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摘要：本文聚焦于基于极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）的DC-DC转换器建模研究。通过文献检索与筛选，综合分析了该领域的研究重点、方法及进展。研究发现，ELM凭借其快速学习能力和良好的泛化性能，在DC-DC转换器建模中展现出独特优势，为电力电子系统的高效设计与控制提供了新思路。
关键词：极限学习机；DC-DC转换器；建模；电力系统
一、引言
DC-DC转换器作为电力电子系统的核心组件，广泛应用于新能源发电、电动汽车、便携式电子设备等领域，其性能直接影响整个系统的效率与稳定性。传统建模方法如状态空间平均法、电路平均法等，虽能描述转换器的基本特性，但在处理非线性、时变及复杂工况时存在局限性。极限学习机作为一种新型单隐层前馈神经网络算法，以其快速训练速度和强泛化能力，逐渐成为DC-DC转换器建模领域的研究热点。本文旨在系统梳理基于ELM的DC-DC转换器建模研究进展，为后续研究提供参考。
二、研究重点
2.1 提高建模精度
DC-DC转换器在工作过程中存在非线性因素，如开关器件的导通压降、电感电容的寄生参数等，这些因素会导致传统线性模型精度下降。基于ELM的建模方法通过构建非线性映射关系，能够更准确地描述转换器的动态特性。例如，在Boost变换器建模中，考虑二极管的正向压降、电感的等效串联电阻（ESR）等非理想因素，利用ELM对输入输出电压、电流等变量进行拟合，可显著提高模型在宽负载范围内的精度。
2.2 增强模型泛化能力
实际应用中，DC-DC转换器的工作条件复杂多变，如输入电压波动、负载突变等。这就要求模型具有良好的泛化能力，能够在不同工况下准确预测转换器的性能。ELM通过随机生成输入层与隐含层间的连接权值和隐含层神经元的阈值，仅需训练输出层权值，避免了传统神经网络复杂的迭代训练过程，从而减少了过拟合风险，提高了模型的泛化能力。研究表明，基于ELM的DC-DC转换器模型在不同输入电压和负载条件下，均能保持较高的预测精度。
2.3 实现快速建模与实时控制
在电力电子系统的实时控制中，模型的计算速度至关重要。ELM的快速学习特性使其能够在短时间内完成模型训练，满足实时控制的要求。与传统的数值仿真方法相比，基于ELM的建模方法无需进行复杂的电路分析和数值计算，大大缩短了建模周期。例如，在Buck-Boost变换器的建模中，利用ELM可在毫秒级时间内完成模型训练，为实现快速动态响应控制提供了可能。
三、研究方法
3.1 数据采集与预处理
基于ELM的DC-DC转换器建模首先需要采集大量的实验数据或仿真数据。实验数据可通过搭建实际的DC-DC转换器实验平台，利用示波器、电压电流传感器等设备采集不同工况下的输入输出电压、电流等信号。仿真数据则可通过PSPICE、MATLAB/Simulink等电路仿真软件获得。采集到的数据往往存在噪声和异常值，需要进行预处理，如滤波、归一化等，以提高数据质量，增强模型的训练效果。
3.2 ELM模型构建
ELM模型由输入层、隐含层和输出层组成。输入层节点数取决于输入变量的维度，如输入电压、负载电流等；输出层节点数对应输出变量的维度，如输出电压。隐含层节点数的选择对模型性能有重要影响，通常通过交叉验证或试凑法确定。在模型构建过程中，随机生成输入层与隐含层间的连接权值和隐含层神经元的阈值，然后通过最小二乘法计算输出层权值，得到最终的ELM模型。
3.3 模型验证与优化
为了验证模型的准确性和可靠性，需要将采集到的数据分为训练集和测试集。利用训练集对ELM模型进行训练，然后使用测试集对训练好的模型进行验证，通过计算均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）等指标评估模型的性能。若模型性能不满足要求，可通过调整隐含层节点数、增加训练数据量、采用正则化方法等对模型进行优化。
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2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
