更加可持续和灵活的电力系统转变。近年来，人工智能（AI）正逐步为PES的设计、控制和维护等三个不同生命周期阶段提供变革性的技术支持。基于强大的非线性学习能力，AI在PES的多个方面产生了显著影响，如设计与优化、自适应控制、智能电网管理、预测性维护、故障检测与诊断等。然而，AI在PES中的实际应用仍面临挑战，包括高实时性要求、大量数据需求、与现有系统的集成问题、网络攻击风险以及模型解释性有限等。应对这些挑战需要开发适用于低数据环境的高效实时AI算法。这些努力对于满足AI增强型PES的需求、实现系统设计、控制和维护的全周期效率、适应性和稳定性至关重要。
本专栏旨在为全球学术界和工业界的研究人员提供一个平台，分享在AI增强型电力电子系统设计、控制与维护三个生命周期阶段的研究成果。这些成果有望释放AI在这三个阶段集成研究中的潜力，并促进学术界与工业界在交通和能源领域的AI应用方面的国际合作。
电力电子系统的设计与优化
基于数据模型混合驱动的电力变换器控制
电力电子系统的自适应控制
AI增强型电力变换器的故障检测与诊断
电力电子系统的预测性维护
基于监督学习的电力变换器设计与控制
电力变换器控制中的强化学习
电力电子领域的新兴机器学习技术（如联邦学习、迁移学习）
Xiongfei Wang,
KTH Royal Institute ofTechnology, Sweden
Sergio Vazquez,
University of Seville, Spain
Yuan Gao,
University of Leicester, UK
Mi Tang,
MONUMO LIMITED, UK
Neha Beniwal,
GE Global Research, USA
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