碳化硅器件凭借卓越的材料特性正逐渐成为电力电子变换器的主流选择,实现高功率密度、高效率的目标。但是,碳化硅器件相比于传统硅器件的开关速度等极限的大幅提升,加剧了电力电子变换器效率、体积、成本、电磁干扰等设计目标间的冲突。本文围绕碳化硅器件构成的电力电子变换器,对其优化目标建模方法和多目标优化设计方法展开研究。首先,本文以ANPC逆变器为例详细介绍了主电路参数的设计方法,并以此为依据对140k W逆变器参数进行了初步设计。然后,基于传统的逆变器效率η,体积V,成本σ和EMI四个目标的建模方法,本文提出并建立ANPC逆变器的η-V-σ-EMI四维目标系统级耦合模型。该模型包含了逆变器6个设计变量（开关频率、电流纹波系数、磁芯最大工作磁密、磁芯窗口利用率、磁芯材料类型以及开关管类型）与优化目标之间的全部映射关系。基于该模型,可以同时优化上述4个设计目标,有效避免传统变换器顺序设计中存在的设计阶段相互孤立导致优化不彻底的问题。并且,使用该模型可以详细分析逆变器系统级层面上各个设计变量对设计目标的影响以及设计目标之间的耦合关系,从本质上把握优化规律。在此基础上,使用遗传算法（NSGA-II）寻优获取ANPC逆变器的四维目标Pareto前沿,并对使用传统建模方法获得的Pareto前沿进行分析。接着,针对多目标优化设计涉及到多个物理场需要运行大量的3D有限元仿真,非常耗时且不同物理场处理软件间数据交互困难的问题,本文以传导电磁干扰（EMI）为对象,提出一种新颖的基于人工神经网络（ANN）建模EMI噪声的逆变器多目标优化设计方法。以三相ANPC逆变器为案例,具体展示了该逆变器EMI噪声ANN建模过程,并准确获取了噪声的ANN模型。基于此ANN模型,展示了ANPC逆变器η-V-σ-EMI四维目标Pareto优化设计方法和优化设计结果。与基于传统逆变器的EMI噪声建模方法获取的优化结果进行对比,基于ANN建模EMI噪声的多目标优化结果,可以避免EMI滤波器参数过设计和仿真软件间的数据交互的问题,实现ANPC逆变器η-V-σ-EMI四维目标的快速且充分的优化。最后,本文根据优化设计结果,搭建140k W ANPC逆变器样机平台,实验验证了效率,体积建模的正确性,以及基于ANN的EMI噪声建模正确性。