電力電子(PE)是電氣工程的一個分支，專注于處理、控制和高效地將電力從一種形式轉換為另一種形式。與處理信號和數(shù)據的電子系統(tǒng)不同，電力電子控制大量的電能。基本上，我們的生活圍繞著一系列無限多的能量轉換器、電機等，這些都是電力電子的研究對象。

構建可持續(xù)和綠色經濟以保護我們的環(huán)境和提高我們的生活水平的目標，放大了電力電子作為大規(guī)模變革的主要推動者的作用，旨在改變我們的社會并創(chuàng)造新的商業(yè)模式。然而，其他技術進步也在促進這種轉型過程。人工智能(AI)目前正處于一個重大的轉折點，在人類活動的眾多領域中開辟的巨大機遇，那么，AI能為電力電子帶來什么好處呢？

AI學習和問題解決

人工智能系統(tǒng)在大量數(shù)據上進行訓練，使它們能夠識別模式并做出決策。它們執(zhí)行類似人類的任務，如虛擬助手或在社交媒體平臺上識別合適的內容等。生成式人工智能是一種能夠根據用戶請求創(chuàng)建特定內容的人工智能。

它使用基于神經網絡的先進機器學習模型（稱為深度學習模型）生成文本、圖像和視頻。非常流行的聊天機器人，如微軟的Copilot，已經嵌入瀏覽器中，進行看起來像人類制作的文本對話。其他應用，如Midjourney，可以從文本描述中生成圖像。

新技術的日益重要角色

為了實現(xiàn)非常雄心勃勃的目標，如汽車電氣化和數(shù)字化、可再生能源發(fā)電等，必須考慮以下幾個方面：

可持續(xù)性。從基本材料的早期采用階段到智能管理維修、回收和再利用。

高效率不僅要在運行期間保持，還要在循環(huán)經濟的所有階段保持。

產品生命周期管理過程，是一個普遍概念，因此應在整個產品生命周期中得到保證，

整合額外功能，使從建筑建設到工廠運營和維護的所有步驟都更加靈活。

部署電力設備以支持智能電網等基礎設施。

電力電子與人工智能的接觸點

Bischoff和Hellinger提出了一張三維圖表，用于識別電力電子的數(shù)據流和人工智能的機會：

完整生命周期，從設計到恢復和回收。

系統(tǒng)運行，包括半導體組件和相關硬件在太陽能電站、充電站、電動汽車或風電場等應用中的運行。

數(shù)據用例，包括設計空間探索、操作員培訓和數(shù)字產品護照(DPP)。DPP是一個攜帶產品可持續(xù)性信息的工具。通過掃描產品二維碼，可以收集有關使用的材料、碳足跡、維修說明、回收建議和制造過程的信息。因此，DPP在推廣循環(huán)經濟實踐中起著重要作用。

一個例子：逆變器認證和生產

生產一個給定產品的正式認證是一個耗時的過程，涉及許多步驟，無論是測試還是評估。一個良好的性能-成本權衡解決方案是采用基于數(shù)字孿生模型的模擬技術。

西門子和UL Solutions已經制定了一個不需要大量實施物理測試的程序，并可以利用西門子的數(shù)字孿生技術。UL Solutions是全球領先的提供認證、咨詢和測試服務，以及審計和軟件解決方案的公司。通過重新定義測試邊界，數(shù)字模擬可以以無與倫比的保真度和速度提供產品的完整知識。因此，認證不僅變得更加靈活，而且加快了上市時間，并通過確保質量、安全和性能要求，實現(xiàn)了更快的創(chuàng)新。

由于這種方法，元宇宙不再是一個抽象的概念，而是一個新的空間，其中物體的數(shù)字表示與物理現(xiàn)實相結合，取得了顯著的成果。西門子在埃爾蘭根的工廠(GWE)就是一個例子，展示了生產現(xiàn)場如何適應新的制造模式。實際上，除了生產逆變器和驅動器，這家工廠還配備了內部測試場，可以在向客戶提供之前全面測試和調試新的“元宇宙”技術。

生產線中的人工智能應用

波峰焊接是一個完全自動化的過程，用于將通孔組件焊接在印刷電路板(PCB)上?；旧希坏┙M件通過引腳安裝在PCB上，電路板就被放置在波峰焊接機中。系統(tǒng)使用傳送帶將電路板移動通過幾個階段，并具有儲存熔融焊料的槽和將焊料提升到PCB下側的泵，創(chuàng)建熔融焊料“波”。當PCB到達熔融焊料波時，熱、助焊劑和毛細作用創(chuàng)建精確和可靠的焊點，將組件的引腳連接到PCB。

在GWE，一個人工智能控制的檢測系統(tǒng)允許減少通孔波峰焊接線中的誤報。使用標準檢測方法，5%到25%的PCB必須手動篩選，而98%是誤報。人工智能檢測系統(tǒng)將必要的檢查次數(shù)減少到僅2.5%到12.5%。在波峰焊接線的末端，一個自動光學檢測系統(tǒng)(AOI)分析PCB相機圖像，以確定是否存在焊橋或開路焊點，從而決定PCB是否可以接受或拒絕。通過將人工智能技術與AOI相結合，有助于提高整體效率并減少繁瑣的人工干預。

實驗設計

生成式人工智能看起來非常類似于它所訓練的輸入數(shù)據，并且通過一些創(chuàng)造力，它產生的輸出幾乎與人類生成的輸出相同。一個重要的新興應用是掃描特定設計的各種選項。

基本上，生成式人工智能被指示創(chuàng)建一組可能的設計并通過模擬進行評估。然后將結果發(fā)送回生成式人工智能以進一步微調和改進設計。簡而言之，生成式人工智能可以有效地增強實驗設計。

數(shù)據交換

現(xiàn)代制造要求設備通過接口共享和通信操作數(shù)據。這種信息流由人工智能服務、大數(shù)據分析、物聯(lián)網和連接性中介。

一組大型工業(yè)泵、風扇和壓縮機由低功率電機驅動，這些電機受益于狀態(tài)監(jiān)測。狀態(tài)監(jiān)測是一種維護技術，通過結合機器傳感器數(shù)據(提供有關振動、溫度等的實時信息)和最新的機器監(jiān)測軟件，預測機器的健康狀況。這里的分析基于操作數(shù)據與從電機電氣和機械模型中提取的電機數(shù)字孿生的比較。

不僅對操作員和服務提供商有好處，對原始設備制造商也有好處，其中一些是：

基于實際條件的最佳維護延長產品壽命高達30%。

定期監(jiān)測和狀態(tài)分析減少維護成本高達30%。因此，停機時間可以減少，工廠生產率可以提高10%。

人工智能和數(shù)據分析幫助數(shù)字電機識別否則會產生低效率和更大二氧化碳排放的關鍵過程。適當?shù)膶Σ邔е鲁杀窘档秃吞甲阚E減少。

服務提供商可以通過訪問最新的狀態(tài)狀態(tài)遠程快速干預，從而以最小的努力減少停機時間的發(fā)生。通過立即報告缺陷和缺陷，可以迅速采取補救措施，避免損害和安全風險。這種主動的維護方法增強了工業(yè)環(huán)境中的操作可靠性和安全性。

人工智能和電力電子的交叉點為提高電氣系統(tǒng)和制造的效率、可靠性和性能帶來了巨大的希望。由于其高效處理大量數(shù)據的能力，人工智能的角色從設計到操作和維護變得至關重要，同時延長了生命周期性能。