伴隨著新能源滲透率逐年提高，能源互聯(lián)網(wǎng)和泛在電力物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展方興未艾，電氣化交通、數(shù)據(jù)中心等新型負(fù)荷層出不窮，儲能技術(shù)在能源優(yōu)化配置中的重要性與日俱增，當(dāng)前電力系統(tǒng)亟需綜合發(fā)展“源—網(wǎng)—荷—儲”協(xié)同優(yōu)化，對電能轉(zhuǎn)換與能量互聯(lián)設(shè)備提出了更高要求。

電力電子變壓器以及由此發(fā)展出的電能路由器具有多端口、多級聯(lián)、多流向和多形態(tài)等全新特征，在未來開放、互聯(lián)、對等、分享的電網(wǎng)格局下具有精確、連續(xù)、快速、靈活的調(diào)控手段，但同時(shí)電力電子變壓器和電能路由器的功能和運(yùn)行規(guī)律更為復(fù)雜，面對更加嚴(yán)格和精細(xì)化的性能要求。傳統(tǒng)人工設(shè)計(jì)在解決設(shè)計(jì)問題時(shí)遇到頗多困難。

首先明確本文將討論的電力電子設(shè)計(jì)的研究范圍，在流程上介于電力電子變換器功能指標(biāo)確定之后，硬件試制組配調(diào)試之前的原理分析、多物理場仿真以及性能分析階段。在電力電子拓?fù)?、參?shù)、控制層面處于覆蓋參數(shù)設(shè)計(jì)和控制參數(shù)設(shè)計(jì)兩個(gè)層面，可以理解為在確定了拓?fù)浞桨负涂刂品桨敢院蟮脑?shù)與控制參數(shù)尋優(yōu)設(shè)計(jì)，當(dāng)然電力電子設(shè)計(jì)自動化也在發(fā)展，未來可能在智能拓?fù)溥x擇和控制方案選擇上取得突破，目前也可以處理簡單的方案對比問題，只是需要利用多套優(yōu)化模型進(jìn)行多次優(yōu)化比較結(jié)果。

在傳統(tǒng)人工的電力電子變換器設(shè)計(jì)流程中，每個(gè)步驟都需要工程師進(jìn)行局部的優(yōu)化設(shè)計(jì)和迭代尋優(yōu)，并通過仿真或?qū)嶒?yàn)的方法進(jìn)行分析驗(yàn)證，最終保證設(shè)計(jì)出的電力電子變換器滿足要求，如圖1所示。這樣做的缺點(diǎn)在于：

圖1 傳統(tǒng)人工設(shè)計(jì)流程

• （1）由于分步進(jìn)行局部優(yōu)化，散熱、磁路、機(jī)械和濾波器設(shè)計(jì)位于輔助角色，無法與電路參數(shù)和控制參數(shù)實(shí)現(xiàn)綜合分析，即使有局部的聯(lián)立耦合設(shè)計(jì)，得到的結(jié)果并非全局最優(yōu)。
• （2）設(shè)計(jì)要求之間存在矛盾，難以實(shí)現(xiàn)定量的權(quán)衡取舍。
• （3）電、熱、磁、機(jī)械等多物理場相互耦合，電力電子開關(guān)瞬態(tài)過程非理想，各時(shí)間尺度特性相互影響，依賴人工難以同時(shí)滿足所有限制條件。
• （4）依賴硬件實(shí)驗(yàn)的評估和迭代方法嚴(yán)重耗費(fèi)時(shí)間、人力和物力，設(shè)計(jì)過程效率低下，投資較大。
• （5）變換器設(shè)計(jì)目標(biāo)更改或增減時(shí)，需要重復(fù)整個(gè)過程，自動化程度低。

電力電子設(shè)計(jì)自動化有望解決上述問題。雖然該項(xiàng)技術(shù)仍處于起步階段，學(xué)術(shù)界和工業(yè)界尚未對設(shè)計(jì)方法和設(shè)計(jì)工具形成廣泛的共識。但在寬禁帶器件高速發(fā)展和變換器應(yīng)用場景延伸細(xì)化的雙重推進(jìn)下，在設(shè)計(jì)需求愈加復(fù)雜化、精細(xì)化、系統(tǒng)化的趨勢下，電力電子設(shè)計(jì)自動化正在得到越來越多研究者和專家的關(guān)注。

2018年，第一屆電力電子設(shè)計(jì)自動化研討會（Design Automation for Power Electronics workshop, DAPE）在美國波特蘭召開，會議上全球各學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)、設(shè)備制造商和計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)軟件提供商進(jìn)行了熱烈的介紹和交流，第二屆DAPE將在意大利熱那亞召開，電力電子設(shè)計(jì)自動化的重要性和研究熱度不言自明。

一般地，提升變換器設(shè)計(jì)效果、提高設(shè)計(jì)效率可以從四個(gè)方面入手：改進(jìn)設(shè)計(jì)流程架構(gòu)、改進(jìn)正向模型與特性分析過程、改進(jìn)尋優(yōu)算法和高效設(shè)計(jì)工具的軟件實(shí)現(xiàn)。

在設(shè)計(jì)流程架構(gòu)上，電力電子設(shè)計(jì)自動化將傳統(tǒng)單步順序優(yōu)化改進(jìn)為多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化。多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化提供了一種解決復(fù)雜耦合問題的數(shù)學(xué)描述框架和求解范式，可以處理電力電子設(shè)計(jì)過程中電、熱、磁、機(jī)械等多學(xué)科的特性耦合問題。

在正向模型與特性分析上，增加建模的復(fù)雜度和準(zhǔn)確度，同時(shí)用計(jì)算機(jī)代替人工以減少求解過程的耗時(shí)，在精確和快速之間謀求平衡。

在尋優(yōu)算法上，同樣用計(jì)算機(jī)取代人工，或?qū)ふ以谑諗磕芰退阉髂芰ι线_(dá)到性能較高的算法，提高全局尋優(yōu)能力和自動化水平。最后，軟件實(shí)現(xiàn)提供了實(shí)用的設(shè)計(jì)軟件工具，對外實(shí)現(xiàn)用戶交互，對內(nèi)完成設(shè)計(jì)流程自動化調(diào)度。

在這四方面中，多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化架構(gòu)研究成熟，研究成果可以互相借鑒，電力電子學(xué)科在正向模型和特性分析方面的研究也汗牛充棟，設(shè)計(jì)者可以借助設(shè)計(jì)軟件自定義正向問題，但對優(yōu)化算法的重視程度卻不夠，這嚴(yán)重局限了設(shè)計(jì)自動化的發(fā)展。

早前，經(jīng)典的尋優(yōu)算法被應(yīng)用在電力電子變換器優(yōu)化設(shè)計(jì)領(lǐng)域，例如，順序無約束最小化算法、增廣拉格朗日算法。上述算法的缺點(diǎn)是它們對問題的數(shù)學(xué)性質(zhì)有較高的要求，如必須已知梯度或Hessian矩陣等信息。遺憾的是，電力電子變換器的設(shè)計(jì)問題本質(zhì)上非常復(fù)雜，且不具有好的數(shù)學(xué)性質(zhì)，以電能路由器為例來講：

• （1）電能路由器的控制特性、高頻高速開關(guān)特性、母排布局、磁路特性和散熱特性存在極強(qiáng)的耦合關(guān)系，這代表問題具有極強(qiáng)的非線性，甚至由于復(fù)雜的耦合關(guān)系造成目標(biāo)函數(shù)和約束條件非凸。
• （2）多級多模塊意味著使用元器件眾多，每種元器件都有不同的特性，其中電容、開關(guān)器件選型和磁心材料選型等設(shè)計(jì)參數(shù)一般是離散取值，電感、變壓器尺寸、控制參數(shù)等設(shè)計(jì)參數(shù)可以連續(xù)取值，設(shè)計(jì)參數(shù)存在離散和連續(xù)的混雜。
• （3）不同拓?fù)浜头桨缸鳛樵O(shè)計(jì)參數(shù)的一部分，如串聯(lián)級數(shù)的選擇、三電平與兩電平的選擇，涉及整數(shù)優(yōu)化和組合優(yōu)化問題，導(dǎo)致整個(gè)問題變?yōu)榛旌蟽?yōu)化問題。
• （4）不同優(yōu)化目標(biāo)之間此消彼長，需要權(quán)衡取舍，如內(nèi)部工作頻率的增加會使效率降低，但可以提高功率密度，使得性能空間中呈現(xiàn)多目標(biāo)尋優(yōu)的特點(diǎn)。

為了克服經(jīng)典算法的局限性，研究者開發(fā)了元啟發(fā)式算法。遺傳算法為元啟發(fā)式算法的一類分支，其優(yōu)勢在多年的探索和使用中日趨明顯，具有良好的并行運(yùn)算能力、搜索能力和收斂能力，因此多用于求解空間復(fù)雜、因維度災(zāi)難無法窮舉可行解或因問題性質(zhì)不佳無法使用分析方法的問題。如涉及組合優(yōu)化問題在離散空間尋優(yōu)的旅行商問題和涉及多維組合和多目標(biāo)優(yōu)化的工程問題等。電能路由器設(shè)計(jì)問題性質(zhì)與之相似，使用遺傳算法作為尋優(yōu)算法效果可期。

本文介紹了當(dāng)前電力電子設(shè)計(jì)自動化研究現(xiàn)狀，總結(jié)了設(shè)計(jì)自動化研究的基本內(nèi)容。進(jìn)一步針對遺傳算法進(jìn)行了詳細(xì)介紹，包括其技術(shù)起源、發(fā)展和應(yīng)用，特別地，提出遺傳算法應(yīng)用于電能路由器設(shè)計(jì)的處理方法及改進(jìn)方向。最后展望了電能路由器設(shè)計(jì)自動化中的研究難點(diǎn)和挑戰(zhàn)。

1 電力電子設(shè)計(jì)自動化研究現(xiàn)狀

電力電子設(shè)計(jì)自動化的主流發(fā)展方向包括設(shè)計(jì)流程架構(gòu)、建模與特性分析、優(yōu)化算法和軟件實(shí)現(xiàn)四個(gè)方面。設(shè)計(jì)流程架構(gòu)、建模與特性分析和軟件實(shí)現(xiàn)將在本節(jié)進(jìn)行介紹，優(yōu)化算法將在第2節(jié)單獨(dú)介紹。

1.1 設(shè)計(jì)流程架構(gòu)

承襲多學(xué)科優(yōu)化的研究范式和框架搭建，電力電子變換器設(shè)計(jì)得以實(shí)現(xiàn)認(rèn)識上的提升，研究者提出了應(yīng)用于電力電子設(shè)計(jì)自動化的設(shè)計(jì)流程架構(gòu)，進(jìn)一步擴(kuò)展歸納如圖2所示。

圖2 電力電子設(shè)計(jì)自動化的設(shè)計(jì)流程架構(gòu)

圖中對電力電子變換器的分析，是尋找“設(shè)計(jì)空間”到“性能空間”的正映射；而優(yōu)化設(shè)計(jì)，則是尋找上述映射的逆映射。對于多輸入多輸出的電力電子系統(tǒng)，設(shè)計(jì)優(yōu)化問題的本質(zhì)就是多目標(biāo)優(yōu)化問題，目標(biāo)函數(shù)為“性能空間”的指標(biāo)，決策變量為“設(shè)計(jì)空間”的參數(shù)，約束為“運(yùn)行空間”。

“設(shè)計(jì)空間”指的是材料、電路元件和系統(tǒng)參數(shù)的選擇等，具體解釋見第2.2節(jié)；“運(yùn)行空間”多指變換器正常工作需要滿足的基本條件，包括穩(wěn)態(tài)暫態(tài)和電磁能量瞬態(tài)等不同時(shí)間尺度的要求，對于工業(yè)產(chǎn)品，要求也更加嚴(yán)格，波形畸變率、絕緣性能、溫升、安全性和可靠性滿足國際或國內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)，具體信息在2.3節(jié)進(jìn)行了詳細(xì)闡述；“性能空間”指的是成本、體積、質(zhì)量、效率或它們之間的排列組合，具體信息在2.4節(jié)進(jìn)行了羅列。

進(jìn)一步總結(jié)，電力電子設(shè)計(jì)自動化的基礎(chǔ)架構(gòu)可以表述為“三空間兩映射”。設(shè)計(jì)問題可以納入運(yùn)籌學(xué)的范疇，并借助數(shù)學(xué)模型表述成標(biāo)準(zhǔn)的優(yōu)化問題。

從決策變量到目標(biāo)函數(shù)的映射，即已知設(shè)計(jì)參數(shù)從而得到性能參數(shù)的正映射，本質(zhì)上就是電力電子變換器的性能分析或?qū)嶒?yàn)測試過程；而從目標(biāo)函數(shù)求解決策變量的逆映射，即預(yù)先給定要求的性能參數(shù)，尋求設(shè)計(jì)參數(shù)最優(yōu)解，本質(zhì)上就是設(shè)計(jì)過程，是分析過程的逆過程，通常需要優(yōu)化算法進(jìn)行求解。

1.2 建模與特性分析

在建模方面，主要有基于電力電子模塊組件（Power Electronics Building Blocks, PEBB）的模塊化設(shè)計(jì)和分層建模設(shè)計(jì)兩種主流方法。

模塊化設(shè)計(jì)由美國弗吉尼亞理工大學(xué)電力電子系統(tǒng)研究中心提出，該方法首先將集成電力電子模塊（Integrated Power Electronics Module, IPEM）作為基本變換單元，在雜散參數(shù)、散熱、機(jī)械方面進(jìn)行精細(xì)化設(shè)計(jì)，降低整體設(shè)計(jì)的難度；然后借助PEBB思想將基本變換單元搭建起復(fù)雜的電力電子變換器，控制和布局上更規(guī)范協(xié)調(diào)，設(shè)計(jì)結(jié)果具有可擴(kuò)展性，西班牙IKERLAN-IK4技術(shù)研究中心也應(yīng)用這一思想設(shè)計(jì)了MW級模塊化牽引變換器。

分層建模作為目前主流的電力電子系統(tǒng)建模方法，在多電飛機(jī)，單相功率因數(shù)校正（Power Factor Correction, PFC）整流器、隔離DC-DC、DC-AC等變換器設(shè)計(jì)中已經(jīng)有成熟的分析框架。

典型的分層建模包括兩部分：①將系統(tǒng)性能按照一定的層次分拆，進(jìn)行局部和整體建模，如拓?fù)溥x擇、變換器模型、元件模型，調(diào)制控制模型、波形模型、元件模型；②按層次進(jìn)行局部設(shè)計(jì)和整體設(shè)計(jì)，如元件模型在內(nèi)部優(yōu)化環(huán)內(nèi)進(jìn)行設(shè)計(jì)，設(shè)計(jì)結(jié)果供外部優(yōu)化環(huán)進(jìn)行設(shè)計(jì)時(shí)調(diào)用，其中典型的研究范式為蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院提出的“虛擬原型設(shè)計(jì)”。

在正向問題求解方面，則有數(shù)值仿真、簡單行為模型、代理模型、復(fù)雜行為模型、降階場域模型等解算方法。數(shù)值仿真方法一般用于解算精確模型，適用于多物理場特性混雜的應(yīng)用場景，缺點(diǎn)在于解算時(shí)間長、調(diào)用復(fù)雜、數(shù)據(jù)傳輸耗時(shí)，故研究機(jī)械設(shè)計(jì)、有限元分析、電路仿真和熱仿真等工具軟件間的協(xié)同機(jī)制顯得尤為重要。

為了加快模型解算速度，簡單行為模型、代理模型等簡化模型被大量應(yīng)用，但同時(shí)犧牲了模型的精確性。英國諾丁漢大學(xué)電力電子與電機(jī)控制研究團(tuán)隊(duì)在設(shè)計(jì)電力電子裝置自動化布局問題時(shí)，放棄等效電路而直接采用了場域模型，涉及雜散參數(shù)、熱、機(jī)械和器件開關(guān)瞬態(tài)等非理想因素，為了提高求解速度，采用了模型降階（Model Order Reduction, MOR）方法對雜散參數(shù)、溫度分布的解算進(jìn)行簡化和加速。在這些求解過程中，解算速度和精度一直是核心矛盾，新的建模技術(shù)和仿真解算底層技術(shù)將為該矛盾解決提供支撐。

1.3 設(shè)計(jì)軟件

許多學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的變換器設(shè)計(jì)軟件工具經(jīng)過多年的發(fā)展都已初具實(shí)用性。商業(yè)化的多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化軟件具備調(diào)用第三方仿真工具的能力，已經(jīng)形成成熟的問題框架定義，內(nèi)置了多樣的優(yōu)化算法，經(jīng)典的電力電子設(shè)計(jì)自動化軟件架構(gòu)如圖3所示。

目前典型的軟件都具有類似架構(gòu)，如Simulia iSight?，ModeFrontier?和ModelCenter?以及開源的openMDAO?。專業(yè)的電力電子設(shè)計(jì)自動化軟件如powerforge?內(nèi)置了DC-DC、DC-AC、多電平變換器等模型，為用戶提供包括器件、材料等數(shù)據(jù)庫，以及參數(shù)掃描、方案對比、仿真文件導(dǎo)出等功能，具有一定的實(shí)用性和易用性。G2E Lab發(fā)布的Vesta- Cades?軟件聲稱可以對復(fù)雜電力電子變換器進(jìn)行綜合設(shè)計(jì)，但在公開發(fā)表的論文中尚未查閱到相關(guān)記錄。

然而，上述軟件的優(yōu)化算法往往內(nèi)置并進(jìn)行封裝，只將正向問題的建模和求解開放給用戶，尋優(yōu)解算的復(fù)雜度和數(shù)值穩(wěn)定性不清晰。事實(shí)上，優(yōu)化算法的特性設(shè)計(jì)與正向問題的特性具有統(tǒng)一性，正映射更多側(cè)重物理特性的分析，而逆映射則更多側(cè)重?cái)?shù)學(xué)特性的描述。好的優(yōu)化算法應(yīng)當(dāng)與正向問題緊密配合，以期達(dá)到更好效果。

圖3 電力電子設(shè)計(jì)自動化軟件架構(gòu)

對優(yōu)化算法的選擇和改進(jìn)正是本文的出發(fā)點(diǎn)和落腳點(diǎn)。在這之前，回顧電力電子變換器尤其是電能路由器的優(yōu)化設(shè)計(jì)的特點(diǎn)為：

• （1）涉及多物理場耦合問題，正向映射復(fù)雜，求解正向映射過程耗時(shí)。
• （2）目標(biāo)函數(shù)非線性非凸，甚至可能包含參數(shù)優(yōu)化和組合優(yōu)化的混合優(yōu)化問題。
• （3）約束條件非線性非凸，種類多、數(shù)目多，電力電子系統(tǒng)不同環(huán)節(jié)時(shí)間尺度差別大、具有強(qiáng)剛性問題。
• （4）決策變量存在離散和連續(xù)的混雜，且數(shù)目多。

2 遺傳算法發(fā)展與應(yīng)用

2.1 算法與問題的協(xié)同發(fā)展

傳統(tǒng)優(yōu)化算法應(yīng)用于電力電子領(lǐng)域已有典型案例，其對于電力電子的平均模型和小信號模型已有成熟研究，但面對質(zhì)量、損耗、成本等非線性目標(biāo)函數(shù)或約束條件，研究者對兩個(gè)經(jīng)典傳統(tǒng)非線性優(yōu)化算法進(jìn)行了研究：其一為順序無約束最小化方法（Sequential Unconstrained Minimization Tech- nique, SUMT）；其二為增廣拉格朗日罰函數(shù)法（Augmented Lagrangian, ALAG）。兩個(gè)算法的收斂性和計(jì)算資源消耗在一個(gè)設(shè)計(jì)案例中進(jìn)行了對比，該設(shè)計(jì)案例為Buck變換器，決策變量有25個(gè)，約束16個(gè)，設(shè)計(jì)目標(biāo)為單目標(biāo)質(zhì)量優(yōu)化。

元啟發(fā)式算法各式各樣，有許多屬性可以對它們進(jìn)行分類，其技術(shù)分類如圖4所示，其中的演化算法（Evolutionary Algorithm, EA）為元啟發(fā)式算法的一類分支。

圖4 元啟發(fā)式算法分類

值得說明的是，本文將討論的遺傳算法（Genetic Algorithm, GA）和演化算法（Evolutionary Algorithm, EA）在大多數(shù)情況下可以相互替換，它們都表示一大類算法的統(tǒng)稱；另外，遺傳算法也可以特指J. H. Holland在1975年提出的特定算法。在英文文獻(xiàn)中也存在遺傳算法和演化算法相互混用的情況，這與算法誕生、擴(kuò)展、細(xì)化、總結(jié)和歸類的歷史有關(guān)。

在本文大部分情況下，遺傳算法理解為一類算法，僅當(dāng)遺傳算法字樣后存在文獻(xiàn)引用時(shí)理解為一個(gè)具體算法。此外，由遺傳算法發(fā)展出的算法可以用XXGA格式，如NSGA-II，也可以用XXEA格式，如RVEA。

演化算法包括遺傳算法、演化策略（Evolu- tion Strategy, ES）、演化規(guī)劃（Evolutionary Programming, EP）和遺傳程序設(shè)計(jì)（Genetic Programming, GP），也包括差分演化（Differential Evolution, DE），它們之間獨(dú)立提出且稍有差別，許多文獻(xiàn)對演化計(jì)算進(jìn)行過總結(jié)或分類。

遺傳算法的靈感來自于生物對大自然的適應(yīng)以及它們的繁衍進(jìn)化過程。遺傳算法可以視作計(jì)算模型對進(jìn)化過程的模擬，其流程如圖5所示。遺傳算法的主要流程包括編碼、初始化、遺傳算子、終止條件四個(gè)部分。其中，編碼使得決策變量易于被遺傳算子作用發(fā)生改變，與算法的搜索能力密切相關(guān)。

初始化隨機(jī)產(chǎn)生了多個(gè)決策變量，從而形成種群，算法因此具有并行計(jì)算能力；將不同遺傳算子應(yīng)用于當(dāng)前群體的個(gè)體以生成下一代群體的個(gè)體，稱為一次迭代。經(jīng)過多次迭代之后，適應(yīng)值更高的個(gè)體存活的概率更大；最終在滿足一定條件后算法終止，給出最優(yōu)解及相應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)。

圖5 遺傳算法流程

當(dāng)演化算法應(yīng)用于多目標(biāo)優(yōu)化領(lǐng)域時(shí)，多目標(biāo)演化算法（Multi Objective Evolutionary Algorithm, MOEA）成為演化算法的新分支，包括NSGA-II、MOEA/D、SPEA2、MOPSO和PESA2。有研究給出了多目標(biāo)演化算法的綜述。

在多目標(biāo)優(yōu)化問題中，利用遺傳算法基于種群的特點(diǎn)，通過精巧地設(shè)置不同算子，可以使得種群個(gè)體收斂到帕累托前沿并均勻分布，同時(shí)得到多個(gè)可行解，這進(jìn)一步拓寬了遺傳算法的應(yīng)用領(lǐng)域。圖6展示了多目標(biāo)演化算法NSGA-II流程。

圖6 NSGA-II流程

當(dāng)前遺傳算法仍在不斷發(fā)展，其中一個(gè)重要發(fā)展方向就是多目標(biāo)優(yōu)化算法，這里的多目標(biāo)指代的是Many Objective，一般要求目標(biāo)函數(shù)大于10。而前述的多目標(biāo)指代的是Multi Objective，一般針對目標(biāo)函數(shù)介于2～3個(gè)的優(yōu)化問題。前者可以看作后者的加強(qiáng)，在本文中用英文標(biāo)注進(jìn)行區(qū)別，但不做過多區(qū)分。

在多目標(biāo)演化算法中，兩個(gè)最為經(jīng)典的算法分別是NSGA-III和RVEA，他們率先使用了參考點(diǎn)和參考向量的方法，克服了傳統(tǒng)多目標(biāo)演化算法在高維目標(biāo)空間中的非支配解比例大導(dǎo)致的傳統(tǒng)遺傳算子作用后進(jìn)化慢、個(gè)體之間性能比較時(shí)計(jì)算復(fù)雜度大等缺點(diǎn)。

目前還沒有研究者將演化計(jì)算應(yīng)用于電能路由器自動化設(shè)計(jì)中，但一個(gè)顯著的趨勢是設(shè)計(jì)對象的復(fù)雜度隨時(shí)間發(fā)展逐漸增大，從簡單的Buck電路，到復(fù)雜的隔離DC-DC變換器、DC-AC逆變器、AC-DC變換器等電能路由器基本變換單元。設(shè)計(jì)對象的另一發(fā)展趨勢是磁性元件。

隨著電力電子變換器開關(guān)頻率的提高，磁性元件如電感、高頻變壓器、濾波器獲得了極大的關(guān)注。主要的關(guān)注點(diǎn)在于磁性元件的損耗，以及由此產(chǎn)生的發(fā)熱問題影響變換器正常工作；此外，設(shè)計(jì)對象不僅僅局限在變換器和元件層面，系統(tǒng)級的布局作為裝置機(jī)械層面優(yōu)化也有典型成果。

總的來看，電力電子變換器自身的發(fā)展迅速豐富了設(shè)計(jì)對象的選擇種類，演化計(jì)算經(jīng)過豐富而深刻的研究，解決復(fù)雜問題的能力得到了長足提升，被越來越廣泛地應(yīng)用于工程實(shí)踐。算法發(fā)展和應(yīng)用的時(shí)間線對比如圖7所示。

可以看到，兩者時(shí)間上的差距越來越小，早期的研究者并未關(guān)注到遺傳算法，遺傳算法從被提出到應(yīng)用經(jīng)過了30余年的時(shí)間，但群體智能算法的時(shí)間間隔已經(jīng)縮短到10余年，而多目標(biāo)算法的時(shí)間間隔甚至降至低于10年，且算法針對電力電子的適應(yīng)性改進(jìn)越來越多，成為電力電子設(shè)計(jì)自動化的有力工具。

圖7 算法誕生與算法應(yīng)用于電力電子自動化設(shè)計(jì)時(shí)間線對比

2.2 算法對設(shè)計(jì)參數(shù)的處理

設(shè)計(jì)參數(shù)在變換器設(shè)計(jì)優(yōu)化中定義了問題的決策變量，根據(jù)系統(tǒng)層次的不同，常見的設(shè)計(jì)參數(shù)包括：

• （1）材料級別的選擇（如半導(dǎo)體材料、導(dǎo)電材料、導(dǎo)磁材料、電介質(zhì)材料、導(dǎo)熱材料和機(jī)械材料等）。
• （2）電路元器件的選型和參數(shù)設(shè)計(jì)（如半導(dǎo)體器件、連接件、電感電容、變壓器和散熱器等）。
• （3）系統(tǒng)級別的選擇（如電路拓?fù)?、控制方法、散熱系統(tǒng)和機(jī)械系統(tǒng)等）。

根據(jù)數(shù)學(xué)性質(zhì)的不同，可以分為：

• （1）一般離散變量（如電容取值）。
• （2）整數(shù)離散變量（如級聯(lián)數(shù)、匝數(shù)、鐵心并聯(lián)數(shù)等，特別是開關(guān)頻率，為了控制準(zhǔn)確度取整數(shù)倍kHz或整數(shù)倍百Hz）。
• （3）連續(xù)變量（如電容參數(shù)、比例積分微分控制參數(shù)、導(dǎo)線直徑、鐵心尺寸和散熱器尺寸等）。
• （4）其他變量（用于表示材料選擇、開關(guān)選型、拓?fù)溥x擇、控制模式和散熱模式等）。

一項(xiàng)關(guān)于雙向有源橋式（Dual Active Bridge, DAB）DC-DC變換器設(shè)計(jì)案例中包含了25個(gè)設(shè)計(jì)參數(shù)，毫無疑問，在設(shè)計(jì)電能路由器時(shí)，決策變量的數(shù)量將會更多。

一個(gè)問題是，演化計(jì)算如何處理復(fù)雜多類的決策變量。事實(shí)上，通過編碼可以解決絕大多數(shù)混雜變量問題。首先演化計(jì)算可以對每一個(gè)決策變量都設(shè)置上下界，保證變量在雜交變異算子作用后仍然在合理的取值范圍內(nèi)。其次編碼的方法隨變量的不同而變化，對于連續(xù)變量，可以通過實(shí)數(shù)編碼進(jìn)行簡單表示，對于離散變量，可以通過實(shí)數(shù)編碼并進(jìn)行取整操作實(shí)現(xiàn)變量的離散化，同時(shí)也可以使用整數(shù)編碼。

對于其他變量，可以使用二進(jìn)制編碼將不同方案表示成“0-1”字符串。最后對應(yīng)地使用與編碼方式配合的雜交變異等演化計(jì)算算子實(shí)現(xiàn)對決策變量的改變或重組，從而實(shí)現(xiàn)算法對不同決策變量的擾動和搜索。

值得注意的是，編碼主要為了增加算法處理實(shí)際問題中混雜變量的能力，要轉(zhuǎn)變成正向模型能夠處理的輸入變量，需要在遺傳算子處理之后正向模型處理之前進(jìn)行解碼處理。

2.3 算法對約束條件的處理

約束條件在變換器優(yōu)化設(shè)計(jì)中占據(jù)十分重要的地位，從正向看它約束了變換器的“運(yùn)行空間”，刻畫了優(yōu)化問題的“可行域”；從反向來看，也間接地定義了優(yōu)化設(shè)計(jì)中的決策變量自由度。

根據(jù)設(shè)計(jì)對象的不同，常見的約束條件主要包括：

• （1）設(shè)計(jì)要求（如電流連續(xù)模式、電磁干擾、溫升極限、共模電容、開關(guān)頻率、電流電壓紋波、總諧波失真和效率等）。
• （2）決策變量取值范圍（如電阻取值、電感取值、電容取值和半導(dǎo)體器件型號等）。
• （3）系統(tǒng)安全工作區(qū)（如半導(dǎo)體器件結(jié)溫極限、導(dǎo)線通流能力、絕緣耐壓能力、鐵心溫升極限、電壓電流應(yīng)力峰值和電壓電流交流有效值等）。
• （4）對于特殊的磁性元件設(shè)計(jì)，還包括尺寸（窗口大小、導(dǎo)線直徑）和磁元件特性（磁通飽和磁元件損耗、磁元件最高溫升）。
• （5）專門的設(shè)計(jì)目標(biāo)（軟開關(guān)約束、傳輸功率約束、開關(guān)頻率約束、電流斷續(xù)或連續(xù)模式等）。

在處理約束條件時(shí)，遺傳算法傾向于從兩個(gè)方向進(jìn)行解決。

第一個(gè)方法是將對約束的違背定義為罰函數(shù)，并乘以系數(shù)使得超出約束的部分成為數(shù)量級較高的正數(shù)，由于遺傳算法的標(biāo)準(zhǔn)問題為極小化問題，故違背約束條件的解適應(yīng)值將偏低，在種群中處于劣勢，在約束條件范圍內(nèi)的解適應(yīng)值高，則將被選擇、保存進(jìn)入精英池并替代適應(yīng)值偏低的解；

第二個(gè)方法則通過比較和排序選擇出“約束支配值”較高的個(gè)體，“約束支配值較高”的定義將適應(yīng)值和約束條件違背置于同一框架下考慮，當(dāng)以下任一條件滿足時(shí)“A解優(yōu)于B解”成立[62]：①A解和B解都滿足約束，但A支配B（A的所有目標(biāo)函數(shù)小于等于B的對應(yīng)值，且A不等于B）；②A解滿足約束，B解不滿足約束；③A解和B解都不滿足約束，但A解違反約束的程度較小。

2.4 算法對設(shè)計(jì)目標(biāo)的處理

前文對變換器設(shè)計(jì)目標(biāo)列舉和分析并不充分，分析和梳理現(xiàn)有研究中設(shè)計(jì)目標(biāo)，筆者認(rèn)為變換器設(shè)計(jì)目標(biāo)常常是基礎(chǔ)目的和特殊目的的排列組合，其中基礎(chǔ)目的保證了電力電子變換器能夠達(dá)到基本的設(shè)計(jì)功能，如基本的能量變換能力。

設(shè)計(jì)目標(biāo)包括電力電子變換器需要達(dá)到的穩(wěn)態(tài)、暫態(tài)甚至是電磁瞬態(tài)特性，如電壓電流應(yīng)力、電壓電流紋波、輸出電壓紋波、輸出電壓穩(wěn)態(tài)誤差、過沖和穩(wěn)定時(shí)間、輸出電壓紋波、動態(tài)響應(yīng)特性快速無超調(diào)等。這些特性可以按照時(shí)間尺度進(jìn)行分類，長的時(shí)間尺度可以達(dá)到電網(wǎng)、電機(jī)等外接電源或負(fù)載的秒級波動，中等的時(shí)間尺度包括開關(guān)頻率導(dǎo)致的的百微秒級電磁能量脈沖，短的時(shí)間尺度可以小到控制脈沖所受到的納秒級電磁干擾。

在滿足了以上特性后，電力電子變換器還可以在實(shí)現(xiàn)高級的設(shè)計(jì)目標(biāo)，如體積小、質(zhì)量輕、成本低、效率高、電壓電流比范圍大等。對于一些特殊的部件一般有特殊的優(yōu)化目標(biāo)，如對極小化散熱器熱阻、質(zhì)量和體積，磁元件參數(shù)精確性。現(xiàn)有研究絕大多數(shù)并不會考慮所有設(shè)計(jì)目標(biāo)，而是選擇最為關(guān)心的若干指標(biāo)作為設(shè)計(jì)目標(biāo)。

這意味著演化計(jì)算將要處理的目標(biāo)函數(shù)更多，傳統(tǒng)的方法將不同目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行加權(quán)平均，但這樣做的問題是，不同目標(biāo)函數(shù)值域相差極大，人為定義權(quán)重因子可能無形中忽略數(shù)值范圍較小的目標(biāo)函數(shù)，造成結(jié)果的偏移。故多目標(biāo)算法成為重要的算法，該算法能夠通過帕累托前沿展示的尋優(yōu)結(jié)果為設(shè)計(jì)目標(biāo)的權(quán)衡取舍提供直觀幫助。

另外，在目標(biāo)函數(shù)數(shù)量較高的情況下，絕大多數(shù)解都不存在支配關(guān)系；其次在多維空間中，不同解的距離很遠(yuǎn)，維持解的均勻分布成為問題，如果按傳統(tǒng)的方法計(jì)算“擁擠距離”，將極大耗費(fèi)計(jì)算資源，增加算法復(fù)雜度。

基于此，有研究提出了基于參考點(diǎn)的NSGA-III算法，經(jīng)過幾代的發(fā)展，又相繼對該方法進(jìn)行了改進(jìn)，使得參考點(diǎn)的選取更加合理，之后，基于參考向量的RVEA算法也被提出。演化算法自身也隨著應(yīng)用問題在演變進(jìn)步。

3 電能路由器設(shè)計(jì)展望

3.1 存在的問題

電能路由器的設(shè)計(jì)目標(biāo)與傳統(tǒng)電力電子變換器的設(shè)計(jì)目標(biāo)一脈相承，更高的變換效率、更高的功率密度、更低的成本是不變的發(fā)展方向。通過設(shè)計(jì)，還可以滿足更為細(xì)致的指標(biāo)，如系統(tǒng)安全性、可靠性，各類穩(wěn)態(tài)、暫態(tài)甚至電磁瞬態(tài)的性能要求。

針對電能路由器“四多”的特征，設(shè)計(jì)目標(biāo)需要具備新的特點(diǎn)：①為了適應(yīng)未來端口電壓和功率等級的擴(kuò)容或縮容的情況，設(shè)計(jì)時(shí)必須考慮設(shè)計(jì)結(jié)果的靈活性和可擴(kuò)展性；②為了使得電能路由器在不同端口狀態(tài)和不同電能流向時(shí)都具有良好的電能轉(zhuǎn)換性能，保障設(shè)計(jì)結(jié)果的通用性和普適性，設(shè)計(jì)時(shí)必須充分考慮電力電子器件、模塊、變換單元的組合以及配合問題。

但現(xiàn)有的設(shè)計(jì)方法僅僅找到可行解，無法保證解的最優(yōu)性。設(shè)計(jì)集成化、精細(xì)化、快速化有助于解決上述問題。

3.2 改進(jìn)方向：設(shè)計(jì)集成化

電能路由器的發(fā)展經(jīng)歷了多個(gè)階段，其主要的發(fā)展脈絡(luò)為工頻變壓器-高頻變壓器-電子變壓器-固態(tài)變壓器-電力電子變壓器-高頻高壓化發(fā)展-多端口發(fā)展。電能路由器的拓?fù)湓谘葑兊倪^程中不斷分化，呈現(xiàn)幾點(diǎn)顯著差異：

• 其一，在實(shí)現(xiàn)AC-AC變換功能上，多種拓?fù)浔惶岢觯谢诰仃囎儞Q器的拓?fù)?，也有?jīng)典的AC-DC-AC拓?fù)洌?/li>
• 其二，在電力電子變壓器運(yùn)用于交流系統(tǒng)中或者是電力牽引的單向系統(tǒng)中，電力電子變壓器的某一端口都會連接電壓等級較高的配電網(wǎng)，此時(shí)多電平技術(shù)和級聯(lián)式H橋技術(shù)都被用以解決這項(xiàng)問題；
• 其三，電力電子變壓器中需要有能量匯集和緩沖的部件，根據(jù)能量匯集點(diǎn)的不同，分為共交流母線和共直流母線兩種不同的技術(shù)方案；
• 其四，隔離高頻變壓器相對于AC-DC-AC三級變換器的級聯(lián)位置，分為后端隔離和前端隔離兩類拓?fù)涞取?/li>

總之，電能路由器不同于以往的常規(guī)電力電子變換器，拓?fù)浣M合上不拘一格。

不同的拓?fù)涓饔刑攸c(diǎn)，世界上主要的電力電子實(shí)驗(yàn)室也都制作了原理樣機(jī)證明其可行性。但對于特定的端口電壓等級和不同運(yùn)行場景，拓?fù)渲g的優(yōu)劣無法定量區(qū)分。

具體來講，電能路由器不管應(yīng)用于電力拖動還是電網(wǎng)，一般存在一個(gè)kV電壓等級的電壓源端口，但由于半導(dǎo)體器件的絕緣限制，勢必要通過多模塊或多電平的方法達(dá)到額定電壓，常見的拓?fù)溆卸嚯娖酵負(fù)?，也有級?lián)式拓?fù)?，隨著寬禁帶器件的飛速發(fā)展，甚至出現(xiàn)了兩電平拓?fù)?。但這些方案孰優(yōu)孰劣僅有損耗層面的定量比較，缺少全面定量精細(xì)的性能對比。

此外，在不同的應(yīng)用場景電能路由器有不同的功能需求和能量流向。當(dāng)用于電力牽引時(shí)，需要間歇高功率運(yùn)行；用于配電網(wǎng)時(shí)，需要長時(shí)間額定工況運(yùn)行；用于微電網(wǎng)時(shí)，功率流動方向復(fù)雜、傳輸功率變化范圍大。

值得注意的是，由于電能路由器多流向的特點(diǎn)，存在功率雙向流動的工況，甚至是多個(gè)端口向一個(gè)端口傳輸功率的工況，復(fù)雜的工況給設(shè)計(jì)帶來了極大挑戰(zhàn)。電能路由器的設(shè)計(jì)不再僅僅依賴于單個(gè)變換單元實(shí)現(xiàn)效率最優(yōu)，而是在多工況、多流向條件下實(shí)現(xiàn)多級變換單元效率配合最優(yōu)，在特定的運(yùn)行場景下實(shí)現(xiàn)性能最優(yōu)。這代表在單次優(yōu)化過程中設(shè)計(jì)者希望優(yōu)化的部件更多，更接近真實(shí)運(yùn)行場景，如設(shè)計(jì)一個(gè)同時(shí)考慮前后端濾波器、逆變器、電機(jī)、控制、電磁兼容多個(gè)組件的高度集成的電機(jī)驅(qū)動系統(tǒng)。

要實(shí)現(xiàn)集成優(yōu)化的目標(biāo)，必須將控制模型和電路模型進(jìn)行綜合考慮，在算法上體現(xiàn)為多目標(biāo)優(yōu)化和協(xié)同優(yōu)化。在Buck變換器設(shè)計(jì)自動化時(shí)，有研究提出將變換器分為主電路部分和反饋網(wǎng)絡(luò)部分，使用和改進(jìn)了多種啟發(fā)式算法完成控制參數(shù)和電路參數(shù)的協(xié)同優(yōu)化。

典型的如偽隨機(jī)協(xié)同進(jìn)化算法、正交局部搜索算法、蟻群及其改進(jìn)算法、粒子群及其改進(jìn)算法。但相比于Buck電路，電能路由器的電路模型和控制模型更為復(fù)雜，給設(shè)計(jì)者提出了極大挑戰(zhàn)。

3.3 改進(jìn)方向：設(shè)計(jì)精細(xì)化

復(fù)雜精細(xì)的模型有利有弊，優(yōu)點(diǎn)在于涵蓋了多層次的性能要求，提高了設(shè)計(jì)的集成度和精度；缺點(diǎn)在于解算速度較慢，甚至可能出現(xiàn)數(shù)值穩(wěn)定性收斂性等問題。

為了更好更快地進(jìn)行電能路由器設(shè)計(jì)，需要在正向問題和逆向問題上同時(shí)推進(jìn)，在正向問題上，在模型復(fù)雜度和時(shí)間復(fù)雜度上在進(jìn)行取舍，或通過建模和仿真底層理論創(chuàng)新突破限制性因素。在逆向算法上，需要降低算法時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度，避免算法陷入維度災(zāi)，增加算法的搜索能力和收斂能力。

3.4 改進(jìn)方向：設(shè)計(jì)快速化

近年來，半導(dǎo)體技術(shù)發(fā)展勢頭不減，在器件層面推進(jìn)并支撐電力電子裝置快速迭代，推陳出新。碳化硅、氮化鎵等寬禁帶器件以高耐熱水平、高開關(guān)速度被廣泛關(guān)注。但與其特性相隨的驅(qū)動串?dāng)_、開關(guān)尖峰和振蕩以及電磁兼容等問題愈加明顯。

筆者所在團(tuán)隊(duì)在三個(gè)關(guān)鍵技術(shù)問題上實(shí)現(xiàn)了突破，這些問題包括功率半導(dǎo)體器件失效機(jī)理及其模型的建立；基于分布雜散參數(shù)的瞬態(tài)變換拓?fù)淠Ｐ图捌淠芰科胶?；電磁能量脈沖序列分析及控制。同時(shí)提出了適用于系統(tǒng)級仿真分析的IGBT-Diode換流單元和SiC MOSFET-SiC Schottky Barrier Diode換流單元的簡化行為模型。相關(guān)模型有效地解決了傳統(tǒng)機(jī)理模型、行為模型仿真不易收斂的問題，且全部參數(shù)可不依賴實(shí)驗(yàn)，而是通過器件手冊獲取。

基于這些研究，還進(jìn)一步發(fā)展了計(jì)算SiC MOSFET開關(guān)損耗的解析模型，這些工作使研究者通過高效的數(shù)值仿真就能對器件的開關(guān)尖峰和損耗加以評估，對實(shí)現(xiàn)電力電子裝置的精準(zhǔn)化設(shè)計(jì)有著重要意義。同時(shí)，包含開關(guān)瞬態(tài)的電力電子變換器系統(tǒng)級仿真方法，以及基于級間解耦和模型降階方法的電能路由器仿真模型，都有助于極大地提高仿真效率，減小求解正映射問題的“昂貴性”，從而縮短設(shè)計(jì)時(shí)間。

電能路由器自動設(shè)計(jì)層面改進(jìn)方法見表1。對于前述提到的三個(gè)設(shè)計(jì)改進(jìn)方向，都可以從模型、求解和算法三個(gè)方面進(jìn)行針對性的改進(jìn)。

總體看來，未來的挑戰(zhàn)仍然巨大，從模型層面看，集成系統(tǒng)精細(xì)的模型仍然面臨速度和精度的矛盾；從求解層面看，除加快速度，對于設(shè)計(jì)框架和設(shè)計(jì)流程的改進(jìn)也是提高求解速度的一個(gè)方向；從算法層面看，也存在算法尋優(yōu)能力和算法復(fù)雜度的矛盾。

表1 電能路由器自動設(shè)計(jì)層面改進(jìn)方法

此外，在本文的構(gòu)想中，未來電能路由器設(shè)計(jì)自動化流程如圖8所示。相比于圖1所示的傳統(tǒng)人工設(shè)計(jì)流程，電能路由器設(shè)計(jì)自動化流程具有三個(gè)顯著特點(diǎn)：

• ①不再單步尋優(yōu)而是借助優(yōu)化算法整體尋優(yōu)，從而使得設(shè)計(jì)結(jié)果最優(yōu)得到保障；
• ②自動化程度增加，正向求解過程和優(yōu)化算法都由計(jì)算機(jī)輔助軟件或程序?qū)崿F(xiàn)，從而將設(shè)計(jì)人員從繁瑣的重復(fù)工作中解放出來，使得設(shè)計(jì)人員能夠?qū)⒕ν度胫匾哪Ｐ痛罱ê徒Y(jié)果權(quán)衡中；
• ③考慮了多物理場的耦合，模型足夠系統(tǒng)和精細(xì)，并且還具有可拓展性，根據(jù)設(shè)計(jì)者的需要，橫向可以增加變壓器設(shè)計(jì)、印制電路板（Printed Circuit Board, PCB）布局設(shè)計(jì)等，縱向可以進(jìn)一步考慮熱模型和機(jī)械模型的耦合和最終對于損耗模型的影響和修正。

3.5 設(shè)計(jì)結(jié)果處理及驗(yàn)證

設(shè)計(jì)自動化極度依賴計(jì)算機(jī)的計(jì)算資源，但電力電子設(shè)計(jì)自動化這一優(yōu)化問題仍然需要人工的參與。需要指出的是，在任何領(lǐng)域的工程設(shè)計(jì)實(shí)踐中，處于主導(dǎo)地位的一定是人。研究電力電子裝置的自動化、系統(tǒng)化設(shè)計(jì)方法，其目的也絕非取代人，而是為了更高效地解決低效且重復(fù)性的“試—錯(cuò)”問題，使電力電子研究人員和工程師能夠更加專注于技術(shù)統(tǒng)籌、架構(gòu)優(yōu)化等更為依賴設(shè)計(jì)者的直覺和創(chuàng)新的基礎(chǔ)性問題。

如多目標(biāo)優(yōu)化可以得到帕累托前沿，但對結(jié)果的偏好或取舍仍需設(shè)計(jì)人員決定。又如設(shè)計(jì)優(yōu)化可以將已存在的拓?fù)浜涂刂七_(dá)到全局最優(yōu)，但人工能夠提出新的拓?fù)浜托碌目刂品椒?，因此本文調(diào)研的文獻(xiàn)中將不涉及新拓?fù)浜托驴刂品椒ǖ膬?nèi)容，只是借助了計(jì)算機(jī)輔助工具將傳統(tǒng)人工設(shè)計(jì)方法的效果增強(qiáng)，時(shí)間減小。

圖8 電能路由器設(shè)計(jì)自動化流程

除此之外，對結(jié)果的處理和驗(yàn)證是計(jì)算機(jī)不能夠替代的。設(shè)計(jì)自動化是向下兼容的，傳統(tǒng)的設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)也將以一定的形式反映到設(shè)計(jì)結(jié)果中，需要人工分析設(shè)計(jì)結(jié)果和設(shè)計(jì)要求的關(guān)系，發(fā)掘數(shù)學(xué)結(jié)果和物理本質(zhì)的統(tǒng)一規(guī)律。

此外，設(shè)計(jì)自動化對傳統(tǒng)設(shè)計(jì)的拓展，利用設(shè)計(jì)框架內(nèi)的組件，可以容易地分析設(shè)計(jì)結(jié)果的魯棒性、參數(shù)敏感度、關(guān)鍵限制性因素等，在意大利熱那亞舉辦的第二屆電力電子設(shè)計(jì)自動化研討會中，ETHZ大學(xué)的J. W. Kolar教授團(tuán)隊(duì)展示了他們對于設(shè)計(jì)空間多樣性（Design Space Diversity, DSD）的研究成果，他們的研究從遍歷搜索開始，得到了6600萬個(gè)解，其中，1600萬為可行解，30萬個(gè)準(zhǔn)最優(yōu)解。其中，準(zhǔn)最優(yōu)解包括位于帕累托邊界上的解以及邊界上的解所支配的非最優(yōu)解，非最優(yōu)解對應(yīng)的設(shè)計(jì)目標(biāo)——損耗，不超過最優(yōu)解對應(yīng)損耗的15%。

進(jìn)一步地，他們研究了開關(guān)頻率這一設(shè)計(jì)參數(shù)的影響，發(fā)現(xiàn)變壓器的最優(yōu)頻率并非變換器的最優(yōu)頻率，并定量給出了介于兩者之間的頻率參數(shù)對于損耗的影響。這一工作可以視作對電力電子設(shè)計(jì)參數(shù)準(zhǔn)確度和魯棒性的早期嘗試，目前尚未在文獻(xiàn)中發(fā)現(xiàn)電力電子設(shè)計(jì)自動化領(lǐng)域中對于電感、電容、變壓器等參數(shù)魯棒性的研究。

最后，設(shè)計(jì)的結(jié)果一定需要硬件試制、組配、調(diào)試一系列工作進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，從而證明設(shè)計(jì)結(jié)果的可行性或針對設(shè)計(jì)與實(shí)驗(yàn)的差異改進(jìn)模型、修正框架、完善算法。

4 結(jié)論

本文從電力電子設(shè)計(jì)自動化的角度出發(fā)，梳理電力電子設(shè)計(jì)自動化的體系，該體系包括設(shè)計(jì)流程架構(gòu)、建模與特性分析、優(yōu)化算法、軟件實(shí)現(xiàn)等四個(gè)方面。

討論了遺傳算法應(yīng)用于電能路由器設(shè)計(jì)自動化的技術(shù)起源、發(fā)展和應(yīng)用，針對電能路由器特殊的性質(zhì)，提出遺傳算法對電力電子設(shè)計(jì)自動化這一優(yōu)化問題的處理方法及改進(jìn)方向。最后展望了電能路由器這一特殊電力電子裝置在設(shè)計(jì)中的研究難點(diǎn)和前瞻性問題，包括拓?fù)溥x擇、運(yùn)行工況和控制方法三位一體的集成優(yōu)化問題，也指出精細(xì)化、系統(tǒng)化、快速化將是設(shè)計(jì)發(fā)展的方向和挑戰(zhàn)。

隨著電力電子設(shè)計(jì)自動化這一課題被越來越多研究者關(guān)注，應(yīng)用于復(fù)雜電力電子系統(tǒng)如電能路由器設(shè)計(jì)的優(yōu)化算法將得到長足的進(jìn)步和發(fā)展。