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电动汽车驱动
★ 5.0
电动驱动测试台效率测量不确定度评估
Evaluation of the Efficiency Measurement Uncertainty of Electric Drive Test Benches for Direct Data-Driven Control Optimization
| 作者 | Lukas Hölsch · Oliver Wallscheid |
| 期刊 | IEEE Transactions on Energy Conversion |
| 出版日期 | 2025年7月 |
| 技术分类 | 电动汽车驱动 |
| 相关度评分 | ★★★★★ 5.0 / 5.0 |
| 关键词 | 电力驱动效率 测量不确定度 测量模型 三相驱动试验台 评估 |
语言:
中文摘要
提高由电机、电力电子设备和控制算法组成的电力驱动系统的效率,是工业界和学术界的一项主要任务。鉴于现代驱动系统已经具备较高的效率水平,预期的效率提升幅度在个位数甚至低于 1 个百分点。因此,为了比较不同驱动设计的效率,或者对与控制相关的运行策略(如最优脉冲模式)进行在线优化,需要对电气输入功率和机械输出功率进行低测量不确定度的测量。为此,本文提出了一种测量模型,用于分析三相驱动试验台在整个转矩 - 转速平面内测量链上出现的功率和效率不确定度。该测量模型以开源软件的形式发布,以便他人评估其试验台设置,或在规格制定过程中优化新的试验台设计。对一个牵引驱动试验台的示例评估展示了所提出模型的功能,并凸显了在当今数据驱动的时代进行严格测量不确定度评估的重要性。
English Abstract
Increasing efficiency of electric drives combining electrical machines, power electronics and control algorithms, is a major task in industry and academia. Considering the already high efficiency levels of modern drive systems, expected improvements are in the single digit and below percentage point range. Therefore, a low measurement uncertainty of the electrical input and the mechanical output power is necessary to compare the efficiency of different drive designs or to perform an online optimization of control-related operation strategies (such as optimal pulse patterns). Hence, a measurement model is proposed to analyze the occurring power and efficiency uncertainty along the measurement chain in the whole torque-speed plane of three-phase drive test benches. This measurement model is published as an open-source software, allowing others to evaluate their test bench setup or to optimize new test bench designs during the specification process. An exemplary evaluation for a traction drive test bench demonstrates the functionality of the proposed model and highlights the importance of rigorous measurement uncertainty assessments in today's data-driven world.
S
SunView 深度解读
从阳光电源的业务视角来看,这项关于电驱动测试台效率测量不确定性评估的研究具有重要的借鉴价值。当前,我司在光伏逆变器、储能变流器及新能源汽车电驱动系统等核心产品中,功率转换效率已普遍达到98%以上的高水平。在此背景下,进一步的效率提升往往仅在零点几个百分点范围内,这使得精确的测量评估体系成为技术优化的关键前提。
该论文提出的测量模型对我司具有三方面应用价值:首先,在产品研发阶段,可应用于逆变器和储能PCS的效率验证测试台优化,通过量化测量链中的功率和效率不确定性,确保我们的CQC和TÜV等第三方认证数据的可靠性。其次,论文强调的数据驱动控制优化思路与我司正在推进的智能控制算法开发高度契合,特别是在最优脉冲模式(OPP)等先进控制策略的在线优化中,低测量不确定性是算法有效性验证的基础。第三,该开源软件工具可直接用于评估我司现有测试平台的测量能力,指导新建实验室的设备选型。
从技术成熟度看,该研究方法论完整且已开源,具备较强的工程实用性。主要挑战在于如何将其适配到我司多样化的产品测试场景,包括宽输入电压范围的光伏逆变器、多工况的储能系统以及高动态响应的电驱测试。建议组织动力电子实验室与该研究团队建立技术交流,探索在全扭矩-转速平面的效率MAP测试中的应用,这将直接支撑我司"技术领先"战略目标的量化实现。