【摘 要】
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电力电子电路损耗分析一直是行业研究的重点。传统的电路损耗预测方法局限于单个器件,而忽略了其它器件的损耗,以及弱化了器件与器件损耗之间的关系,导致预测方法复杂,精度不
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电力电子电路损耗分析一直是行业研究的重点。传统的电路损耗预测方法局限于单个器件,而忽略了其它器件的损耗,以及弱化了器件与器件损耗之间的关系,导致预测方法复杂,精度不够高,为此提出了一种电力电子电路损耗预测建模的方法,它不局限于对单个器件进行损耗分析,而是从电路整体的损耗出发,基于小样本采样,采用智能学习算法支持向量机建立电路的效率模型,利用遗传算法对模型参数进行优化。实验采用了两级式逆变器作为研究对象,搭建了两级式逆变器实验平台,建立了基于遗传优化支持向量机的效率模型,模型预测结果验证了效率模型的有效性和
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