背景

大容量电力电子装备是电气节能、新能源发电、高速机车牵引、智能电网和国防军事中的核心部件之一，其功率等级一般在百kW级乃至数十GW及以上，电压等级一般在kV级乃至数MV及以上，电流等级一般在数百安培级乃至数万安培及以上。

具有高电压阻断能力、低导通压降和大电流密度等静态特性以及短开关时间、小开关损耗、高di/dt与dv/dt耐受力等动态特性的电力电子器件是大容量电力子装备的理想选择。然而，电力电子器件和应用系统之间的功率容量与电压等级差距巨大。现有的器件容量水平远不能满足日益增长的大容量电力变换需求，且这一差距还有继续扩大的趋势，因而，需发掘现有大容量电力电子器件的应用潜能，提高其功率处理能力。另外，为了保证大容量电力变换装备的可靠运行，现有的设计方法大多采用粗放式、大裕量、多重冗余的经验化设计准则，不可避免地存在“大马拉小车”现象。这种经验化设计方法不仅大大浪费了现有功率器件的视在容量，提高了装备成本；而且也无法从根本上确保电力变流系统在复杂运行工况下的安全可靠运行。

由电力电子系统可靠性调研报告可知，功率器件是变流系统中失效率最高的部件，约占34%。在各类失效因素中，约55%的电力电子系统失效主要由温度因素诱发。大容量电力电子器件受温度影响的主要指标包括平均结温、最高结温、结温摆幅和基板温度等。根据大量试验统计数据与失效机理分析可知，功率器件在失效前所经历的温度循环周期数主要由结温摆幅、最高结温、平均结温、最低外壳温度及模块周期导通时间等因素共同决定。因此，大容量电力电子器件结温（含功率开关管和二极管的芯片温度）的精准提取与检测是其损耗计算、寿命预测、健康管理与可靠性评估的基础。

目前，国内外学术界和工业界在大容量功率器件的结温检测方面做了大量的研究工作，提出了多种方法，并开展了实证分析。各结温测量方法的提取原理、测量灵敏性、抗干扰能力、对器件类型的适用性、对应用系统的侵入程度和在线集成能力等特征大不相同。

大容量功率器件结温提取的研究现状

由于大容量电力电子器件的芯片封装在模块内部，不易直接接触、难以直接观测，对其进行芯片温度测量颇具挑战，成为近年来电力电子学科的研究热点与难点课题。现有的器件结温检测方法主要可归纳为物理接触式测量法、光学非接触测量法、热阻抗模型预测法与热敏感电参数提取法等4种技术手段。

物理接触式测量法

物理接触式测量法把热敏电阻或热电偶等测温元件置于待测器件内部，从而获取其内部温度信息。热敏电阻法需要外部电源激励，且瞬态响应慢。利用热敏电阻对电力电子器件进行芯片温度检测需要对待测器件的封装结构进行改造。目前风电变流器的1700V电压等级的IGBT模块采用了内置热敏电阻。该方法测量得到的温度信息是IGBT模块内部基板的平均温度，并非IGBT芯片的结温，测量温度与真实结温之间误差较大。

热电偶的测温原理是基于热电效应，将两种不同的导体或半导体通过导线连接成闭合回路，当两者的接触点存在温度差时，整个回路将产生热电势，即热电效应或塞贝克效应。

光学非接触测量法

光学非接触测量法主要基于冷光、拉曼效应、折射指数、反射比、激光偏转等光温藕合效应的表征参数，通常借助待测器件温度与红外辐射之间的关系，包括红外热成像仪、光纤红外显微镜、辐射线测定仪等。红外热成像仪已被用于大容量电力电子器件的结温观测。在测量前需要把待测器件的封装打开，除去芯片表面的透明硅脂;然后将待测器件的芯片表面涂黑，以增加被测芯片的辐射系数，从而提高温度测量准确度，但破坏了模块封装的完整性。通过非接触式感应加热等方式对待测器件进行温度控制，模拟待测器件结温在实际运行工况中的波动特征。通过红外热成像仪对芯片表面温度进行实时监控来获取待测器件的各点温度图谱和温度梯度。然而现有商用红外热成像仪的最高采样率仅为2000帧。远不能满足动态结温的实时检测要求。且光学非接触测量法属于破坏性测量方法，无法用于器件结温的在线检测。

热阻抗模型预测法

功率变流器热阻网络模型

热阻抗模型预测法则结合了待测器件、电路拓扑和散热系统等综合因素，基于待测器件的实时损耗及瞬态热阻抗网络模型，通过仿真计算或离线查表等方式反推芯片结温及其变化趋势。该方法被广泛应用于大容量变换装备设计之初的散热系统评估。在用于结温实时监测时，需要辅助计算机工具，一般只能模拟器件正常运行时的结温变化，在意外故障发生时(如运行工况异常导致损耗突变或散热环节异常导致热阻抗网络突变)无法对待测功率器件的芯片结温进行提取。图为含散热条件的功率变流器热阻网络典型模型。

大容量功率模块本身由硅基等芯片、DBC(Direct Copper Bonding)衬底和铜基板等多种材料多层次组成的电力电子器件。通过对材料的几何形状与热特性分析，即可通过实验测量或数学建模等方式把含有散热系统的变流器热阻网络模型提取出来。然后根据变流器的运行工况进行分析，计算待测器件在该运行工况下的功耗。最后即可根据外部基板温度，结合热阻网络模型反推出待测器件的芯片结温。

热阻抗模型预测法需要同时获取待测功率器件的实时损耗以及热阻抗网络才可实现结温的精确预测，实时损耗模型和热阻抗网络模型的精确建模相当困难。且在大容量电力电子系统长期运行过程中，衬底板下的焊料层与导热硅脂均会出现不同程度的老化。事先测定的热阻网络模型会由于老化原因发生较大偏移，从而带来结温预测的误差。

热敏感电参数提取法

由于半导体物理器件的内部微观物理参数与器件温度具有一一对应的映射关系。如载流子的寿命随着结温的升高而升高，而载流子的迁移率随着温度的升高而降低。因此这种半导体材料受温度影响的特性将会使得待测功率器件的外部宏观电气特性呈现出温度相关的变化趋势。这种受器件内部结温影响的外部电气特征参数称之为热敏感电参数(temperature sensitive electrical parameter TSEP)。当芯片温度随着运行工况变化时，待测器件相应的外部电气参数也会随之变化。通过对热敏感电参数的测量，即可对芯片结温进行逆向预估。