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储能系统技术 储能系统 GaN器件 ★ 4.0

抑制陷阱效应的氮化镓HEMT沟道温度测量与热阻表征模型

Trap-suppressed channel temperature measurement and thermal resistance characterization model for GaN HEMTs

Suzhou Laboratory · Qing Zhu · Ke Xu · Yue Hao · Applied Physics Letters · 2025年1月 · Vol.127

针对氮化镓高电子迁移率晶体管(GaN HEMTs)中陷阱效应对沟道温度测量的干扰问题,提出了一种抑制陷阱效应的沟道温度提取与热阻表征模型。该模型通过动态栅压调控技术有效抑制表面和界面陷阱的充放电行为,结合电学法精确提取稳态与瞬态沟道温度,并建立与陷阱密度相关的热阻解析模型。实验结果表明,该方法显著降低了传统电学测温中的误差,提升了高温工作条件下器件热特性的表征精度,为GaN HEMTs的热管理设计提供了可靠依据。

解读: 该GaN HEMT热阻精确表征技术对阳光电源功率器件应用具有重要价值。在ST系列储能变流器和SG光伏逆变器中,GaN器件因高频高效特性被广泛采用,但陷阱效应导致的温度测量误差直接影响热管理设计可靠性。该模型通过动态栅压调控抑制陷阱充放电,可精确提取沟道温度,为阳光电源优化GaN功率模块散热设计、提升...

电动汽车驱动 SiC器件 深度学习 ★ 5.0

基于物理信息神经网络的振荡越浪式波浪能转换装置系统辨识

System identification of oscillating surge wave energy converter using physics-informed neural network

Mahmoud Ayy · Lisheng Yang · Alaa Ahm · Ahmed Shalaby 等9人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.378

优化波浪能转换装置的几何结构并通过PTO控制提高其效率,需要发展能够预测其水动力响应的有效低阶模型。本文采用多步方法,识别控制振荡越浪式波浪能转换装置响应方程的系数。依次利用准静态实验、自由响应实验和扭矩强迫实验的数据,分别识别水静力刚度系数、辐射阻尼系数、附加质量系数以及非线性阻尼系数。这些数据集来源于对振荡式波浪能转换装置模型所进行的实验。刚度系数由准静态实验确定。随后,将物理信息神经网络应用于自由响应数据,以识别表征辐射阻尼的状态空间模型的系数。同样的方法被应用于扭矩强迫响应数据,以识别附...

解读: 该物理信息神经网络(PINN)系统辨识方法对阳光电源储能变流器ST系列和电机驱动控制具有重要借鉴价值。文中多步骤辨识非线性阻尼、辐射阻尼及附加质量的思路,可应用于PowerTitan储能系统的PCS控制参数自适应优化和电动汽车驱动系统的电机参数在线辨识。结合SiC器件高频特性,PINN可实现GFM/...