Đán đổi giữa các thông số hiệu suất điện tử công suất. Tín dụng: IEEE Open Journal of Power Electronics (2022). doi: 10.1109/OJPEL.2022.3204630
Một cách mới và hiệu quả hơn để mô hình hóa và thiết kế bộ chuyển đổi điện tử công suất sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) đã được tạo ra bởi một nhóm chuyên gia từ Đại học Cardiff và Máy phóng ứng dụng bán dẫn hỗn hợp (CSA).
Phương pháp này đã giảm thời gian thiết kế cho công nghệ tới 78% so với các phương pháp truyền thống và được sử dụng để tạo ra một thiết bị có hiệu suất trên 98%.
Phát hiện của nhóm nghiên cứu đã được công bố trên Tạp chí Điện tử Công suất Mở IEEE và Giao dịch IEEE về Điện tử Công suất.
Bộ chuyển đổi năng lượng là một thiết bị điện để chuyển đổi năng lượng điện. Nó có thể chuyển đổi dòng điện xoay chiều (AC) thành dòng điện một chiều (DC) và ngược lại hoặc thay đổi điện áp hoặc tần số của dòng điện. Bộ chuyển đổi năng lượng được sử dụng trong một loạt các công nghệ, từ điện thoại di động, máy tính và TV đến năng lượng tái tạo và xe điện.
Các phương pháp thiết kế bộ chuyển đổi năng lượng hiện có chủ yếu dựa vào các mô hình toán học phức tạp làm tăng đáng kể thời gian tính toán và độ phức tạp của quá trình thiết kế. Một bộ chuyển đổi điện tử công suất được thiết kế tốt phải có hiệu suất cao, khối lượng nhỏ, nhẹ và có chi phí thấp và tỷ lệ hỏng hóc thấp. Do đó, mục tiêu chính của phương pháp thiết kế bộ chuyển đổi năng lượng là xác định sự đánh đổi tốt nhất trong số các chỉ số hiệu suất này.
Trong nghiên cứu của mình, nhóm nghiên cứu đã khám phá một phương pháp thiết kế mới bằng cách sử dụng một loại AI được gọi là mạng thần kinh nhân tạo (ANN), sử dụng các thuật toán và hệ thống máy tính bắt chước các mạng lưới thần kinh được kết nối với nhau của não người. ANN đã được đào tạo trên một bộ dữ liệu hiện có gồm hơn 2.000 thiết kế, vì vậy nhóm nghiên cứu đã có thể chọn thiết kế phù hợp nhất cho hiệu quả và mật độ năng lượng mong muốn của họ.
Nhóm nghiên cứu đã chọn bốn thành phần chính cho thiết kế dựa trên ANN, bao gồm bóng bán dẫn hiệu ứng trường gallium nitrate (GaN) (FET), cuộn cảm, tụ điện và tản nhiệt.
Cách tiếp cận thiết kế đã được xác nhận thông qua các thử nghiệm thử nghiệm trên biến tần một pha dựa trên GaN được tạo ra bằng cách sử dụng thiết kế được chỉ định. Hiệu quả và mật độ năng lượng của thiết bị rất phù hợp với thiết kế và trong phạm vi của các thiết bị hiện có, làm cho nó cạnh tranh về mặt kỹ thuật và khả thi về mặt thương mại.
Đồng tác giả của nghiên cứu, Tiến sĩ Wenlong Ming, Giảng viên cao cấp tại Đại học Cardiff và là thành viên nghiên cứu cao cấp tại CSA Catapult, cho biết, "Các phương pháp mô hình / mô phỏng thoáng qua chính xác và nhanh chóng là điều cần thiết để tối ưu hóa hiệu suất của các hệ thống điện tử công suất bandgap rộng . Chúng tôi rất vui mừng được làm việc cùng với CSA Catapult để giải quyết khoảng trống này".
Đồng tác giả của nghiên cứu, Tiến sĩ Ingo Lüdtke, Trưởng bộ phận Điện tử Công suất tại CSA Catapult, cho biết, "Tối ưu hóa thiết kế điện tử công suất tự động cho phép khai thác đầy đủ các lợi thế bán dẫn công suất bandgap rộng khi so sánh với các đối tác silicon của chúng. Chúng tôi rất vui mừng được làm việc với Đại học Cardiff trong lĩnh vực sáng tạo này.
Thông tin thêm:
Rajesh Rajamony và cộng sự, Phương pháp thiết kế đa mục tiêu dựa trên mạng thần kinh nhân tạo cho bộ chuyển đổi điện tử công suất băng rộng, Tạp chí Điện tử Công suất Mở IEEE (2022). doi: 10.1109/OJPEL.2022.3204630
Peng Yang và cộng sự, Phương pháp mô hình hóa theo hướng dữ liệu lai để mô phỏng thoáng qua nhanh chóng và chính xác của SiC MOSFETs, Giao dịch IEEE trên thiết bị điện tử công suất (2021). doi: 10.1109/TPEL.2021.3101713
Cung cấp bởi Đại học Cardiff
* Nguồn Tư vấn du học Anh Quốc - Quốc Tế Du Học Đồng Thịnh dongthinh.co.uk (+84) 96 993.7773 | (+84) 96 1660.266 | (+44) 020 753 800 87 | info@dongthinh.co.uk
Post a Comment