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具有高泛化能力的碳化硅功率模块物理信息智能热模型
Physics-Informed Intelligent Thermal Model for SiC Power Modules With High Generalization
| 作者 | Yizheng Tang · Cao Zhan · Lingyu Zhu · Hao Sun · Weicheng Wang · Zhili Li · Wei Huo · Shengchang Ji |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2025年10月 |
| 技术分类 | 功率器件技术 |
| 技术标签 | SiC器件 功率模块 热仿真 机器学习 深度学习 |
| 相关度评分 | ★★★★★ 5.0 / 5.0 |
| 关键词 | 物理信息驱动智能热模型 SiC功率模块 热建模 残差卷积神经网络 可解释性 泛化性 电力电子 |
语言:
中文摘要
本文提出了一种新型物理信息智能热模型(PIITM),用于碳化硅(SiC)功率模块。该模型融合了组件热传递逻辑,相比传统智能模型具有更好的可解释性与泛化能力。通过残差卷积神经网络提取热特征,实现了对SiC模块热行为的精确建模。
English Abstract
This article proposes a novel physics informed intelligent thermal model (PIITM) for silicon carbide (SiC) power modules, offering interpretability and generalization compared to traditional ITM. This proposed PIITM framework integrates the thermal transfer logic of each component to provide good interpretability. A residual convolutional neural network is employed to extract features of thermal c...
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SunView 深度解读
该技术对阳光电源的核心产品线(如组串式逆变器、PowerTitan储能系统及风电变流器)具有重要应用价值。随着SiC器件在高性能逆变器中的广泛应用,热管理成为提升功率密度和可靠性的关键。PIITM模型通过物理机理与AI的结合,能显著提升热仿真精度,缩短研发周期。建议在iSolarCloud智能运维平台中引入此类模型,实现对现场设备功率模块结温的实时监测与寿命预测,从而优化运维策略,提升系统整体可靠性。