一、賽道簡介
本競賽旨在探索人工智能（Artificial Intelligence，AI）在電力電子領域的創新應用，如AI在電力電子設計、控制、運維等領域的應用，基于AI的項目規劃管理，AI與領域知識融合方法等。鼓勵大學生關注AI前沿，鼓勵創新，鼓勵開源，以促進“AI+電力電子”實際落地和產業升級。
二、競賽題目及要求
（一）競賽題目：兩級式AC/DC電源電磁兼容設計
當前，人工智能（Artificial Intelligence，AI）技術不斷取得突破性進展。例如，深度學習可以從海量數據中提取有用知識，以此為核心的自動駕駛方案得到廣泛應用，深度學習模型AlphaFold實現了蛋白質結構的精準預測等；再如，深度強化學習在解決多步決策問題上表現卓越，基于深度強化學習的AlphaGo擊敗了人類頂尖棋手，AlphaTensor則發現了更高效的矩陣運算法則等；又如，超大規模的深度學習模型——大模型，已經滲透到生活、生產和科研的各個領域，基于大模型的聊天機器人、AI編程工具、AI科研助手等應用層出不窮。
本賽題要求參賽者充分發掘前沿AI技術的能力，鼓勵AI算法創新、使用方法創新、設計流程創新、測試與驗證方法創新，將前沿AI算法與兩類典型電力電子電路（圖騰柱PFC電路或交錯并聯Buck電路）的各個設計環節相結合，開發出能顯著提升兩類電路設計效率和質量的AI工具，實現降本增效。
（二）參賽設計技術要求
1.將AI技術應用于圖騰柱PFC電路或交錯并聯Buck電路的各個設計環節。設計指標（供參考）：
（1）圖騰柱FPC電路：輸入電壓范圍176Vac到265Vac；額定輸出電壓400Vdc；額定功率3.3kW；
（2）交錯并聯Buck電路：輸入電壓48Vdc，輸出電壓12Vdc，額定功率2kW；開關頻率500k左右。
2.設計任務包括但不限于：上述變換器的拓撲設計、參數設計、元件選型、調制設計、熱設計、建模設計、控制器設計、測試用例設計、測試結果分析等，亦可以是部分（或全部）設計環節的智能化管理和調度等；
3.交付物是一套AI算法。算法必須具備友好的人機交互界面，使用者能夠方便地、自主地與所設計的AI算法進行交互，以提高用戶體驗；避免“重復造輪子”，鼓勵參賽者在現有開源工具的基礎上進行二次快速開發，專注于解決電力電子設計領域的核心問題；
4.參賽項目的代碼最終須開源，以促進電力電子設計社區的技術交流和合作，推動電力電子AI設計工具的發展；若在選題中涉及大模型技術，則需要使用國產大模型或開源大模型。
選題參考：
AI技術與所指定變換器的結合均可，包括但不限于以下方向：
1.AI技術和各個設計環節的融合：例如，利用深度強化學習或大模型技術實現拓撲、參數、調制、布局布線在電氣或結構方面的優化等；
2.AI技術和設計過程的融合：例如，利用大模型技術實現電力電子設計文檔閱讀、變換器3D模型生成、設計知識庫構建、控制器代碼生成、設計任務管理和規劃等；
3.AI技術和傳統設計工具的交互和協作：例如，以指定電路為設計對象，實現大模型與Matlab、Altium Designer、ANSYS、Autocad等傳統電氣、結構或熱設計工具的交互協作，在傳統設計工具中嵌入AI算法等；
4.AI技術與指定變換器的實時控制、狀態監控、故障診斷等的結合。
測試要求：
1.算法的人機交互流暢程度測試：是否有功能齊全、美觀、易于操作的人機交互界面，使用者可以快速使用該AI工具開展設計并查看算法狀態；
2.智能化程度測試：在用戶給出設計要求后，是否能自主地完成設計任務，設計過程中是否需要人類進行糾錯；
3.設計結果評價：采用多組設計指標對算法進行測試，由評審專家進行多維度評價：設計結果是否合理，是否能提升設計效率，能否給出更優的設計結果（或更具創新性的設計結果）等；
4.代碼完整性和清晰性測試：代碼是否有可讀性、可維護性和可擴展性，以便于開源后其他開發者理解和二次貢獻。同時，代碼應包含詳細的注釋和文檔，說明其功能和使用方法，以促進開源社區的交流和合作。
三、參賽辦法
1.參賽報名：參賽隊應于2025年3月1日前登錄http://design.cpss.org.cn，上填寫提交。需要包括項目組成員組成信息，并提供一份由指導教師簽名的支持函，同意指導參賽隊伍、并為參賽隊伍提供必要支持，包括實驗場地、實驗材料、必要的參賽費用等。指導教師的支持函模板參見“第十一屆高校電力電子應用設計大賽方案征集通知”附件5。
2.參賽隊伍基于競賽題目應于2025年4月15日前在http://design.cpss.org.cn上填寫提交一份項目計劃書，需要包含項目技術方案及參賽時間計劃。計劃書連同撰寫要求參見“第十一屆高校電力電子應用設計大賽方案征集通知”附件6。
免責聲明：
本競賽旨在探索人工智能（Artificial Intelligence，AI）在電力電子領域的創新應用，如AI在電力電子設計、控制、運維等領域的應用，基于AI的項目規劃管理，AI與領域知識融合方法等。鼓勵大學生關注AI前沿，鼓勵創新，鼓勵開源，以促進“AI+電力電子”實際落地和產業升級。
二、競賽題目及要求
（一）競賽題目：兩級式AC/DC電源電磁兼容設計
當前，人工智能（Artificial Intelligence，AI）技術不斷取得突破性進展。例如，深度學習可以從海量數據中提取有用知識，以此為核心的自動駕駛方案得到廣泛應用，深度學習模型AlphaFold實現了蛋白質結構的精準預測等；再如，深度強化學習在解決多步決策問題上表現卓越，基于深度強化學習的AlphaGo擊敗了人類頂尖棋手，AlphaTensor則發現了更高效的矩陣運算法則等；又如，超大規模的深度學習模型——大模型，已經滲透到生活、生產和科研的各個領域，基于大模型的聊天機器人、AI編程工具、AI科研助手等應用層出不窮。
本賽題要求參賽者充分發掘前沿AI技術的能力，鼓勵AI算法創新、使用方法創新、設計流程創新、測試與驗證方法創新，將前沿AI算法與兩類典型電力電子電路（圖騰柱PFC電路或交錯并聯Buck電路）的各個設計環節相結合，開發出能顯著提升兩類電路設計效率和質量的AI工具，實現降本增效。
（二）參賽設計技術要求
1.將AI技術應用于圖騰柱PFC電路或交錯并聯Buck電路的各個設計環節。設計指標（供參考）：
（1）圖騰柱FPC電路：輸入電壓范圍176Vac到265Vac；額定輸出電壓400Vdc；額定功率3.3kW；
（2）交錯并聯Buck電路：輸入電壓48Vdc，輸出電壓12Vdc，額定功率2kW；開關頻率500k左右。
2.設計任務包括但不限于：上述變換器的拓撲設計、參數設計、元件選型、調制設計、熱設計、建模設計、控制器設計、測試用例設計、測試結果分析等，亦可以是部分（或全部）設計環節的智能化管理和調度等；
3.交付物是一套AI算法。算法必須具備友好的人機交互界面，使用者能夠方便地、自主地與所設計的AI算法進行交互，以提高用戶體驗；避免“重復造輪子”，鼓勵參賽者在現有開源工具的基礎上進行二次快速開發，專注于解決電力電子設計領域的核心問題；
4.參賽項目的代碼最終須開源，以促進電力電子設計社區的技術交流和合作，推動電力電子AI設計工具的發展；若在選題中涉及大模型技術，則需要使用國產大模型或開源大模型。
選題參考：
AI技術與所指定變換器的結合均可，包括但不限于以下方向：
1.AI技術和各個設計環節的融合：例如，利用深度強化學習或大模型技術實現拓撲、參數、調制、布局布線在電氣或結構方面的優化等；
2.AI技術和設計過程的融合：例如，利用大模型技術實現電力電子設計文檔閱讀、變換器3D模型生成、設計知識庫構建、控制器代碼生成、設計任務管理和規劃等；
3.AI技術和傳統設計工具的交互和協作：例如，以指定電路為設計對象，實現大模型與Matlab、Altium Designer、ANSYS、Autocad等傳統電氣、結構或熱設計工具的交互協作，在傳統設計工具中嵌入AI算法等；
4.AI技術與指定變換器的實時控制、狀態監控、故障診斷等的結合。
測試要求：
1.算法的人機交互流暢程度測試：是否有功能齊全、美觀、易于操作的人機交互界面，使用者可以快速使用該AI工具開展設計并查看算法狀態；
2.智能化程度測試：在用戶給出設計要求后，是否能自主地完成設計任務，設計過程中是否需要人類進行糾錯；
3.設計結果評價：采用多組設計指標對算法進行測試，由評審專家進行多維度評價：設計結果是否合理，是否能提升設計效率，能否給出更優的設計結果（或更具創新性的設計結果）等；
4.代碼完整性和清晰性測試：代碼是否有可讀性、可維護性和可擴展性，以便于開源后其他開發者理解和二次貢獻。同時，代碼應包含詳細的注釋和文檔，說明其功能和使用方法，以促進開源社區的交流和合作。
三、參賽辦法
1.參賽報名：參賽隊應于2025年3月1日前登錄http://design.cpss.org.cn，上填寫提交。需要包括項目組成員組成信息，并提供一份由指導教師簽名的支持函，同意指導參賽隊伍、并為參賽隊伍提供必要支持，包括實驗場地、實驗材料、必要的參賽費用等。指導教師的支持函模板參見“第十一屆高校電力電子應用設計大賽方案征集通知”附件5。
2.參賽隊伍基于競賽題目應于2025年4月15日前在http://design.cpss.org.cn上填寫提交一份項目計劃書，需要包含項目技術方案及參賽時間計劃。計劃書連同撰寫要求參見“第十一屆高校電力電子應用設計大賽方案征集通知”附件6。
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