在處理電力電子設(shè)計時，必須考慮幾個方面。在一個系統(tǒng)中，我們可以識別不同的元素，例如散熱、電氣特性、控制系統(tǒng)和保護(hù)。許多測試和測量公司將開發(fā)過程用作開發(fā)過程的有用工具。在對新仿真工具 SIMBA 背后的開發(fā)人員的采訪中，我們分析了電力電子仿真的不同觀點。

SIMBA 是一種新的電力電子仿真環(huán)境。SIMBA 的主要開發(fā)人員 Emmanuel Rutovic 說：“我們的目標(biāo)是為學(xué)生和業(yè)余愛好者創(chuàng)建一個足夠簡單但又足夠快速和強大的平臺來處理最復(fù)雜的用例?！?/p>

電力電子工程師使用仿真工具來開發(fā)電源轉(zhuǎn)換器和電機(jī)驅(qū)動系統(tǒng)。該模型提供了評估設(shè)備不同配置和探索不同參數(shù)組合的影響以及了解組件特性如何影響效率和響應(yīng)時間等的可能性。該模型可以包含不同保真度級別的組件變體，允許您從簡單的線性表示開始，然后逐步發(fā)展到復(fù)雜的非線性行為。

“我們還提供了一個獨立的 Python 包，其中包含數(shù)百個函數(shù)，可以直接訪問 SIMBA，例如創(chuàng)建電路、修改參數(shù)、運行模擬和檢索結(jié)果。這個 Python 模塊為基于高級參數(shù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)的電力電子轉(zhuǎn)換器設(shè)計的新工作流程打開了大門?！币谅~爾·魯托維奇說。

什么是模型？

模型是物理對象或整個系統(tǒng)的表示。仿真是查看基于模型的系統(tǒng)在特定條件下如何工作的過程。

構(gòu)建模型的目的是盡可能忠實地表示給定的真實現(xiàn)象，以便能夠?qū)ο到y(tǒng)的未來狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測。由于它是一個簡化版本，模型中只考慮要分析的現(xiàn)象的各個方面。

因此，數(shù)學(xué)模型描述了一種現(xiàn)象或系統(tǒng)的演變：通過提供輸入數(shù)據(jù)，模型返回輸出數(shù)據(jù)。因此，如果輸出接近在觀察真實現(xiàn)象時所做的測量，則該模型將是有效的。

數(shù)學(xué)模型通常由各種類型的方程表示，這些方程必須用已知的數(shù)學(xué)方法求解。在這樣的方程中，我們可以找到參數(shù)，即無法操縱的量，以及變量。

電力電子仿真模型可分為靜態(tài)模型和動態(tài)模型。后者用于從規(guī)劃和運行的角度評估大多數(shù)經(jīng)典電力系統(tǒng)的技術(shù)性能問題。

對于建模，仿真相當(dāng)于傳統(tǒng)設(shè)計的原型設(shè)計。除了允許對在真實系統(tǒng)中難以獲得的建模系統(tǒng)行為進(jìn)行評估之外，由于其可重構(gòu)性，仿真允許在廣泛的條件下研究系統(tǒng)，以了解模型對它所代表的系統(tǒng)的代表性指。

獲得對電力系統(tǒng)模型準(zhǔn)確性的信心至關(guān)重要，因為這些模型對于系統(tǒng)本身的開發(fā)和運行非?？煽?。

“我們包含了稱為預(yù)測時間步長求解器的新一代仿真引擎。您花了多長時間調(diào)整仿真求解器參數(shù)（時間步長、容差……）以找到仿真速度和精度之間的最佳折衷方案？“預(yù)測時間步長”會自動找到并使用最佳時間步長來模擬系統(tǒng)的所有時間常數(shù)和事件，而不會影響準(zhǔn)確性。這種創(chuàng)新方法帶來了最高水平的準(zhǔn)確性和性能?！币谅~爾·魯托維奇說。

Predictive Time-Step 是一種新型瞬態(tài)求解器，旨在克服電力電子仿真的挑戰(zhàn)，例如分析各種時間常數(shù)（開關(guān)瞬態(tài)、開關(guān)頻率、控制系統(tǒng)、熱……）、不連續(xù)事件和尺寸模型本身。

圖1：SIMBA的界面（來源：Simba）

電源轉(zhuǎn)換

轉(zhuǎn)換器模型包含廣泛的時間常數(shù)，這些時間常數(shù)在模擬過程中不斷演變。此類分析中的時間挑戰(zhàn)是設(shè)計人員必須牢記的一個重要考慮因素。在切換事件期間擁有正確的時間步長會導(dǎo)致良好模型和仿真的有效性。

“我們開發(fā)了 OTSF（最佳時間步長查找器）算法，該算法在瞬態(tài)仿真開始時和每次切換事件后都會調(diào)用。這種創(chuàng)新算法分析每個模型和整個電路，以確定在給定時間使用的最佳時間步長，”Rutovic 說

可靠的電力模擬所需的另一個關(guān)鍵方面是時間不連續(xù)事件的準(zhǔn)確性。在 SIMBA 中，不連續(xù)性是開關(guān)事件或控制事件，例如狀態(tài)改變比較器。在這些事件發(fā)生時準(zhǔn)確地模擬它們是極其重要的。

“我們創(chuàng)新的 NDETE（下一個不連續(xù)事件時間估計器）算法與主求解器并行運行。它的目標(biāo)是減少控制或切換事件之前的時間步長?！?/p>

SIMBA 仿真引擎基于修正節(jié)點分析。與經(jīng)典節(jié)點分析相比，修正節(jié)點分析允許對理想電壓源和開關(guān)進(jìn)行建模，在速度和精度方面具有優(yōu)勢。

節(jié)點分析的另一個優(yōu)點是它可以很好地擴(kuò)展。其他方法，如其他工具中使用的狀態(tài)空間分析，不使用稀疏矩陣。這導(dǎo)致系統(tǒng)大?。ü?jié)點數(shù)）和計算時間之間的二次關(guān)系。相反，節(jié)點分析矩陣是稀疏的（全零），如果使用高效的稀疏矩陣求解器，計算時間會隨著節(jié)點的數(shù)量線性增長，這是一個主要優(yōu)勢。

建模是仿真的基本初步階段，因為它允許通過數(shù)學(xué)、邏輯、統(tǒng)計、語言等方法，為仿真系統(tǒng)提供必要的功能機(jī)制，以模擬正在設(shè)計的系統(tǒng)的行為。模型在可修改性和可重構(gòu)性方面的靈活性允許模擬器在所有可能的條件下操作建模系統(tǒng)，以研究其行為并驗證其用于生產(chǎn)目的。

SIMBA 目前處于公開測試階段，可供所有人免費使用。此公開測試版的目的是收集用戶的反饋。

審核編輯：湯梓紅