设计电力电子转换器传统上需要人工在拓扑选型、商业元件挑选、电路仿真验证和原理图绘制等环节投入大量专业知识。大型语言模型（LLM）在电子设计自动化（EDA）中展现潜力，但直接用于板级电力电子原理图合成会出现工程幻觉，如尺寸计算错误、部件编号捏造或不匹配、电压裕度违背以及拓扑连通性破坏。为此，本文提出一种有界双环自动原理图合成框架，将自然语言需求转化为可验证、可编辑的 KiCad 原理图及制造交付物。工作流分为六个阶段，归属三大功能列：①需求解析并基于知识库合成功率阶段，覆盖非隔离 Buck、Boost 与隔离/谐振 Flyback、DAB、半桥 LLC 等拓扑；②基于分销商 API 与 OEM 数据手册的合同‑证据驱动元件选型，并结合闭环 ngspice 瞬态验证与应力反馈；③模块化控制硬件集成与多格式交付，采用 KiCad netlist 循环验证。我们在 24‑36 V→12 V、2 A Buck 转换器（29 个元件位，83 条验证端口）和 48 V→24 V、0.5 A 双有源桥（DAB）转换器（87 个元件位，341 条验证端口）上完成端到端案例，并与普通 LLM 基线进行对比，验证覆盖率从 22.2% 提升至 98.6%，标称值一致性从 0% 提升至 97.7%，SPICE 仿真通过率从 0% 达到 100%。
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