“台达杯”电力电子人工智能设计竞赛|第十一届高校电力电子应用设计大赛
发布时间：2026-02-12
截稿时间：2026-03-01
阅读量：41次
一、赛道简介
本竞赛旨在探索人工智能（Artificial Intelligence，AI）在电力电子领域的创新应用，如AI在电力电子设计、控制、运维等领域的应用，基于AI的项目规划管理，AI与领域知识融合方法等。鼓励大学生关注AI前沿，鼓励创新，鼓励开源，以促进“AI+电力电子”实际落地和产业升级。
二、竞赛题目及要求
（一）竞赛题目：两级式AC/DC电源电磁兼容设计
当前，人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术不断取得突破性进展。例如，深度学习可以从海量数据中提取有用知识，以此为核心的自动驾驶方案得到广泛应用，深度学习模型AlphaFold实现了蛋白质结构的精准预测等；再如，深度强化学习在解决多步决策问题上表现卓越，基于深度强化学习的AlphaGo击败了人类顶尖棋手，AlphaTensor则发现了更高效的矩阵运算法则等；又如，超大规模的深度学习模型——大模型，已经渗透到生活、生产和科研的各个领域，基于大模型的聊天机器人、AI编程工具、AI科研助手等应用层出不穷。
本赛题要求参赛者充分发掘前沿AI技术的能力，鼓励AI算法创新、使用方法创新、设计流程创新、测试与验证方法创新，将前沿AI算法与两类典型电力电子电路（图腾柱PFC电路或交错并联Buck电路）的各个设计环节相结合，开发出能显著提升两类电路设计效率和质量的AI工具，实现降本增效。
（二）参赛设计技术要求
1.将AI技术应用于图腾柱PFC电路或交错并联Buck电路的各个设计环节。设计指标（供参考）：
（1）图腾柱FPC电路：输入电压范围176Vac到265Vac；额定输出电压400Vdc；额定功率3.3kW；
（2）交错并联Buck电路：输入电压48Vdc，输出电压12Vdc，额定功率2kW；开关频率500k左右。
2.设计任务包括但不限于：上述变换器的拓扑设计、参数设计、元件选型、调制设计、热设计、建模设计、控制器设计、测试用例设计、测试结果分析等，亦可以是部分（或全部）设计环节的智能化管理和调度等；
3.交付物是一套AI算法。算法必须具备友好的人机交互界面，使用者能够方便地、自主地与所设计的AI算法进行交互，以提高用户体验；避免“重复造轮子”，鼓励参赛者在现有开源工具的基础上进行二次快速开发，专注于解决电力电子设计领域的核心问题；
4.参赛项目的代码最终须开源，以促进电力电子设计社区的技术交流和合作，推动电力电子AI设计工具的发展；若在选题中涉及大模型技术，则需要使用国产大模型或开源大模型。
选题参考：
AI技术与所指定变换器的结合均可，包括但不限于以下方向：
1.AI技术和各个设计环节的融合：例如，利用深度强化学习或大模型技术实现拓扑、参数、调制、布局布线在电气或结构方面的优化等；
2.AI技术和设计过程的融合：例如，利用大模型技术实现电力电子设计文档阅读、变换器3D模型生成、设计知识库构建、控制器代码生成、设计任务管理和规划等；
3.AI技术和传统设计工具的交互和协作：例如，以指定电路为设计对象，实现大模型与Matlab、Altium Designer、ANSYS、Autocad等传统电气、结构或热设计工具的交互协作，在传统设计工具中嵌入AI算法等；
4.AI技术与指定变换器的实时控制、状态监控、故障诊断等的结合。
测试要求：
1.算法的人机交互流畅程度测试：是否有功能齐全、美观、易于操作的人机交互界面，使用者可以快速使用该AI工具开展设计并查看算法状态；
2.智能化程度测试：在用户给出设计要求后，是否能自主地完成设计任务，设计过程中是否需要人类进行纠错；
3.设计结果评价：采用多组设计指标对算法进行测试，由评审专家进行多维度评价：设计结果是否合理，是否能提升设计效率，能否给出更优的设计结果（或更具创新性的设计结果）等；
4.代码完整性和清晰性测试：代码是否有可读性、可维护性和可扩展性，以便于开源后其他开发者理解和二次贡献。同时，代码应包含详细的注释和文档，说明其功能和使用方法，以促进开源社区的交流和合作。
三、参赛办法
1.参赛报名：参赛队应于2025年3月1日前登录http://design.cpss.org.cn，上填写提交。需要包括项目组成员组成信息，并提供一份由指导教师签名的支持函，同意指导参赛队伍、并为参赛队伍提供必要支持，包括实验场地、实验材料、必要的参赛费用等。指导教师的支持函模板参见“第十一届高校电力电子应用设计大赛方案征集通知”附件5。
2.参赛队伍基于竞赛题目应于2025年4月15日前在http://design.cpss.org.cn上填写提交一份项目计划书，需要包含项目技术方案及参赛时间计划。计划书连同撰写要求参见“第十一届高校电力电子应用设计大赛方案征集通知”附件6。
免责声明：
本竞赛旨在探索人工智能（Artificial Intelligence，AI）在电力电子领域的创新应用，如AI在电力电子设计、控制、运维等领域的应用，基于AI的项目规划管理，AI与领域知识融合方法等。鼓励大学生关注AI前沿，鼓励创新，鼓励开源，以促进“AI+电力电子”实际落地和产业升级。
二、竞赛题目及要求
（一）竞赛题目：两级式AC/DC电源电磁兼容设计
当前，人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术不断取得突破性进展。例如，深度学习可以从海量数据中提取有用知识，以此为核心的自动驾驶方案得到广泛应用，深度学习模型AlphaFold实现了蛋白质结构的精准预测等；再如，深度强化学习在解决多步决策问题上表现卓越，基于深度强化学习的AlphaGo击败了人类顶尖棋手，AlphaTensor则发现了更高效的矩阵运算法则等；又如，超大规模的深度学习模型——大模型，已经渗透到生活、生产和科研的各个领域，基于大模型的聊天机器人、AI编程工具、AI科研助手等应用层出不穷。
本赛题要求参赛者充分发掘前沿AI技术的能力，鼓励AI算法创新、使用方法创新、设计流程创新、测试与验证方法创新，将前沿AI算法与两类典型电力电子电路（图腾柱PFC电路或交错并联Buck电路）的各个设计环节相结合，开发出能显著提升两类电路设计效率和质量的AI工具，实现降本增效。
（二）参赛设计技术要求
1.将AI技术应用于图腾柱PFC电路或交错并联Buck电路的各个设计环节。设计指标（供参考）：
（1）图腾柱FPC电路：输入电压范围176Vac到265Vac；额定输出电压400Vdc；额定功率3.3kW；
（2）交错并联Buck电路：输入电压48Vdc，输出电压12Vdc，额定功率2kW；开关频率500k左右。
2.设计任务包括但不限于：上述变换器的拓扑设计、参数设计、元件选型、调制设计、热设计、建模设计、控制器设计、测试用例设计、测试结果分析等，亦可以是部分（或全部）设计环节的智能化管理和调度等；
3.交付物是一套AI算法。算法必须具备友好的人机交互界面，使用者能够方便地、自主地与所设计的AI算法进行交互，以提高用户体验；避免“重复造轮子”，鼓励参赛者在现有开源工具的基础上进行二次快速开发，专注于解决电力电子设计领域的核心问题；
4.参赛项目的代码最终须开源，以促进电力电子设计社区的技术交流和合作，推动电力电子AI设计工具的发展；若在选题中涉及大模型技术，则需要使用国产大模型或开源大模型。
选题参考：
AI技术与所指定变换器的结合均可，包括但不限于以下方向：
1.AI技术和各个设计环节的融合：例如，利用深度强化学习或大模型技术实现拓扑、参数、调制、布局布线在电气或结构方面的优化等；
2.AI技术和设计过程的融合：例如，利用大模型技术实现电力电子设计文档阅读、变换器3D模型生成、设计知识库构建、控制器代码生成、设计任务管理和规划等；
3.AI技术和传统设计工具的交互和协作：例如，以指定电路为设计对象，实现大模型与Matlab、Altium Designer、ANSYS、Autocad等传统电气、结构或热设计工具的交互协作，在传统设计工具中嵌入AI算法等；
4.AI技术与指定变换器的实时控制、状态监控、故障诊断等的结合。
测试要求：
1.算法的人机交互流畅程度测试：是否有功能齐全、美观、易于操作的人机交互界面，使用者可以快速使用该AI工具开展设计并查看算法状态；
2.智能化程度测试：在用户给出设计要求后，是否能自主地完成设计任务，设计过程中是否需要人类进行纠错；
3.设计结果评价：采用多组设计指标对算法进行测试，由评审专家进行多维度评价：设计结果是否合理，是否能提升设计效率，能否给出更优的设计结果（或更具创新性的设计结果）等；
4.代码完整性和清晰性测试：代码是否有可读性、可维护性和可扩展性，以便于开源后其他开发者理解和二次贡献。同时，代码应包含详细的注释和文档，说明其功能和使用方法，以促进开源社区的交流和合作。
三、参赛办法
1.参赛报名：参赛队应于2025年3月1日前登录http://design.cpss.org.cn，上填写提交。需要包括项目组成员组成信息，并提供一份由指导教师签名的支持函，同意指导参赛队伍、并为参赛队伍提供必要支持，包括实验场地、实验材料、必要的参赛费用等。指导教师的支持函模板参见“第十一届高校电力电子应用设计大赛方案征集通知”附件5。
2.参赛队伍基于竞赛题目应于2025年4月15日前在http://design.cpss.org.cn上填写提交一份项目计划书，需要包含项目技术方案及参赛时间计划。计划书连同撰写要求参见“第十一届高校电力电子应用设计大赛方案征集通知”附件6。
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