本项目将基于固态变压器的能源互联网系统分为结构层、各智能体控制层和协同控制 层，涉及电力电子、数字通信和人工智能等多个学科，具有很强的基础研究特色和学科交叉特色。
（1）基于混合MMC型固态变压器结构设计
与传统基于半桥型MMC结构的固态变压器不同，本项目综合半桥 MMC 的经济性优点 与全桥MMC的直流故障穿越能力强的优势，通过自身的控制清除直流侧双极短路故障。采用混合MMC型结构设计，可实现多个 10kV 配电网相互连接，构成更大的能源互联网，实现功率互补，抑制电网波动。
（2）基于自适应极值搜索的分布式电源功率寻优控制方法
提出了基于自适应极值搜索的功率寻优方 法，确定输入变量和输出变量间的关系，通过给出状态量的反馈而实现系统输出、消耗等 达到最优，提高太阳能、风能等分布式能源的利用率，并结合各智能体全局协同控制层，保证电网安全稳定运行。
（3）基于深度强化学习的能源互联网各智能体协同控制方法
利用人工智能的强大数据分析和学习能力，构建人工智能的深度强化学习网络，在能源互联网安全运行的约束条件下（如电网潮流、各智能体自身的有效工作范围和动态响应时间尺度等），实现各智能体协同控制目标，即确保能源互联网与电网功率波动最小，能源互联网电压和频率稳定以及最小负荷损失。
本科研团队一共6人，获批科研项目5项，授权发明专利10项，成果得到了应用。本项目旨在通过 3 项关键技术的研究