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基于内部HEMT结构的AlGaN/GaN栅极阳极二极管建模用于高效微波整流损耗分析
Proposal of AlGaN/GaN Gated-Anode Diode Model Incorporating Internal HEMT Structure for Loss Analysis Toward Efficient Microwave Rectification
| 作者 | Tomoya Watanabe · Hidemasa Takahashi · Ryutaro Makisako · Akio Wakejima · Yuji Ando · Jun Suda |
| 期刊 | IEEE Transactions on Electron Devices |
| 出版日期 | 2025年6月 |
| 技术分类 | 电动汽车驱动 |
| 技术标签 | GaN器件 |
| 相关度评分 | ★★★★ 4.0 / 5.0 |
| 关键词 | 氮化镓 门控阳极二极管 高电子迁移率晶体管 微波整流 模型优化 |
语言:
中文摘要
我们提出了一种基于氮化镓（GaN）高电子迁移率晶体管（HEMT）的栅控阳极二极管（GAD）新模型，旨在优化器件结构以实现高效微波整流。该模型纳入了一个能准确反映GAD器件结构的大信号HEMT模型。我们从已制备的AlGaN/GaN HEMT中提取了模型参数，并成功重现了在同一晶圆上制备的GAD的特性。我们使用所提出的GAD模型对桥式整流电路进行了大信号仿真。详细的损耗分析准确识别了器件内部功率损耗的来源。我们提出的GAD模型对于探索器件优化策略是有效的。
English Abstract
We proposed a new model for gated-anode diodes (GADs) based on gallium nitride (GaN) high-electron mobility transistors (HEMTs) to optimize the device structure toward efficient microwave rectification. This model incorporates a large-signal HEMT model that accurately reflects the device structure of a GAD. We extracted model parameters from fabricated AlGaN/GaN HEMTs and successfully reproduced the characteristics of a GAD fabricated on the same wafer. We performed a large-signal simulation of a bridge-type rectifier circuit using the proposed GAD models. A detailed loss analysis accurately identified the origins of power losses within the device. Our proposed GAD model is effective in exploring the device optimization strategy.
S
SunView 深度解读
从阳光电源的业务视角来看，这项基于氮化镓高电子迁移率晶体管（GaN HEMT）的栅控阳极二极管建模技术具有重要的战略参考价值。该研究针对微波整流应用场景，提出了精确反映器件结构的大信号模型，并通过详细的损耗分析实现器件优化，这与我们在高效能量转换系统中追求的技术方向高度契合。
在光伏逆变器和储能变流器领域，GaN功率器件因其高开关频率、低导通损耗和优异的热性能，正逐步成为提升系统功率密度和效率的关键技术。本研究提出的GAD模型虽聚焦于微波整流，但其核心方法论——通过精确建模识别损耗源并指导器件结构优化——完全适用于我们的功率转换应用。特别是桥式整流电路的大信号仿真和损耗分解能力，可直接迁移至我们的多电平拓扑和双向变流器设计中，帮助工程师在流片前预判器件性能瓶颈。
技术成熟度方面，该研究已实现从HEMT参数提取到GAD特性复现的完整验证，表明模型具备工程实用性。然而，从微波频段（GHz级）到电力电子开关频段（kHz-MHz级）的应用迁移仍需进一步验证，尤其是在大电流、高压工况下的模型准确性。
对阳光电源而言，关键机遇在于：可借鉴该建模方法建立自主的GaN器件优化平台，缩短新一代高频逆变器和车载充电机的研发周期；同时，这种"结构-模型-损耗"的闭环优化思路，也可应用于我们正在布局的SiC器件定制化开发。主要挑战则是需要投入资源建立器件物理级建模能力，并与现有电路仿真工具链深度集成。