基于人工智能的永磁电机负载自适应节能优化方法及系统

本发明提供基于人工智能的永磁电机负载自适应节能优化方法及系统，涉及电机技术领域，包括通过深度神经网络模型对采集的电机实时负载数据进行特征提取和工况分析，得到负载特征向量。然后，采用基于深度Q网络和策略梯度网络的强化学习算法，根据负载特征向量输出包括励磁电流、开关频率、功率因数在内的最优控制参数，实时调节电机运行状态。最后，在线学习系统根据运行数据与能耗优化目标的比对结果，通过自校正模块实时更新模型和算法参数，实现闭环控制。本发明能够根据负载变化自适应调节电机控制参数，达到节能优化的目的。