ANPC拓扑调制策略特点及损耗分析(下)
上篇(ANPC拓扑调制策略特点及损耗分析 (上))我们讨论了ANPC的基本原理,换流路径及调制策略,本文通过PLECS仿真工具来分析在不同的调制方式和工况下ANPC各位置芯片的开关状态和损耗分布情况。
ANPC-PWM1设计实例
由于不同特性和规格的芯片各自静态和动态参数不同,使用相规格的芯片便于分析损耗分布,在这里选用Econodual3半桥模块FF900R12ME7构建ANPC拓扑,先使用ANPC-PWM1算法进行调制,如下图以典型2.5MW PCS工况为例得到相应的损耗数据。
表1 2.5MW储能变流器仿真工况

图1 ANPC-PWM1损耗分布情况
通过上图可以看出不同工况下器件的整体损耗分布:
逆变工况下,损耗集中在T1/T4,T2/T3,D5/D6;
无功工况下,损耗分布在各个器件,损耗占比从大到小依次为T5/T6,T1/T4,D2/D3,T2/T3,D5/D6,D1/D4;
整流工况下,损耗集中在T5/T6,D2/D3,D1/D4;
将损耗进一步细分为导通损耗和开关损耗,得到图2器件具体的损耗情况。

图2 ANPC-PWM1导通损耗和开关损耗占比
逆变工况下,T1/T4由于高频切换,开关损耗占比更大;T2/T3正负半周期分别导通,仅有导通损耗;D5/D6导通损耗大于反向恢复损耗;
纯无功工况下,由于包含逆变和整流过程,各个器件都有损耗产生,T1/T4和T5/T6均有导通损耗和开关损耗,T5/T6损耗相对最大。T2/T3主要为导通损耗,D1/D4和D5/D6的导通损耗相对反向恢复损耗占比更大,D2/D3仅有导通损耗,无反向恢复过程;
整流工况下,D1/D4主要以导通损耗为主,反向恢复时也产生损耗;D2/D3仅有导通损耗,T5/T6整流时进行开关,同时存在导通损耗和开关损耗;
根据仿真结果可得ANPC-PWM1调制策略对各个位置芯片的面积需求,如下图三所示:
图3 ANPC-PWM1调制策略对芯片面积的需求
在实际应用中不同的调制比和功率因数均会对芯片的损耗分布产生影响,较高的调制比会增加正电平或负电平路径上芯片的损耗,较低的调制比会增加零电平路径上芯片的损耗;不同的系统功率因数对应不同电压和电流的交叠区域,也会影响导通路径上的损耗持续时间,损耗分布也呈现不同于典型工况的结果。
下面以典型的功率因数PF=1,PF=0和PF=-1以及不同调制比为例,对比分析各因素对损耗分布的影响。在仿真中保持其他直流侧参数不变,固定输出电流,仅改变功率因数和调制比进行仿真。

图4 PF=1时ANPC-PWM1在不同调制比下的损耗分布
图4为在PF=1下不同调制比下的损耗分布。可见在调制比降低后,T1/T4导通时间缩短,因此对应的导通损耗降低,开关损耗基本持平;T2/T3由于调制比降低后电流路径转移至零电平回路,T2/T3仍然会产生导通损耗,因此和较高调制比时的导通损耗区别不大;D5/D6因导通时间变长,导通损耗有所增加;

图5 PF=-1时ANPC-PWM1在不同调制比下的损耗分布
图5为PF=-1下不同调制比下的损耗分布,损耗集中在D1/D4,D2/D3和T5/T6上,调制比降低后,零电平路径T5/T6的导通损耗上升, D1/D4导通损耗降低,D2/D3均为导通损耗,且D2/D3保持常通损耗没有变化;

图6 PF=0时ANPC-PWM1在不同调制比下的损耗分布
图6为PF=0下不同调制比下的损耗分布,纯无功工况下,调制比降低后T2/T3和D2/D3损耗没有变化,但是由于导通时间变化,T1/T4和D1/D4芯片上的损耗会转移到T5/T6和D5/D6芯片上。
ANPC-PWM2设计实例
如上篇文章提到,ANPC2调制策略的开关逻辑与ANPC-PWM1有所不同,T2/T3要进行高频开关动作,损耗占比很大。F3L3MR12W3M1H模块是基于ANPC-PWM2设计,用于高效率的215kw PCS,其中高频开关M2/M3采用SiC芯片,四个工频开关T1/T4/T5/T6使用IGBT芯片。表2是215kw PCS工况的仿真参数,基于F3L3MR12W3M1H_H11得到的损耗数据如图7所示。
表2 215kW储能变流器仿真工况


图7 ANPC-PWM2在不同工作模式下的损耗分布
根据仿真结果可以看到,ANPC-PWM2调制中高频SiC芯片在各个工作模式下的损耗占比远远大于IGBT芯片,模块的大部分损耗集中在SiC芯片上。其中SiC芯片的性能,散热和芯片可靠性等综合因素决定系统性能的优劣和长期运行可靠性。

图8 ANPC-PWM2调制策略对芯片面积的需求
图8为ANPC-PWM2调制算法所需的芯片面积占比,在对应模块中,根据损耗分布配置合理的芯片面积,均衡各个芯片的温升,可以得到最佳的输出能力和效率。
总结
本文结合PLECS仿真和大家一起探讨了不同ANPC调制策略的特点,分析了芯片的损耗分布,以及在不同工作模式和调制比下芯片损耗分布的变化,可以通过仿真数据更好理解ANPC调制策略的特点和差异。
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