找到 2 条结果 · IEEE Transactions on Industry Applications
评估LCL滤波器光伏逆变器中谐振电流引起的可靠性退化
Evaluating the Reliability Degradation Caused by Resonant Current in Photovoltaic Inverters With LCL Filters
Xinyue Zhang · Jiacheng Sun · Zhongzheng Zhou · Zhen Kang 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年9月
随着光伏（PV）系统部署数量的不断增加，LCL 型并网逆变器因其卓越的谐波衰减能力而变得十分普遍。然而，传统的可靠性评估往往忽略了由控制回路不稳定或参数漂移引起的谐振电流的影响，而这种谐振电流会显著加速关键组件的老化。本文提出了一个全面的 LCL 型光伏逆变器可靠性评估框架，该框架能更好地反映实际运行条件。开发了一个电热模型，该模型考虑了与温度相关的功率损耗、绝缘栅双极型晶体管（IGBT）热耦合以及电容器老化。采用蒙特卡罗模拟和威布尔分布来推导逆变器在年度任务剖面下的使用寿命。实验验证证实，谐振...
解读: 该研究对阳光电源SG系列光伏逆变器和ST储能变流器的可靠性设计具有重要价值。LCL滤波器谐振电流导致的IGBT热应力问题直接关联功率模块寿命，研究提出的电热耦合模型与雨流计数疲劳分析方法可应用于：1）SG系列逆变器功率模块热设计优化，通过主动阻尼控制抑制谐振电流，降低结温波动；2）ST储能变流器在频...
基于卷积神经网络的功率器件结温监测
Junction Temperature Monitoring of Power Devices Using Convolutional Neural Networks
Zhiliang Xu · Huimin Wang · Xinglai Ge · Yichi Zhang 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年3月
基于温度敏感电参数（TSEP）的方法能够实现功率器件结温的精确监测（JTM）。然而，大多数温度敏感电参数易受负载电流和器件老化的影响而产生误差，从而降低了结温监测的准确性。为解决这一问题，本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）模型的结温监测方法，以应对这两个因素带来的不利影响。在该方法中，选择开通集电极电流（$I_{C}$）作为温度敏感电参数，并通过数学模型深入分析了开通集电极电流的温度特性。此外，通过大量双脉冲测试全面研究了开通集电极电流的参数相关性。考虑到实际中负载电流影响显著且频繁变化的...
解读: 该CNN结温监测技术对阳光电源功率器件热管理具有重要应用价值。可直接应用于ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器的SiC/GaN功率模块，通过实时监测IGBT/MOSFET结温实现预测性维护。相比传统TSEP方法，CNN自动特征提取克服了非线性补偿难题，无需额外传感电路即可从开关波形获取温度信息，适...