基于物理信息机器学习的功率变换器控制方法、设备及存储介质

本发明涉及功率变换器技术领域，具体地说，涉及基于物理信息机器学习的功率变换器控制方法、设备及存储介质。包括如下步骤：控制系统搭建；数据采集、存储和预处理；模型搭建与评估；模型部署；模型应用；功率变换器运行模式的预测模型选择。本发明设计将物理约束信息嵌入损失函数，利用机器学习算法挖掘控制信号占空比、频率和跳变脉冲数量跟输入电压、输入电流、输出电压、输出电流和温度的关系，并将机器学习控制模型部署到FPGA上，对控制信号的占空比、频率及脉冲跳变数量进行实时预测和控制；通过机器学习模型的非线性能力进行准确建模，可以节省大量的成本，提高模型的准确性。