《面向边缘智能的电力电子系统多物理场协同优化研究》开题报告

一、研究背景与意义

1.1 现实背景：AI驱动下的电力电子系统新挑战

随着人工智能技术的迅猛发展，电力电子系统正迎来前所未有的变革机遇。当前，电力电子设备已广泛应用于新能源汽车、数据中心、可再生能源发电、工业自动化等关键领域。然而，在AI算力需求呈指数级增长的背景下，这些系统正面临着三大核心挑战：

其一，热管理危机。 Molex莫仕最新发布的2026年技术预测指出，扩展生成式AI应用所需的高性能服务器和系统，产生的热量已远超传统风冷技术的处理能力。预计在未来12至18个月内，包括直接芯片液冷、浸没式冷却在内的液体冷却技术将持续获得关注与探索-6。当GPU和AI加速器以更高功率密度运行时，电力电子设备的温度分布、热流传导与散热设计已成为制约系统性能的关键瓶颈。

其二，多物理场耦合日益复杂。 现代电力电子系统已不再是单纯的电磁问题，而是电磁、热、应力等多物理场交织的复杂系统。芯和半导体在DesignCon 2026上发布的全栈EDA解决方案明确指出，当前系统级设计需要“覆盖电磁、电源、热、应力的全栈协同仿真能力”-3。从芯片到封装再到系统，多层级、多尺度、多物理场的协同分析与联合优化已成为技术发展的主线。

其三，实时决策需求激增。 电力电子系统本身具备天然的高频采样优势——设备在运行过程中会产生海量的实时运行数据，然而这些数据长期以来未能被充分分析和利用。与此同时，设备内置的数字信号处理器（DSP）计算能力在过去数十年持续升级，远超控制任务的实时需求，大量计算资源处于闲置状态-9。这为引入边缘智能提供了“数据”与“算力”的双重基础。

1.2 学术前沿：边缘智能与电力电子的交叉融合

“边缘智能”（Edge Intelligence）作为人工智能与边缘计算的交叉领域，近年来受到学术界广泛关注。其核心思想是将AI推理与决策能力下沉到数据源附近，实现低延迟、高带宽效率、数据隐私保护等优势。

在电力电子领域，边缘智能的应用具有独特的理论与工程价值。一方面，电力电子设备的高频采样特性使其天然具备丰富的“数据资源”；另一方面，设备内置控制器的冗余计算能力提供了“算力基础”。两者的结合，为实现从“被动控制”到“主动智能”的跃迁创造了条件。

当前，学术界已提出电力电子边缘智能的三种典型实现路径：基于常规处理器的轻量化路径、基于外部AI芯片的计算增强路径、以及基于物联网的多设备协同路径-9。然而，现有研究多聚焦于单一功能实现（如故障诊断、参数辨识），尚未形成面向多物理场协同优化的系统性框架。特别是在热管理与电磁性能的协同优化方面，AI预测与传统热仿真的结合仍处于探索阶段。

1.3 研究意义

本课题的研究意义体现在理论与实践两个层面：

理论层面，本课题将构建“感知-执行-决策”技术链与多物理场耦合的统一框架，探索边缘智能在电力电子系统热-电-力协同优化中的实现机理。这既是对现有电力电子智能控制理论的拓展，也为边缘智能在工业场景中的应用提供了新的理论视角。

实践层面，本课题的研究成果可服务于AI数据中心、新能源汽车、可再生能源发电站等对功率密度和可靠性要求极高的场景。通过实现设备级的智能热管理和系统级的协同优化，有望在保证性能的前提下降低能耗、延长设备寿命，为绿色算力与可持续发展提供技术支撑。

二、国内外研究现状

2.1 电力电子系统多物理场建模与仿真

多物理场仿真是电力电子系统设计的核心环节。传统方法通常采用分而治之的策略：电磁场分析使用有限元方法（FEM），热分析使用计算流体动力学（CFD），应力分析使用有限元分析（FEA）。然而，这种分立的仿真流程难以捕捉物理场间的耦合效应，且仿真周期长、迭代效率低。

近年来，EDA工具向“系统级全平台”演进成为明确的技术主线-3。芯和半导体于2026年2月发布的Boreas系统散热分析平台，面向封装、PCB及整机系统提供热管理集成环境，新增瞬态热分析与强制对流仿真功能，能够显著提升高性能计算设备在动态负载下温升行为的预测能力-3。这表明，工业界已开始将多物理场协同作为解决AI硬件散热难题的关键路径。

2.2 AI在电力电子中的应用研究

AI技术已在电力电子领域展现出广阔的应用前景。从逆变器智能控制、直流电弧检测，到设备健康监测、缺失数据补全，机器学习模型正在逐步替代或辅助传统的基于物理模型的算法。

在智能控制方面，已有研究者将神经网络引入DC-DC变换器的控制回路，实现自整定控制以提升瞬态响应性能。在故障诊断方面，基于轻量化二维卷积神经网的边缘端故障诊断方法被提出，实现了ANPC逆变器的开路故障在线检测-9。在状态监测方面，基于神经模糊神经网络的电容器健康状态监测方法取得了良好效果-9。

然而，现有研究多聚焦于单一功能模块的智能化，缺乏从系统层面统筹考虑多物理场协同优化的整体视角。

2.3 边缘智能在工业场景的落地探索

边缘智能在工业领域的应用正从概念走向实践。太原理工大学于2026年1月启动了电子信息与人工智能领域“创新实战课程”立项工作，明确提出课程项目应遵循“感知-执行-决策”的技术链，引导学生完成从问题分析、方案设计、硬件实现到系统调试的全流程实践。这表明，面向真实场景的系统级实践能力已成为人才培养的重要方向。

在学术研究层面，《电工技术学报》于2026年2月发表的《电力电子边缘智能：潜力、路径及应用》一文，系统梳理了电力电子边缘智能的理论框架与实现路径。该文指出，电力电子设备内嵌传感器的自然采样数据资源，以及设备内置计算资源的冗余计算能力，为边缘智能的实现提供了双重基础。

2.4 现有研究的不足

综合上述分析，当前研究存在以下主要不足：

领域割裂：多物理场仿真与AI算法研究分属不同领域，缺乏深度融合的研究框架。

功能单一：现有AI应用多聚焦于单一功能（控制/诊断/监测），尚未形成系统级的协同优化方案。

实时性考量不足：多数研究未充分考虑边缘端算力约束与实时性要求，算法部署落地困难。

热-电协同缺失：在AI驱动的硬件系统中，热管理与电气性能的协同优化是关键瓶颈，但相关研究仍处于起步阶段。

本课题正是针对上述不足，以边缘智能为技术载体，以多物理场协同优化为目标，探索电力电子系统“热-电-力”一体化的智能解决方案。

三、研究目标与内容

3.1 总体目标

本课题旨在构建面向边缘智能的电力电子系统多物理场协同优化理论框架与实现方法，实现以下三个层面的突破：

设备层面：将传统控制单元升级为具备自主感知、协同决策与热管理能力的智能节点。

系统层面：实现多设备协同与智能优化，达成系统级的自适应控制和能效优化。

工程层面：提出可在边缘端部署的轻量化算法模型，验证其在典型场景（AI数据中心、新能源汽车）的可行性与有效性。

3.2 具体研究内容

内容一：电力电子系统多物理场耦合机理与建模

分析高频开关动作下的电磁场、温度场与应力场的耦合机理，构建面向典型拓扑（DC-DC变换器、逆变器）的多物理场耦合模型。重点研究功率器件开关损耗与温升之间的动态耦合关系，以及温度变化对器件电气参数的反向影响机制。

内容二：面向边缘部署的轻量化AI算法设计

基于电力电子设备内嵌DSP/FPGA的算力约束，设计可在边缘端实时运行的轻量化神经网络模型。研究模型压缩、量化感知训练、知识蒸馏等技术，在保证推理精度的前提下降低计算复杂度与内存占用。算法应同时具备以下能力：

实时温升预测与热点识别

电气参数异常检测与故障预警

动态负载下的控制参数自适应整定

内容三：热-电协同优化策略研究

针对AI算力负载动态变化的典型场景，研究热-电协同优化策略。建立包含温度约束的优化目标函数，通过深度强化学习等方法求解最优的开关频率、调制策略与冷却系统协同控制方案。在保证电气性能的前提下，抑制热点形成、均衡温度分布、降低整体能耗。

内容四：系统原型开发与实验验证

搭建基于DSP+AI加速芯片的混合架构实验平台，选取典型应用场景（如AI服务器电源模块、电动汽车车载充电机）进行验证。对比传统控制方案与所提智能优化方案在稳态性能、动态响应、温度分布、能效指标等方面的差异，验证方案的有效性与可行性。

四、研究方法与技术路线

4.1 研究方法

多物理场仿真法：采用COMSOL Multiphysics或ANSYS Icepak建立高精度热-电耦合模型，为算法训练提供仿真数据支撑。

深度学习方法：采用卷积神经网络（CNN）提取电气信号的时频域特征，采用长短期记忆网络（LSTM）捕获温度演变的时序依赖关系，采用深度强化学习（DRL）求解多目标优化问题。

边缘计算部署技术：研究模型轻量化技术（剪枝、量化、蒸馏）以及硬件加速方案（FPGA HLS、GPU TensorRT），确保算法在边缘端的实时运行能力。

实验验证法：搭建硬件在环（HIL）实验平台，对所提算法进行多工况测试与对比验证。

4.2 技术路线

第一阶段（第1-4个月）：基础研究与模型构建

文献调研，梳理研究现状与技术瓶颈

建立典型拓扑的多物理场耦合仿真模型

生成涵盖不同工况的电气-温度联合数据集

第二阶段（第5-9个月）：轻量化AI算法设计

设计面向温度预测、故障诊断的多任务学习网络

研究模型压缩与边缘部署技术

在DSP/FPGA平台上验证算法实时性与精度

第三阶段（第10-14个月）：热-电协同优化策略研究

构建含温度约束的优化问题数学模型

设计基于深度强化学习的协同优化算法

在仿真环境中验证优化策略的有效性

第四阶段（第15-18个月）：系统集成与实验验证

搭建硬件实验平台

开展多工况对比实验

撰写研究报告与学术论文

五、创新点与预期成果

5.1 创新点

理论创新：首次将边缘智能与多物理场协同优化相结合，构建电力电子系统“热-电-力”一体化的智能优化理论框架，突破传统单一物理场优化的局限。

方法创新：提出面向边缘部署的轻量化多任务学习网络，实现温升预测、故障诊断、参数自整定的多目标协同，在满足实时性要求的前提下提升系统整体性能。

应用创新：针对AI数据中心这一新兴高功耗场景，提出热-电协同优化策略，为绿色算力发展提供技术支撑。

5.2 预期成果

学术论文：在国内外高水平期刊（如《电工技术学报》、IEEE Transactions on Power Electronics等）发表学术论文2-3篇。

技术原型：开发面向边缘智能的电力电子系统热-电协同优化原型平台1套，包含可部署的轻量化AI算法库。

专利/软著：申请发明专利1-2项，软件著作权1项。

研究报告：完成课题研究报告1份，系统总结研究成果与技术突破。

六、研究计划与进度安排

阶段 时间安排 主要工作内容 阶段性成果

第一阶段 第1-4个月 文献调研、多物理场建模、数据集构建 仿真模型、数据集

第二阶段 第5-9个月 轻量化AI算法设计、边缘部署验证 算法库、部署方案

第三阶段 第10-14个月 协同优化策略研究、仿真闭环验证 优化算法、仿真报告

第四阶段 第15-18个月 实验平台搭建、对比验证、成果总结 原型平台、论文、专利

七、可行性分析

7.1 理论基础可行

本课题涉及的多物理场建模、深度学习算法、边缘计算技术均有较为成熟的理论基础可供借鉴。电力电子系统的数学建模方法成熟-9，AI算法框架（TensorFlow/PyTorch）与边缘部署工具链（TensorRT/OpenVINO）已形成完整生态，为课题实施提供了坚实的技术支撑。

7.2 技术条件具备

课题所需的多物理场仿真软件（ANSYS/COMSOL）、AI开发平台（GPU服务器）、边缘硬件平台（DSP/FPGA）均可通过实验室现有资源或学校平台获取。太原理工大学已建成“人工智能+电工电子与信息类”创新实践平台，包含AI数智化电子技术实验室等相关设施-7，为课题实施提供了良好的实验环境。

7.3 研究团队保障

课题组成员具备电力电子技术、人工智能算法、嵌入式系统开发等多学科背景，前期已在相关领域积累了一定的研究成果。团队组成符合“老中青结合、跨学科融合”的要求-7，能够保障课题的顺利实施。

7.4 应用前景广阔

本课题的研究成果可直接应用于AI数据中心电源模块、新能源汽车电驱动系统、可再生能源发电站等场景，具有明确的应用出口和产业化前景。Molex莫仕2026年预测指出，热管理与电源效率将是未来12-18个月的技术焦点-6，本课题的研究方向与产业需求高度契合。

八、参考文献

[1] Gao Feng. Edge Intelligence of Power Electronics: Potential, Route and Applications[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2026, 41(3): 725-737. 

[2] Molex莫仕. Molex莫仕发布了在人工智能对主要行业的深远影响推动下2026年连接和电子设计领域的十大预测[EB/OL]. 2026-01-28. 

[3] 芯和半导体. 赋能“从芯片到系统”全栈设计，芯和在DesignCon2026重磅发布多智能体平台[EB/OL]. 2026-02-25. 

[4] 太原理工大学创新创业学院. 关于组织开展2026年电子信息与人工智能领域“创新实战课程”立项申报的通知[EB/OL]. 2026-01-28. 

[5] Zhou Zhi, Chen Xu, Li En, et al. Edge intelligence: paving the last mile of artificial intelligence with edge computing[J]. Proceedings of the IEEE, 2019, 107(8): 1738-1762.