摘 要：

以單相單級式光伏并網(wǎng)逆變器為研究對象，提出一種基于任務(wù)剖面的光伏逆變器壽命預(yù)測方法。將實(shí)際環(huán)境溫度和光照強(qiáng)度作為任務(wù)剖面，向PLECS軟件中導(dǎo)入絕緣柵雙極晶體管（IGBT）的熱阻模型，進(jìn)行多次熱仿真后得到結(jié)溫?cái)?shù)據(jù)。通過插值查表法得到1年的IGBT結(jié)溫剖面，并通過雨流計(jì)數(shù)法以及解析壽命模型預(yù)測單個(gè)IGBT的壽命。最后，采用蒙特卡羅模擬法得到單個(gè)IGBT的壽命分布函數(shù)，通過串聯(lián)框圖法得到單相單級式光伏并網(wǎng)逆變器的4個(gè)IGBT即IGBT系統(tǒng)的不可靠度分布函數(shù)。預(yù)測結(jié)果符合光伏逆變器的使用壽命通常在15 a以下的實(shí)際情況。

關(guān)鍵詞：

光伏逆變器; 插值查表法; 雨流計(jì)數(shù)法; 壽命預(yù)測; 蒙特卡羅模擬法

中圖分類號： TM464

文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A

文章編號： 2095-8188（2024）09-0001-07

DOI：

10.16628/j.cnki.2095-8188.2024.09.001

Study on Life Prediction of Photovoltaic Inverter Based on Mission Profile

YUAN Juan1， CHEN Zhenghao2， ZHENG Lianqing3

（1.Skills Training Center of Sichuan Electric Power Company， Chengdu 610000， China;

2.School of Electrical and Electronic Engineering， Huazhong University of Science and Technology， Wuhan 430074， China;

3.School of Electrical Engineering，Chongqing University， Chongqing 400030， China）

Abstract：

Taking the single-phase single-stage grid-connected photovoltaic inverters as the research object， a life prediction method of photovoltaic inverters based on mission profile was proposed.Taking the actual temperature and light intensity in a year as the mission profile， the IGBT thermal resistance model was imported into PLECS， and the junction temperature data was obtained after several thermal simulations.One year junction temperature profile of IGBT was obtained by the interpolation table lookup method， and the lifetime of individual IGBT was predicted by the rain-flow counting method and the analytical life model.Finally， the life distribution function of a single IGBT was obtained based on Monte Carlo simulation method， and the unreliability distribution function of four IGBTs of single-phase single-stage inverter was obtained by series block diagram method.The predicted results are in line with the actual situation that the service life of photovoltaic inverters is usually less than 15 years.

Key words：

photovoltaic inverter; interpolation table lookup method; rain-flow counting method; life prediction; Monte Carlo simulation method

0 引 言

光伏逆變器是光伏發(fā)電系統(tǒng)中最為重要的組成部分之一，隨著光伏發(fā)電系統(tǒng)的安裝和并網(wǎng)越來越多，其可靠性和壽命逐漸受到人們的關(guān)注。因此，光伏逆變器的壽命預(yù)測在運(yùn)行成本評估和可靠性設(shè)計(jì)方面起著至關(guān)重要的作用。絕緣柵雙極晶體管（IGBT）是光伏逆變器的重要部件，其可靠性評估可大致分為3類，分別為基于故障數(shù)據(jù)的可靠性評估、基于解析壽命模型的可靠性評估和基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的可靠性評估［1］。其中，基于解析壽命模型的可靠性評估是目前IGBT壽命預(yù)測中應(yīng)用最廣泛且成熟的方法，故本文采用該方法進(jìn)行預(yù)測。文獻(xiàn)［2］評估了考慮光伏電池板退化率的光伏逆變器的使用壽命，結(jié)果表明光伏電池板的退化率對光伏逆變器的使用壽命有極大的影響，如果不考慮光伏電池板退化的影響，光伏逆變器壽命預(yù)測可能會(huì)偏離54%。文獻(xiàn)［3］對來自不同IGBT模塊和測試條件的大量功率循環(huán)數(shù)據(jù)進(jìn)行評估，對IGBT的許多重要參數(shù)變量進(jìn)行多元回歸，為描述功率循環(huán)數(shù)據(jù)與這些變量關(guān)系的新經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ吞峁┝藚?shù)。

本文針對單相單級式光伏發(fā)電系統(tǒng)，首先，將實(shí)際的1年光照強(qiáng)度和環(huán)境溫度作為任務(wù)剖面，通過PLECS熱仿真得到IGBT結(jié)溫?cái)?shù)據(jù)，并利用插值查表法得到1年的IGBT結(jié)溫剖面。其次，考慮低頻功率循環(huán)與工頻功率循環(huán)對IGBT壽命的影響，通過結(jié)溫循環(huán)壽命模型預(yù)測單個(gè)IGBT的壽命;同時(shí)考慮IGBT制造工藝、環(huán)境條件的差異性，把IGBT的熱循環(huán)動(dòng)態(tài)參數(shù)轉(zhuǎn)換為靜態(tài)參數(shù)。最后，基于蒙特卡羅模擬法進(jìn)行IGBT的可靠性評估，得到單個(gè)IGBT的壽命分布函數(shù)，同時(shí)通過串聯(lián)框圖法得到IGBT系統(tǒng)的壽命分布函數(shù)。

1 光伏逆變器綜合壽命預(yù)測流程

基于解析壽命模型的光伏逆變器壽命預(yù)測一般可分為采集IGBT模塊的任務(wù)剖面、計(jì)算IGBT的功率損耗、電熱模型轉(zhuǎn)換、雨流計(jì)數(shù)法、根據(jù)解析壽命模型進(jìn)行壽命預(yù)測和基于蒙特卡羅模擬法進(jìn)行可靠性評估5個(gè)步驟。

光伏逆變器綜合壽命預(yù)測流程如圖1所示。在單相單級式光伏并網(wǎng)逆變器中進(jìn)行多次PLECS

熱仿真之后，得到IGBT的結(jié)溫?cái)?shù)據(jù)，構(gòu)建Simulink中的插值模型;將1年的光照強(qiáng)度L和環(huán)境溫度Ta通過插值模型轉(zhuǎn)換之后得到IGBT的結(jié)溫曲線;通過雨流計(jì)數(shù)法得到IGBT的熱循環(huán)統(tǒng)計(jì)（Tjm和ΔTj的循環(huán)次數(shù)），整理之后基于Miner累積損傷準(zhǔn)則以及解析壽命預(yù)測模型得到單個(gè)IGBT的預(yù)測壽命;將解析壽命模型中的動(dòng)態(tài)參數(shù)轉(zhuǎn)換為靜態(tài)參數(shù);對靜態(tài)參數(shù)進(jìn)行蒙特卡羅模擬，使用Weibull分布對IGBT的可靠性評估函數(shù)進(jìn)行擬合，得到IGBT系統(tǒng)的壽命分布函數(shù)。

2 單相單級式光伏并網(wǎng)逆變器內(nèi)部結(jié)溫獲取

目前光伏發(fā)電系統(tǒng)主要分為雙級式光伏發(fā)電系統(tǒng)和單級式光伏發(fā)電系統(tǒng)。在光伏發(fā)電系統(tǒng)中，并網(wǎng)的逆變器是最重要的部分。單級式光伏發(fā)電系統(tǒng)結(jié)構(gòu)較為簡單且效率較高［4］，故本文針對單相單級式光伏發(fā)電系統(tǒng)結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析。

2.1 熱仿真實(shí)驗(yàn)

單相單級式光伏發(fā)電系統(tǒng)中，光伏發(fā)電組件輸出的直流電經(jīng)直流母線電容濾波后，通過逆變器轉(zhuǎn)換為與電網(wǎng)同頻率的交流電，并通過LCL濾波器濾波之后并網(wǎng)輸出。

單相單級式光伏發(fā)電系統(tǒng)參數(shù)如表1所示。IGBT型號為IKW15N120H3。將Infineon提供的IGBT等效熱阻模型導(dǎo)入仿真軟件中，通過Heat

Sink模塊熱仿真計(jì)算可得到IGBT的結(jié)溫?cái)?shù)據(jù)波形。當(dāng)環(huán)境溫度為25 ℃，光照強(qiáng)度在50 s時(shí)由1 000 W/m2跳變到500 W/m2，單相單級式光伏并網(wǎng)逆變器仿真波形如圖2所示。

由圖2（a）～圖2（c）可知，仿真開始時(shí)光伏陣列的輸出功率約為2 900 W，第50 s時(shí)輸出功率由約2 900 W跳變至約1 400 W。由于最大功率點(diǎn)跟蹤（MPPT）的控制［5］，最大功率點(diǎn)移動(dòng)，輸出電壓稍微下降，由393 V變?yōu)?87 V，輸出電流變?yōu)樵瓉淼募s1/2，由7.2 A變?yōu)?.5 A。同時(shí)，并網(wǎng)輸入電流和輸入功率也均變?yōu)樵瓉淼募s1/2。由圖2（g）可知，IGBT在1 000 W/m2的結(jié)溫波動(dòng)比在500 W/m2時(shí)要大得多。當(dāng)環(huán)境溫度為25 ℃、光照強(qiáng)度為1 000 W/m2時(shí)，結(jié)溫的最大值為49 ℃，溫度波動(dòng)高達(dá)20 K;當(dāng)光照強(qiáng)度減小為500 W/m2時(shí)，結(jié)溫的最大值為35 ℃，溫度波動(dòng)為8 K。結(jié)溫循環(huán)周期均為0.02 s。

2.2 插值模型數(shù)據(jù)的仿真

在上一節(jié)中，單相單級式光伏并網(wǎng)逆變器已經(jīng)在PLECS中按照3 kW的技術(shù)參數(shù)進(jìn)行了熱仿真，由于添加了IGBT的熱阻模型、散熱器、溫度常數(shù)等，仿真過程更加復(fù)雜，模擬時(shí)間比實(shí)時(shí)高100倍［6］。由于1年的任務(wù)剖面數(shù)據(jù)較多，無法依次進(jìn)行長時(shí)間的熱仿真。

本文通過基于Simulink中Look-up Table模塊的任務(wù)剖面仿真模型，對應(yīng)改變PLECS的仿真條件后通過插值查表法得到1年的IGBT結(jié)溫?cái)?shù)據(jù)。在搭建Look-up Table模型之前，需要考慮1年中L和Ta的最大值和最小值，然后在最大值和最小值之間等距插入一定數(shù)量的仿真條件，間距越小，仿真精度越高。

本文取11個(gè)L值（0 W/m2、100 W/m2、200 W/m2、300 W/m2、400 W/m2、500 W/m2、600 W/m2、700 W/m2、800 W/m2、900 W/m2和1 000 W/m2）和7個(gè)Ta值（-25 ℃、-15 ℃、-5 ℃、5 ℃、15 ℃、25 ℃和35 ℃）［7］，精確度在90%以上，構(gòu)建插值模型所需的模擬數(shù)量為

NLT=NL·NTa（1）

式中： NLT——總模擬數(shù)量;

NL——光強(qiáng)模擬數(shù)量;

NTa——環(huán)境溫度模擬數(shù)量。

在本文中，NL=11、NTa=7，則總模擬數(shù)量NLT=77。

重復(fù)上述PLECS熱仿真實(shí)驗(yàn)，獲取在不同光照強(qiáng)度和不同溫度下IGBT的平均結(jié)溫、結(jié)溫波動(dòng)幅值數(shù)據(jù)。IGBT結(jié)溫?cái)?shù)據(jù)如圖3所示。

2.3 單相單級式光伏并網(wǎng)逆變器的結(jié)溫剖面

光伏發(fā)電系統(tǒng)的輸出功率隨著光照強(qiáng)度和環(huán)境溫度的改變而變化，工作條件變化時(shí)，IGBT的結(jié)溫也不停地波動(dòng)，產(chǎn)生長期的熱應(yīng)力循環(huán)。本文將1年的光照強(qiáng)度和環(huán)境溫度作為任務(wù)剖面進(jìn)行IGBT的壽命預(yù)測以及可靠性評估。實(shí)際任務(wù)剖面以國家可再生能源實(shí)驗(yàn)室（NREL）太陽輻射研究實(shí)驗(yàn)室在美國科羅拉多州戈?duì)柕鞘?019年所測的數(shù)據(jù)為例，1年共8 784個(gè)工況?？屏_拉多州戈?duì)柕鞘?年任務(wù)剖面如圖4所示。

由圖4可知，科羅拉多州戈?duì)柕鞘协h(huán)境溫度條件較為惡劣，不同季度溫差較大，最低溫度＜-20 ℃，最高溫度＞30 ℃。光照強(qiáng)度在11月份時(shí)較低，在其他月份時(shí)隨著晝夜更替，光照強(qiáng)度也相應(yīng)發(fā)生改變。

2019年科羅拉多州戈?duì)柕鞘械淖罡攮h(huán)境溫度為36.77 ℃，最低環(huán)境溫度為-23.23 ℃，最大光照強(qiáng)度為1 040 W/m2。在Simulink中搭建Look-up Table模型，利用插值查表法獲取科羅拉多州戈?duì)柕鞘?019年不同環(huán)境溫度和光照強(qiáng)度下的IGBT結(jié)溫?cái)?shù)據(jù)。該模型內(nèi)插方法和外插方法均為線性的，索引搜索方法為二分搜索。IGBT的結(jié)溫剖面如圖5所示。這為后面的雨流計(jì)數(shù)法奠定了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，可根據(jù)所得的結(jié)溫?cái)?shù)據(jù)計(jì)算出循環(huán)次數(shù)。

3 單個(gè)IGBT的壽命預(yù)測

由IGBT的結(jié)溫剖面可得，在1年的工況下，IGBT的結(jié)溫周期在幅值和時(shí)間上無規(guī)律;根據(jù)IGBT的低頻結(jié)溫波動(dòng)曲線可得，溫度曲線的分布不符合規(guī)則的恒幅載荷。故需要利用對不規(guī)則熱循環(huán)的統(tǒng)計(jì)計(jì)數(shù)法來計(jì)算器件熱循環(huán)的次數(shù)。本文采用雨流計(jì)數(shù)法統(tǒng)計(jì)IGBT的熱循環(huán)次數(shù)，進(jìn)而基于Miner累積損傷準(zhǔn)則以及解析壽命預(yù)測模型得到IGBT的預(yù)測壽命。

3.1 雨流計(jì)數(shù)法

利用雨流計(jì)數(shù)法對圖5的IGBT平均結(jié)溫剖面進(jìn)行循環(huán)計(jì)數(shù)，即可得到IGBT在1年中的雨流計(jì)數(shù)分布。IGBT在1年的任務(wù)剖面下的循環(huán)次數(shù)如圖6所示。對IGBT的結(jié)溫剖面進(jìn)行雨流計(jì)數(shù)之后，得到了1 269個(gè)循環(huán)數(shù)據(jù)，其中IGBT的結(jié)溫波動(dòng)幅值最大達(dá)到68.959 K，大部分結(jié)溫波動(dòng)幅值在0～10 K，也存在較大波動(dòng)的熱循環(huán)。

3.2 IGBT的解析壽命模型

基于解析壽命模型的可靠性評估是通過IGBT運(yùn)行過程中所產(chǎn)生的熱機(jī)械應(yīng)力循環(huán)次數(shù)來預(yù)測IGBT的熱循環(huán)失效次數(shù)，主要是從IGBT的結(jié)溫曲線中提取循環(huán)次數(shù)、結(jié)溫波動(dòng)幅值以及循環(huán)持續(xù)時(shí)間等參數(shù)［8］。通過雨流計(jì)數(shù)法得到IGBT結(jié)溫的循環(huán)數(shù)據(jù)之后，結(jié)合Miner定理對IGBT的線性累積損傷進(jìn)行計(jì)算。本文選擇Bayerer模型對IGBT的熱循環(huán)失效次數(shù)進(jìn)行計(jì)算，該模型考慮了IGBT的功率循環(huán)測試中各種參數(shù)和功率模塊特性的影響。IGBT熱循環(huán)失效次數(shù)Nf的計(jì)算公式為

Nf=K（ΔTj）β1eβ2/（Tjm+273）tβ3onIβ4Uβ5Dβ6（2）

式中："""" ΔTj——結(jié)溫波動(dòng);

Tjm——平均結(jié)溫;

ton——加熱時(shí)間;

I——流過鋁鍵合線的電流有效值;

U——阻塞電壓;

D——鍵合線直徑;

K、β1、β2、β3、β4、β5、β6——對不同功率級別的IGBT進(jìn)行試驗(yàn)得到的Bayerer模型參數(shù)。

Bayerer模型參數(shù)如表2所示。

3.3 壽命預(yù)測

通過Bayerer模型計(jì)算出Nf之后，基于Miner線性累積損傷準(zhǔn)則計(jì)算出IGBT在1年下的壽命損耗CLIGBT情況，表達(dá)式為

CLIGBT=∑1 269i=1NiNfi（3）

式中： Ni——第i個(gè)樣本1年內(nèi)的循環(huán)次數(shù);

Nfi——第i個(gè)樣本由Bayerer模型計(jì)算的IGBT失效循環(huán)次數(shù)。

當(dāng)IGBT壽命消耗累積到CLIGBT=1時(shí)，表示IGBT失效。

通過文獻(xiàn)［9］可知，IGBT的結(jié)溫除了在1年中隨著任務(wù)剖面的低頻結(jié)溫波動(dòng)外，還受著工頻（50 Hz）的影響。頻率為50 Hz的工頻結(jié)溫波動(dòng)對IGBT的壽命有著極其重要的影響。IGBT結(jié)溫在工頻和低頻下的示意如圖7所示。

圖7中，A點(diǎn)和B點(diǎn)分別為2個(gè)工作環(huán)境下IGBT的穩(wěn)定平均結(jié)溫點(diǎn)，在低頻下，認(rèn)為平均結(jié)溫為Tjm，結(jié)溫波動(dòng)為Tjm2-Tjm1，加熱時(shí)間為0.5ton，1個(gè)低頻結(jié)溫周期為ton。但在工頻下，A點(diǎn)的平均結(jié)溫為Tjm1，此時(shí)的工頻結(jié)溫波動(dòng)為ΔTj1;B點(diǎn)的平均結(jié)溫為Tjm2，此時(shí)的工頻結(jié)溫波動(dòng)為ΔTj2。在工頻下的1個(gè)結(jié)溫周期為ton′，可見工頻的結(jié)溫循環(huán)次數(shù)相對于低頻時(shí)較多，幅值也較高，本文的ton′取0.02 s。

對工頻下的IGBT 1年損耗情況進(jìn)行計(jì)算，本文的任務(wù)剖面每1 h采樣一次，故假設(shè)每一次采樣時(shí)平均結(jié)溫、結(jié)溫波動(dòng)、結(jié)溫循環(huán)周期、工況頻率不改變，則每個(gè)采樣點(diǎn)下的循環(huán)次數(shù)Nn為60×60×50次。然后再通過Bayerer模型計(jì)算出每個(gè)樣本下的Nfn，工頻下IGBT 1年壽命損耗計(jì)算公式為

CLIGBT1=∑8 784i=1NnNfn（4）

式中： Nn——第n個(gè)樣本1年內(nèi)的循環(huán)次數(shù);

Nfn——第n個(gè)樣本由Bayerer模型所計(jì)算的IGBT失效循環(huán)次數(shù)。

當(dāng)IGBT壽命消耗累積到CLIGBT1=1時(shí)，表示IGBT失效。

按上述計(jì)算公式可得出該任務(wù)剖面下IGBT的1年線性累積損傷量。IGBT 1年的損傷量如表3所示。

由Miner準(zhǔn)則的定義，可得出CL的倒數(shù)即為IGBT的預(yù)測壽命。即IGBT的預(yù)期壽命公式為

tLifetime=1CL（5）

式中： tLifetime——以年為單位的預(yù)期壽命;

CL——綜合情況下IGBT 1年的損傷量。

通過計(jì)算可得IGBT的預(yù)期壽命為6.246 a，符合前文所提的IGBT模塊的壽命通常在15 a以下，且本文所研究的IGBT的熱循環(huán)累積損傷主要來源于工頻循環(huán)，低頻循環(huán)對其影響很小。

4 蒙特卡羅模擬及可靠性評估

本文基于蒙特卡羅模擬法進(jìn)行IGBT的可靠性評估，得到單個(gè)IGBT的壽命分布函數(shù)，并通過串聯(lián)框圖法得到IGBT系統(tǒng)的壽命分布函數(shù)。

4.1 靜態(tài)參數(shù)的確定

由前文可得工頻循環(huán)對IGBT壽命損傷的影響比低頻循環(huán)的影響要大得多，故此處忽略低頻循環(huán)的影響，以減少器件中壽命模型參數(shù)的自由度，加熱時(shí)間ton為定值0.02 s，由工頻50 Hz決定。每年的循環(huán)次數(shù)也為定值，每1 h循環(huán)180 000次，全年共8 784 h。同時(shí)全年的等效平均結(jié)溫可通過IGBT的平均結(jié)溫的分布圖計(jì)算得出［10］。根據(jù)Miner準(zhǔn)則可計(jì)算出由工頻功率循環(huán)而發(fā)生故障的等效周期數(shù)。IGBT靜態(tài)參數(shù)如表4所示。

4.2 蒙特卡羅模擬

在90%的置信水平下，選取IGBT壽命模型中的重要參數(shù)β1、β2、ΔTj波動(dòng)5%，以及Tj波動(dòng)0.66%［10］。同時(shí)，所選的參數(shù)均滿足正態(tài)隨機(jī)分布函數(shù)模型，基于壽命模型產(chǎn)生10 000個(gè)樣本，滿足IGBT的不同情況，以構(gòu)成IGBT的壽命預(yù)測分布。

在90%的置信區(qū)間范圍內(nèi)，分別隨機(jī)從這4個(gè)參數(shù)中抽取10 000組樣本帶入Bayerer模型中，可得出IGBT的壽命分布。通過蒙特卡羅法得到的IGBT壽命分布通常符合Weibull分布［11］，其概率密度函數(shù)f（t）可表示為

f（t）=βηβtβ－1exp－tηβ（6）

式中： β——形狀參數(shù);

η——尺度參數(shù);

t——運(yùn)行時(shí)間。

將上述IGBT壽命分布通過Weibull分布進(jìn)行擬合。IGBT壽命概率分布如圖8所示。由圖8可知，壽命均值為8.189 a，擬合的Weibull分布中η為9.246 69，β為2.143 34;當(dāng)置信區(qū)間取90%時(shí)，單個(gè)IGBT在任務(wù)剖面下的預(yù)測壽命為1.740～14.155 a。

在得到IGBT的壽命概率分布后，可對其建立累計(jì)密度函數(shù)F（t）來評估IGBT的不可靠度。其表達(dá)式為

F（t）=∫t0f（x）dx（7）

由式（7）可得，IGBT不可靠度與運(yùn)行時(shí)間的關(guān)系如圖9所示。根據(jù)圖中結(jié)果可以得到，當(dāng)運(yùn)行時(shí)間為3.211 a時(shí)，有10%的IGBT將發(fā)生疲勞老化失效。

4.3 IGBT系統(tǒng)整體可靠性評估

本文未考慮直流母線電容的影響，主要是對IGBT系統(tǒng)的壽命以及可靠性進(jìn)行評估。故對單相單級式光伏并網(wǎng)光伏逆變器的4個(gè)IGBT（IGBT1、IGBT2、IGBT3和IGBT4）用串聯(lián)框圖法進(jìn)行整體可靠性評估。IGBT系統(tǒng)可靠性評估流程如圖10所示。

IGBT系統(tǒng)不可靠度分布如圖11所示。由圖11可得，當(dāng)系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)間為1.712 a時(shí)，光伏逆變器IGBT系統(tǒng)的不可靠度變?yōu)?0%;而對于單個(gè)IGBT，當(dāng)運(yùn)行時(shí)間為3.211 a時(shí)，有10%的IGBT將發(fā)生疲勞老化失效。

本文所提出的基于任務(wù)剖面的光伏逆變器壽命預(yù)測方法有效地對光伏逆變器中的單個(gè)IGBT和單相單級式光伏發(fā)電系統(tǒng)進(jìn)行了壽命預(yù)測和可靠性評估。結(jié)果表明，單個(gè)IGBT的預(yù)測壽命為6.246 a，符合5～10 a的實(shí)際情況。

5 結(jié) 語

本文針對于單相單級式光伏發(fā)電系統(tǒng)，建立基于任務(wù)剖面的IGBT疲勞損傷壽命預(yù)測模型，考慮了低頻功率循環(huán)與工頻功率循環(huán)對IGBT壽命的影響。

（1） 結(jié)合Bayerer壽命模型與Miner準(zhǔn)則預(yù)測出單個(gè)IGBT的低頻累積損傷為0.001 2，工頻累積損傷為0.158 9。得到單個(gè)IGBT的預(yù)測壽命為6.246 a，符合光伏逆變器5～10 a的實(shí)際情況。同時(shí)得出IGBT的熱循環(huán)累積損傷主要來自工頻循環(huán)，低頻循環(huán)對其影響較小。

（2） 基于蒙特卡羅模擬法計(jì)算得到將單個(gè)IGBT的壽命分布函數(shù)取90%置信區(qū)間時(shí)其壽命在1.740～14.155 a，當(dāng)運(yùn)行時(shí)間為3.211 a時(shí)，有10%的IGBT將發(fā)生疲勞老化失效。

（3） 通過串聯(lián)框圖法得到單相單級式光伏并網(wǎng)逆變器的4個(gè)IGBT，即IGBT系統(tǒng)的不可靠度分布函數(shù)，得到當(dāng)系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)間為1.712 a時(shí)，光伏逆變器IGBT系統(tǒng)的不可靠度將變?yōu)?0%。

【參 考 文 獻(xiàn)】

［1］ 葛興來， 張藝馳， 楊寧.車載牽引變流器關(guān)鍵部件壽命評估綜述［J］.電源學(xué)報(bào)，2021，19（4）：140-152.

［2］ SANGWONGWANICH A， YANG Y， SERA D， et al.Lifetime evaluation of grid-connected PV inverters considering panel degradation rates and installation sites［J］.IEEE Transactions on Power Electronics，2018，33（2）：1225-1236.

［3］ BAYERERR， HERRMANN T， LICHT T， et al.Model for power cycling lifetime of IGBT modules-various factors influencing lifetime［C］.CIPS 2008—5th International Conference on Integrated Power Electronics Systems，2008.

［4］ 張堯， 晁勤， 吳春艷， 等.光伏并網(wǎng)逆變器研究綜述［J］.電器與能效管理技術(shù)，2016（17）：7-11，41.

［5］ 陳哲軍.基于混合控制LLC諧振變換器的微功率光伏逆變器［J］.電器與能效管理技術(shù)，2020（11）：70-76，84.

［6］ 張亞.基于任務(wù)剖面的新型功率解耦光伏并網(wǎng)逆變器可靠性研究［D］.合肥：合肥工業(yè)大學(xué)，2021.

［7］ BOUGUERRA S， AGROUI K， GASSAB O， et al.Lifetime estimation and reliability of PV inverter with multi-timescale thermal stress analysis［C］∥2019 International Aegean Conference on Electrical Machines and Power Electronics （ACEMP） amp; 2019 International Conference on Optimization of Electrical and Electronic Equipment （OPTIM），2019：402-408.

［8］ 唐圣學(xué)， 張繼欣， 姚芳， 等.IGBT模塊壽命預(yù)測方法研究綜述［J］.電源學(xué)報(bào)，2023，2（1）：177-194.

［9］ PEYGHAMI S， BLAABJERG F， PALENSKY P J I J O E， et al.Incorporating power electronic converters reliability into modern power system reliability analysis［J］.IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics，2020，9（2）：1668-1681.

［10］ 劉悅遐.基于任務(wù)剖面的光伏逆變器壽命預(yù)測［D］.武漢： 武漢大學(xué)，2018.

［11］ LIU Y， HUANG M， WANG H， et al.Reliability-oriented design of LC filter in buck DC-DC converter with multi-objective optimization［C］∥2016 IEEE Energy Conversion Congress and Exposition （ECCE），2016：1-6.

收稿日期： 2024-05-24