ベイズ情報量規準に基づくパワーモジュールの熱応答モデル化に関する一検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PE24064,PSE24076,SPC24118

グループ名: 【B】電力・エネルギー部門 電力技術/【B】電力・エネルギー部門 電力系統技術/【D】産業応用部門 半導体電力変換合同研究会

発行日: 2024/03/04

タイトル(英語): A Study on Thermal Response Modeling of Power Modules Based on Bayesian Information Criterion

著者名: 福永 崇平(大阪大学),舟木 剛(大阪大学)

著者名(英語): Shuhei Fukunaga(Osaka University),Tsuyoshi Funaki(Osaka University)

キーワード: ＳｉＣパワーデバイス|熱インピーダンス|機械学習|ベイズ情報量規準|遺伝的アルゴリズム|SiC power device|Thermal impedance|Machine learning|Bayesian information criteria|Genetic algorithm

要約(日本語): 系統連系インバータなどに適用する大電流容量パワーモジュールは, その熱設計評価が重要である。Static法に基づく過渡熱抵抗測定により得られる構造関数は熱設計評価に有効であるが, 得られる構造関数は高次の熱等価回路モデルとなる。このため得られたモデルを直接回路シミュレーションに適用し, ジャンクション温度を考慮した動作検証を行うには計算機への負荷が大きい。本研究では測定したパワーモジュールのジャンクション温度の時間応答の低次元モデル化手法を検討する。計算の妥当性を保証しつつ低次元なモデルを得るために, ベ

要約(英語): Thermal design is a key technology for large-current-rated power modules adopted for power transmission systems. Static test method, which is often utilized for the thermal design of power modules, is well developed to obtain a transient thermal network model, namely structure function. However, the obtained model order is relatively high such as over hundreds of orders. This makes it difficult to verify the detailed switching operation of power conversion circuits with a thermal model due to the calculation time. This paper discusses the model contraction method for the time response of junction temperature for power modules. Bayesian information criteria (BIC) is introduced to ensure the model and achieve the model order reduction for this purpose.

本誌: 2024年3月7日-2024年3月8日電力技術/電力系統技術/半導体電力変換合同研究会-4

本誌掲載ページ: 31-36 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,519 Kバイト