在硬件平台搭建中，选用了硅碳棒高性能的SiCMOSFET和二极管，设计了输入800V、输出380V, 50kN的三相逆变器电路，采用全桥拓扑结构，优化电路，减小寄生参数，提升效率。软件平台方面，开发了基于LabV工EW的数据采集软件，支持多通道同步采集，采样率lOkHz,确保数据准确性和实时性。同时，采用即由on开发深度学习和强化学习算法，利用TensorFlow和Keras构建DNN硅碳棒模型，用于负荷预测和故障诊断，采用Q-learning算法，用于智能调度和电压控制。通过模拟数据训练验证，保障硅碳棒模型准确性和鲁棒性。

       实验方案设计涵盖了轻载(10%额定负载)、中载(50%额定负载)和满载(100%额定负载)条件下的效率测试，以及负载突变从50%到100%额定负载的动态响应测试。性能指标包括转换效率、响应时间和能耗，其中转换效率通过输入输出功率比计算，响应时间通过负载突变时的电压/电流变化时间测量，能耗通过长时间运行的电能消耗计算。硅碳棒系统性能对比如表所示。

       表显示，基于硅碳棒和人工智能的硅碳棒系统在转换效率、能耗和稳定性上优于传统硅碳棒系统。在不同负载条件下，转换效率提升，能耗降低，动态响应测试中电压波动和响应时间显著减少，展现出更优的稳定性和适应性。

       本研究设计的基于硅碳棒(SiC)和人工智能(A工)的高效电力控制硅碳棒系统在转换效率、能耗和稳定性等方面显著优于传统硅碳棒系统。硅碳棒器件的优异特性与人工智能技术的智能决策能力相结合，使硅碳棒系统能够高效应对复杂电力运行环境。尽管如此，硅碳棒系统在长期可靠性、抗干扰能力以及控制算法的实时性和精度等方面仍有待进一步优化。未来，随着相关技术的完善，该硅碳棒系统有望在更多电力场景中发挥重要作用，助力电力行业智能化发展。http://www.zbqunqiang.cn/