← 返回
一种基于神经网络辅助损耗模型的电力模块热优化高效电热耦合仿真方法
An Efficient Electrothermal Coupling Simulation Method Based on Neural Network-Aided Power Loss Model for Power Module Thermal Optimization
| 作者 | Yayong Yang · Zhiqiang Wang · Lingqi Tan · Guoqing Xin · Wubin Kong · Xiaojie Shi |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2025年3月 |
| 技术分类 | 功率器件技术 |
| 技术标签 | 功率模块 多物理场耦合 热仿真 机器学习 |
| 相关度评分 | ★★★★★ 5.0 / 5.0 |
| 关键词 | 电热耦合 功率模块 神经网络 功率损耗模型 热优化 仿真效率 |
语言:
中文摘要
本文提出了一种高效的电热耦合仿真方法,利用数据驱动的神经网络功率损耗模型来提升电力模块热优化的仿真效率。文中介绍了神经网络损耗模型的构建方法及自动数据提取流程,并提出了一种间接耦合策略,显著降低了计算成本,为电力电子系统的热设计提供了快速、准确的评估手段。
English Abstract
This article introduces a highly efficient electrothermal coupling simulation method that leverages a data-driven neural network power loss model to enhance the simulation efficiency in the thermal optimization of power modules. First, methods to build the neural network power loss model and to extract data automatically for neural network training are introduced. Then, an indirect coupling strate...
S
SunView 深度解读
该技术对阳光电源的核心产品线(如组串式/集中式光伏逆变器、PowerTitan/PowerStack储能系统)具有极高的应用价值。在功率模块设计阶段,传统有限元热仿真耗时极长,引入神经网络辅助的电热耦合模型可大幅缩短研发周期,提升功率密度设计水平。建议研发团队将其应用于高功率密度逆变器及储能变流器(PCS)的散热方案优化中,通过快速迭代评估不同工况下的热应力,提升产品在极端环境下的可靠性与寿命,同时降低散热系统的设计冗余,优化成本。