综述：电力电子学中优化方法综述

《ARCHIVES OF COMPUTATIONAL METHODS IN ENGINEERING》：A Survey on Optimization Methods used in Power Electronics

本综述系统梳理了应用于电力电子学关键领域（如功率因数校正(PFC)、谐波消除、最大功率点跟踪(MPPT)等）的传统与人工智能优化方法，旨在提升系统性能、效率与可靠性，为未来研究提供深刻洞见。

　　

电力电子学在现代生活中无处不在，从电动牙刷、无线耳机、手机充电器等小型设备，到电网、可再生能源系统和工业自动化等大型系统，均有其应用。这些应用带来的独特挑战，以及电力电子学关键领域的技术进步，也引入了额外的复杂性。因此，优化已成为解决这些复杂性、提升电力系统性能、效率和可靠性的重要工具。

优化方法概览

优化方法主要分为传统方法和基于人工智能(AI)的方法。传统优化方法在电力电子学中有着悠久且成功的应用历史，通常基于明确的数学模型和确定性算法。而人工智能优化方法，如神经网络、模糊逻辑、遗传算法等，则以其处理非线性、高维度复杂问题的能力而受到青睐。这两种方法被应用于电力电子学的多个关键领域。

关键应用领域

在功率因数校正(PFC)中，优化方法致力于最小化无功功率，提高电能质量。在谐波消除方面，优化技术用于设计滤波器或控制策略，以减少电流和电压波形失真。对于最大功率点跟踪(MPPT)，尤其是在光伏系统中，优化算法对于从能源中提取最大可用功率至关重要。此外，在开关方法（如PWM技术）和系统设计方法论中，优化也扮演着核心角色，旨在降低开关损耗、提高效率并优化组件尺寸。

研究现状与展望

综合分析表明，某些因素（如特定拓扑结构下的效率优化）已被多种优化方法深入研究。然而，另一些在实际应用中常见的因素，在学术研究中获得的关注相对有限。这篇综述通过系统深入地审视目标、拓扑和优化技术，揭示了当前研究的局限性，指明了未来值得深入探索的方向，为该领域的后续发展提供了宝贵的见解。