摘要：如何准确求解绝缘栅双极晶体管(IGBT)模块的开关损耗值,是电力变换器性能和寿命研究中的关键问题之一。针对现有IGBT开关损耗模型难以准确求解开关损耗值的缺陷,引入了基于粒子群算法优化的误差反向传播(BP)前馈神经网络模型。将影响开关损耗的5个主要因素(集射工作电压、集电极电流、驱动电压、驱动电阻、结温)作为BP神经网络的输入向量,并采用粒子群算法优化网络的初始权值与阀值,通过共轭梯度法的学习规则加速收敛,从而获得开关损耗的精确求解值。该模型实现了在额定值范围内对各种工况下的IGBT模块开关损耗值的可靠预测,其在100组测试验证样本下所出现的最大误差比率为3.85%。

关键词：igbt模块 开关损耗 损耗影响因素 bp神经网络 粒子群算法 

单位：三峡大学电气与新能源学院; 湖北宜昌443002