一种融合AI优化算法的双有源全桥变换器优化控制方法

本发明公开了一种融合AI优化算法的双有源全桥变换器优化控制方法，同时对双有源全桥变换器的工作状态(V1,V2,Po)和移相控制量(D1,D2,Dφ)进行线下训练，以获得双有源全桥变换器在最低均方根电流和电流应力下的多组三重移相控制变量，并整合成深度强化学习模型，最后，在实际使用中，通过对双有源全桥直流变换器的V1，V2，Po进行采样，根据采样值的实际大小调用深度强化学习模型，映射出匹配于最佳电流性能的移相角(D1,D2,Dφ)，并根据最终的三重移相控制变量实现双有源全桥变换器的电流特性优化控制。