論文の概要: Parameter Optimization of LLC-Converter with multiple operation points using Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.00004v1
• Date: Tue, 28 Feb 2023 14:23:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-02 17:03:48.572221
• Title: Parameter Optimization of LLC-Converter with multiple operation points using Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 強化学習を用いた複数操作点を持つ LLC-Converter のパラメータ最適化
• Authors: Georg Kruse, Dominik Happel, Stefan Ditze, Stefan Ehrlich, Andreas Rosskopf
• Abstract要約: 複数の操作点においてLLCコンバータを最適化するために強化学習アプローチを適用する。 訓練されたRLエージェントはLLCコンバータシミュレーションに基づく新しい最適化問題を解くことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The optimization of electrical circuits is a difficult and time-consuming process performed by experts, but also increasingly by sophisticated algorithms. In this paper, a reinforcement learning (RL) approach is adapted to optimize a LLC converter at multiple operation points corresponding to different output powers at high converter efficiency at different switching frequencies. During a training period, the RL agent learns a problem specific optimization policy enabling optimizations for any objective and boundary condition within a pre-defined range. The results show, that the trained RL agent is able to solve new optimization problems based on LLC converter simulations using Fundamental Harmonic Approximation (FHA) within 50 tuning steps for two operation points with power efficiencies greater than 90%. Therefore, this AI technique provides the potential to augment expert-driven design processes with data-driven strategy extraction in the field of power electronics and beyond.
• Abstract（参考訳）: 電気回路の最適化は、専門家が行う困難で時間を要するプロセスであるが、より洗練されたアルゴリズムによっても行われる。 本稿では,異なる出力電力に対応する複数の動作点におけるLLCコンバータを,異なるスイッチング周波数で高いコンバータ効率で最適化するために,強化学習(RL)アプローチを適用する。 訓練期間中、rlエージェントは、予め定義された範囲内の任意の目的および境界条件の最適化を可能にする問題特定最適化ポリシーを学習する。 その結果、トレーニングされたRLエージェントは、基本調和近似(FHA)を用いたLLCコンバータシミュレーションに基づく新しい最適化問題を、電力効率90%以上の2つの演算点に対して50段階以内で解くことができることがわかった。 したがって、このAI技術は、パワーエレクトロニクスなど分野におけるデータ駆動型戦略抽出によって、専門家主導の設計プロセスを強化する可能性を秘めている。

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