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基于物理信息神经网络的参数化热仿真方法用于快速功率模块热设计
A Parameterized Thermal Simulation Method Based on Physics-Informed Neural Networks for Fast Power Module Thermal Design
Yayong Yang · Zhiqiang Wang · Yu Liao · Wubin Kong 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年3月
本文提出一种基于物理信息神经网络（PINNs）的参数化三维热仿真方法，以实现功率模块热设计的快速设计空间探索。利用PINNs能够快速逼近描述功率模块热行为的参数化偏微分方程解的能力，开发了用于碳化硅（SiC）三相半桥功率模块的热场仿真框架，以进行参数化仿真。经过一次无监督训练后，基于PINNs的模型可以快速预测不同输入参数组合下功率模块的热场分布结果。对比结果表明，在不同组合情况下，PINNs的预测结果与COMSOL数值模拟和实验测量结果大致相符。此外，在用于参数优化的大规模设计空间探索任务中，...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于物理信息神经网络（PINNs）的参数化热仿真技术具有重要的工程应用价值。作为全球领先的光伏逆变器和储能系统供应商，我们在功率模块热设计方面面临着日益严峻的挑战：一方面，碳化硅（SiC）等新型功率器件的广泛应用使得热管理复杂度显著提升；另一方面，市场对产品快速迭代和定...
基于LADRC的减小直流电压波动的三相PWM整流器改进型无差拍预测直接功率控制
Improved Deadbeat Predictive Direct Power Control for Three-Phase PWM Rectifier With Reduced DC Voltage Fluctuation Based on LADRC
He Ma · Xuliang Yao · Jingfang Wang · Xinghong Luo 等5人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2024年12月
针对三相电压源PWM整流器在传统无差拍预测直接功率控制下动态响应慢、稳态有功功率误差等问题，提出一种基于线性自抗扰控制（LADRC）并结合自适应虚拟电容与反馈校正的方法。通过外环引入虚拟有功分量，显著提升负载扰动下的动态响应速度，并消除稳态有功功率误差。详细阐述了所提LADRC-AVCFD策略的参数设计、抗扰能力及稳定性分析。实验结果表明，在1.5 kW样机平台上，稳态有功误差完全消除，直流电压波动降低75%，负载扰动下调节时间缩短81%。
解读: 该LADRC-AVCFD控制策略对阳光电源储能变流器和车载充电机产品具有直接应用价值。在ST系列储能变流器中，75%的直流母线电压波动抑制能力可显著提升电池侧电压稳定性，延长电池寿命；81%的负载扰动响应速度提升对PowerTitan系统的功率快速调节至关重要。在OBC充电机领域，消除稳态功率误差可...