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考虑热交叉耦合效应的人工智能辅助热模型

Artificial Intelligence-Aided Thermal Model Considering Cross-Coupling Effects

作者 Yi Zhang · Zhongxu Wang · Huai Wang · Frede Blaabjerg
期刊 IEEE Transactions on Power Electronics
出版日期 2020年10月
技术分类 可靠性与测试
技术标签 可靠性分析 多物理场耦合 热仿真 功率模块
相关度评分 ★★★★★ 5.0 / 5.0
关键词 人工智能 热模型 交叉耦合效应 电力电子器件 热系统 参数表征
语言:

中文摘要

本文提出了一种考虑热交叉耦合效应的电力电子设备/系统人工智能辅助热模型。该方法允许系统内存在多个热源,相比传统仅支持单热源的建模方式,能更便捷地表征模型参数,有效提升了复杂电力电子系统的热分析精度。

English Abstract

This letter proposes an artificial intelligence-aided thermal model for power electronic devices/systems considering thermal cross-coupling effects. Since multiple heat sources can be applied simultaneously in the thermal system, the proposed method is able to characterize model parameters more conveniently compared to existing methods where only single heat source is allowed at a time. By employi...
S

SunView 深度解读

该研究对阳光电源的核心产品线具有极高价值。在PowerTitan储能系统及大功率组串式逆变器中,功率模块(IGBT/SiC)的高密度集成导致显著的热交叉耦合效应。传统有限元仿真计算量大,而该AI辅助模型能实现快速、准确的热状态监测与寿命预测。建议将其应用于iSolarCloud智能运维平台,通过实时热模型优化逆变器与PCS的功率降额策略,提升极端工况下的系统可靠性,并为下一代高功率密度产品的热设计提供更高效的参数提取工具。