系统整体架构图如图所示，包括硅碳棒电力转换模块、数据采集模块、人工智能控制模块和执行模块。人工智能控制模块硅碳棒电力转换模块利用高效SiC器件，将直流电高效转换为交流电，确保高效率和低损耗。数据采集模块运用高精度霍尔电流传感器、电压传感器及温度传器，实时监测并传输电力系统运行数据。人工智能控制模块依托深度学习与强化学习算法，依据历史和实时数据做出智能决策，生成优化控制指令。执行模块依据控制指令调节S1C器件的开关频率和占空比等参数，达成闭环控制，保障系统稳定运行。

       选择高精度霍尔电流传感器、电压传感器和温度传感器，合理布置在关键节点。例如，霍尔电流传感器的精度可达0.1% FS，电压传感器的精度可达0.05% FS,温度传感器的精度可达士0.5℃。在数据预处理阶段，首先，采用滤波算法去除噪声干扰，常用的卡尔曼滤波器的更新方程如式(4)所示:式中，xklk一1是状态估计值;K是卡尔曼增益;z是测量值;H是观测矩阵。也可选择小波变换滤波。其次，进行归一化处理，将不同量纲的数据转换到统一区间，归一化公式如式(5)所示:式中x是归一化后的数据;x是原始数据;分别是数据的最小值和最大值。最后，进行特征提提取关键特征参数(如功率因数)，如式(6)所示:和取式中，P是有功功率提供输入;Q是无功功率，为控制算法人工智能控制算法设计本研究设计了基于深度神经网络(DNN)的负荷预测模型利用历史数据训练网络，预测未来负荷变化，其前向传播公式如式(7)所示:式中，Y是输出;f是激活函数;W是权重矩阵;x是输入;b是偏置项。采用Q-learning算法设计智能控制策略，动态调整硅碳棒器件的工作状态，优化系统性能，Q-learning的更新公式如式(8)所示:式中是状态一动作值;a是学习率;Y是折扣因子;1是奖励值。通过交叉验证和超参数调整优化算法性能，提高控制精度和响应速度。http://www.zbqunqiang.cn/