电力电子中的建模与仿真

PCB设计

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描述

在处理电力电子设计时必须考虑几个方面。在一个系统中,我们可以识别不同的元素,例如散热、电气特性、控制系统和保护。开发过程是许多测试和测量公司用作开发过程工具的任务。在采访新仿真工具 SIMBA 背后的开发人员时,我们分析了电力电子仿真的不同观点。

SIMBA 是一种新的电力电子仿真环境。SIMBA 的主要开发人员 Emmanuel Rutovic 说:“我们的目标是为学生和业余爱好者创建一个足够简单但又足够快速和强大的平台,以应对最复杂的用例。”

电力电子工程师使用仿真工具开发电力转换器和电机驱动系统。该模型提供了评估设备不同配置、探索不同参数组合的影响以及了解组件特性如何影响效率和响应时间等的可能性。该模型可以包含不同保真度级别的组件变体,允许您从简单的线性表示开始,然后逐步发展到复杂的非线性行为。

“我们还提供了一个独立的 Python 包,其中包含数百个函数,可直接访问 SIMBA,例如创建电路、修改参数、运行模拟和检索结果。这个 Python 模块为基于高级参数分析和机器学习的电力电子转换器设计新工作流程打开了大门。” 伊曼纽尔·鲁托维奇说。

什么是模型?

模型是物理对象或整个系统的表示。模拟是查看基于模型的系统在特定条件下如何工作的过程。

构建模型的目的是尽可能忠实地表示给定的真实现象,以便能够预测系统的未来状态。由于它是一个简化版本,模型中只考虑分析现象的各个方面。

因此,数学模型描述了现象或系统的演变:通过提供输入数据,模型返回输出数据。因此,如果输出接近在观察真实现象时所做的测量,该模型将是有效的。

数学模型通常由必须用已知数学方法求解的各种类型的方程表示。在这样的方程中,我们可以找到参数,即不能被操纵的量,以及变量。

电力电子仿真模型可分为静态模型和动态模型。后者用于从规划和运行的角度评估大多数经典电力系统的技术性能问题。

对于建模,仿真相当于传统设计的原型制作。除了允许评估建模系统的行为(这在实际系统中很难获得)之外,由于其可重构性,仿真还允许在广泛的条件下研究系统并了解模型的代表性它所指的系统。

获得对电力系统模型准确性的信心至关重要,因为这些模型对于系统本身的开发和运行非常可靠。

“我们包括新一代模拟引擎,称为预测时间步长求解器。您花了多长时间调整仿真求解器参数(时间步长、容差……)以找到仿真速度和准确性之间的最佳折衷方案?“Predictive Time Step”自动找到并使用最佳时间步来模拟系统的所有时间常数和事件,而不会影响准确性。这种创新方法带来了最高水平的准确性和性能。”伊曼纽尔·鲁托维奇说。

Predictive Time-Step 是一种新型瞬态求解器,旨在克服电力电子仿真的挑战,例如分析各种时间常数(开关瞬态、开关频率、控制系统、热。..。..)、不连续事件和大小模型本身。

机器学习

图 1:预测时间步长算法

机器学习

图2:SIMBA的界面

电源转换

转换器模型包含在仿真过程中不断演变的各种时间常数。此类分析中的时间挑战是设计师必须牢记的重要考虑因素。在切换事件期间具有正确的时间步长会导致良好模型和模拟的有效性。

“我们开发了 OTSF(最佳时间步长查找器)算法,该算法在瞬态仿真开始时和每次切换事件后调用。这种创新算法分析每个模型和整个电路,以确定在给定时间使用的最佳时间步长,”Rutovic 说

可靠的电子功率模拟所需的另一个关键方面是时间不连续事件的准确性。在 SIMBA 中,不连续性是切换事件或控制事件,例如状态改变比较器。在这些事件发生时准确地模拟它们是极其重要的。

“我们创新的 NDETE(下一个不连续事件时间估计器)算法与主求解器并行运行。它的目标是减少控制或切换事件之前的时间步长。”

SIMBA 模拟引擎基于修正的节点分析。与经典的节点分析相比,改进的节点分析允许对理想电压源和开关进行建模,具有速度和精度方面的优势。

节点分析的另一个优点是它可以很好地扩展。其他方法,例如在其他工具中使用的状态空间分析,不使用稀疏矩阵。这导致系统大小(节点数)和计算时间之间的二次关系。相反,节点分析矩阵是稀疏的(全零),如果使用高效的稀疏矩阵求解器,计算时间会随着节点数量线性增长,这是一个主要优势。

建模是模拟的基本初步阶段,因为它允许通过数学、逻辑、统计、语言等方法,为模拟系统提供模拟所设计系统行为的必要功能机制。模型的可修改性和可重构性方面的灵活性允许模拟器在所有可能的条件下操作建模系统,以便研究其行为并验证其用于生产目的。

审核编辑:郭婷

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