气温波动对风电变流器中功率器件寿命消耗的影响

2016-12-19孙鹏菊周雒维

电源学报 2016年6期

关键词：结温基频变流器

张军，杜雄，孙鹏菊，周雒维

（重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室，重庆400030）

气温波动对风电变流器中功率器件寿命消耗的影响

张军，杜雄，孙鹏菊，周雒维

（重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室，重庆400030）

风电变流器中功率器件承受的热载荷具有多时间尺度特性，具体可以划分为基频热载荷和低频热载荷，不同时间尺度的热载荷将导致不同的器件寿命消耗，因而需要分别进行评估。气温的随机波动会对热载荷产生影响，因此在进行器件寿命评估时应考虑气温因素。然而现有的寿命评估方法受限于结温计算方法，仅考虑风速的变化而忽略了气温波动对寿命消耗的影响。因此，基于结温数值计算方法，利用Bayer寿命模型，以Lauswersoog和Valkenburg两个风电场2015年的气温和风速数据为基础，评估了计及气温下功率器件的可靠性，分析了气温波动对寿命消耗的影响。结果表明，长期的气温波动会增加器件的寿命消耗，并且气温波动主要影响低频寿命消耗，而对基频寿命消耗基本没影响。

多时间尺度；热载荷；气温；寿命评估

随着风力发电的快速发展，其对电网的影响也日益增加，因而对风力发电系统的可靠性要求也越来越高［1］。然而相关研究表明，功率变流器是风力发电系统的核心部件，亦是最易失效的部件［2］。变流器系统可靠性与各个组件密切相关，其故障在很大程度上是归因于其应用的功率器件绝缘栅双极晶体管IGBT（insulated gate bipolar transistor）的失效［3］。因此需要快速准确及时地评估变流器中功率器件的寿命消耗，进而提高变流器的可靠性，降低不定期故障造成的维修费用。

结温波动是引起IGBT模块失效的主要原因之一，具体可划分为基频结温波动和低频结温波动［4］。低频结温波动是由于风速波动产生的，而基频结温波动和变流器的输出频率相关，两种时间尺度的热载荷导致的寿命消耗不同，因而需要分别进行寿命评估。此外，由于IGBT模块各层材料的热膨胀系数不匹配，将承受不同的热应力，而IGBT模块的热疲劳失效是由于长期热应力的累积导致的，因此需要考虑长时间气温和风速任务剖面的影响。文献［5］计入短时间风况，利用电热仿真评估了风电变流器中IGBT模块的寿命；文献［6-7］考虑长时间风况，评估了基频结温波动导致的寿命消耗，却忽略了风速波动导致的低频寿命消耗；文献［8-10］虽然计及了低频结温波动导致的寿命消耗，却没有考虑基频热载荷的影响；文献［11-13］利用有限个风速以及插值的方法，评估了两种热载荷在长时间风速下导致的寿命消耗，然而文献［5-13］只考虑了风速的变化，忽略了气温波动对寿命消耗的影响；考虑气温任务剖面将会增加结温的计算量［13］，文献［14-15］通过计及有限个气温的方法来降低计算量，但是寿命评估的结果精度将会降低［15］。此外，气温究竟如何影响功率器件的寿命消耗目前还没有定论。

现有的寿命评估方法受限于结温计算方法，难以快速准确地处理长期任务剖面下大量的结温计算数据，常规的结温计算方法为降低计算时间和计算量，或采用查表，或采用插值的方法计算结温，环境任务剖面并没有被完整地计入进来。而结温数值计算方法［16］利用Matlab-M函数替代电热仿真的热网络，可以考虑更大的仿真步长，因而计算速度更快，适用于长时间任务工况下的寿命评估。

本文基于结温数值计算方法，利用Bayer寿命模型，以1.2 MW直驱风机为例，考虑一整年Lauswersoog和Valkenburg的风速和气温数据，评估了计及时序气温下功率器件的寿命；通过比较考虑气温波动和不考虑气温波动下器件的寿命消耗，分析了气温波动对功率器件寿命消耗的影响。

1 风电变流器中计及气温影响的功率器件寿命评估方法

1.1 风机模型电气参数计算

本文以1.2 MW直驱风机为例，采用背靠背结构，机侧和网侧各包含一个变流器，变流器每个桥臂均由两个型号为FF1000R17IE4的英飞凌IGBT模块组成，具体拓扑结构如图1所示，风机的具体参数如表1所示。对于图1中的变流器系统，当风速v大于切入风速vcut_in并且小于额定风速vrated时，采用最大功率跟踪；当风速大于vrated小于切除风速vcut_out时，变流器系统采用恒定功率控制。因此系统输出功率P与实际风速v有关，计算公式为

式中：kP与风机机组参数设置有关［17］；Pr为风机系统的额定功率。

而其他参数如变流器的输出频率、端电压幅值和线电流可参照文献［17］进行计算。

图1 1.2 MW风机拓扑结构Fig.1 Topology of 1.2 MW wind turbine generation system

1.2 结温数值计算

对于IGBT模块来说，其内部一般包含IGBT芯片以及反并联二极管Diode芯片，因此需要对两个芯片的结温分别进行计算。Cauer网络和Foster网络是两种常见的计算结温热网络。Foster网络易于从数据手册获得［18］，并且不需要功率器件内部的结构参数［16］，因此本文采用Foster网络，其中芯片结到壳热阻用4阶Foster网络表示，而壳到散热器以及散热器到环境用1阶Foster网络表示，具体热网络如图2所示。图2中，Ta为环境温度，Tc为壳温，为IGBT/Diode的开关周期结温，Rtjc,i/Rdjc,i表示 IGBT/Diode结到壳热阻，Ctjc,i/Cdjc,i表示 IGBT/ Diode结到壳热容，Rtch/Rdch表示IGBT/Diode壳到散热器热阻，Ctch/Cdch表示IGBT/Diode壳到散热器热容，Rha/Cha表示散热器热阻热容（其中机侧采用水冷散热器Rha=0.018 6 K/W，Cha=2 419 J/K，网侧采用风冷散热器，Rha=0.047 K/W，Cha=4 787 J/K），表示IGBT/Diode的开关平均损耗。

表1 1.2 MW直驱风机参数Tab.1 Parameters of 1.2 MW wind turbine power converter system

由于功率器件的热网络相当于一个低通滤波器，且器件开关周期远小于它的时间常数，因此可用平均损耗近似代替每个开关周期的瞬间损耗［16］。以IGBT芯片损耗为例，每个开关周期的平均损耗包含导通损耗、开通损耗和关断损耗。导通损耗的计算方程式［19］为

图2 IGBT模块热网络Fig.2 Thermal network of IGBT module

式中：D(k)为开关周期k的占空比；a0、a1、b0、b1为系数，可以通过拟合数据手册曲线获得。计算导通损耗时利用了上一个开关周期的结温，因此计及了电热交互的影响。至于开通和关断损耗的计算可参考文献［19］。Diode的开关周期平均功耗的计算方法与类似。

以第k个开关周期结温计算为例，介绍一种快速有效的结温数值计算方法，具体计算过程可参考文献［16］。

式中：Rtjc,i为第i个RC并联单元的热阻；τtjc,i为第i个RC单元的时间常数；Tsw为开关周期；为上一个开关周期的温差，其他RC并联单元可以类似计算。基频周期的结温是以开关周期的结温为基础，利用迭代算法获得，具体计算过程不再介绍。

1.3 寿命计算

除了结温计算，寿命计算也是寿命评估流程的一个重要部分。一些功率器件厂商基于加速老化实验，利用不同功率器件的加速老化实验数据，给出反映热循环和器件寿命之间关系的解析寿命模型。由于Bayerer模型能够较好地反映热循环实验参数对寿命的影响，因此本文采用Bayerer模型。Bayerer模型主要考虑结温波动ΔTj（一个循环周期内最大结温 Tjmax和最小结温 Tjmin之间温差）、最小结温Tmin、加热时间ton、每个铝键合线通过电流的有效值I、功率模块阻塞电压U及铝键合线的直径D，其表达式［20］为

式中：k=9.3×1014，β1=-4.416，β2=1 285，β3=-0.463，β4=-0.716，β5=-0.761，β6=-0.5［13］。

线性累积损伤模型常用来预测功率器件在变工况下的寿命消耗，其表达式［5］为

式中：Nf,j为第j次热循环所对应的循环失效周期数；Nj为所对应的热循环次数。对于热循环来说，其包括低频热循环和基频热循环，两种热循环导致的寿命消耗不一样，因而需要分别进行计算。而对于IGBT芯片来说，其寿命消耗应等于基频寿命消耗和低频寿命消耗之和，其表达式为

当器件损伤累积到一定程度，即CLIGBT等于1时，表明IGBT将失效。因此IGBT预期的寿命ELIGBT可以通过 1/CLIGBT计算，Diode寿命 ELDiode也可以采用类似方法计算。

基于解析寿命模型和线性累积损伤模型的IGBT可靠性评估模型是确定性寿命评估模型，一般用于计算IGBT的寿命消耗［22］，而对于一个功率模块系统，由于其包含IGBT芯片和Diode芯片，系统的寿命一般取决于模块内部最薄弱环节的寿命。功率器件模块的寿命计算表达式［21］为

1.4 寿命评估流程

图3为IGBT寿命评估具体流程。首先基于一整年的风速数据，代入风机模型，计算出变流器输出频率fg、端电压幅值Ug和线电流I；进而利用计算出的电气参数获得功率器件的开关周期损耗/。再结合结温数值计算方法，得到IGBT和Diode的一年基频结温任务剖面。基频结温波动而消耗的器件寿命CLF可直接利用式（5）和式（6）计算得，而对于低频结温波动导致的寿命损耗CLL，需要先将基频结温任务剖面转换成低频任务剖面，然后使用雨流算法提取出低频热循环，再利用式（5）和式（6）计算得到低频的寿命消耗。在风电变流器每个运行状态下，IGBT在一个基频周期内具有一个稳态的平均结温、最大结温和最小结温。对所有平均结温进行极点提取，找出最大极点和最小极点。当平均结温为最大极点时，取结温的最大值Tjmax，当平均结温为最小极点时，取结温的最小值Tjmin，就可以获取器件的低频结温任务剖面，最后经过雨流算法处理就可以直接得到式（5）每个热循环下所有电热参量值，进而计算出CLL。

图 3 IGBT寿命评估流程Fig.3 Flow chart for lifetime calculation of IGBT module in WTPCS

2 IGBT模块寿命消耗评估结果

基于本文提出的风电变流器中计及气温影响的功率器件寿命评估方法，以2015年Lauswersoog和Valkenburg的风速和气温数据为基础，分别评估了机侧和网侧IGBT模块因低频结温波动和基频结温波动导致的寿命消耗，评估结果如表2所示。由表2可知，2个风电场的机侧模块寿命分别为4.3 a和7.2 a，相对于网侧模块寿命14.8 a和19.2 a来说，其更加容易损坏，因此在实际应用过程中应给予更多的关注。

表2 IGBT模块年寿命消耗结果Tab.2 Consumed annual lifetimes of IGBT module

3 气温波动对寿命消耗的影响

实际风场中的气温是会随机波动的，而结温的计算与气温相关，因而气温的波动会影响结温的波动。又由于结温波动会影响器件的热载荷，因此在进行器件可靠性评估时，应将气温工况完整计入进来。为了分析气温波动对寿命消耗的影响，本节比较了考虑气温波动和不考虑气温波动下两种时间尺度的寿命消耗：一是在计算器件结温时计入时序气温Ta；二是在计算器件结温时计入年平均气温Tam。两种条件下的寿命评估结果如表3所示，图4和图5分别为气温波动对两种时间尺度寿命消耗的影响。

表3 计及Ta和Tam的寿命评估结果Tab.3 Consumed lifetimes of IGBT module considering with Taand Tam

图4 计及Ta和Tam的机侧和网侧基频寿命消耗Fig.4 Effect of ambient temperature fluctuation on the consumed lifetimes of IGBT modules due to fundamental frequency thermal cycling

图5 计及Ta和Tam的机侧和网侧低频寿命消耗Fig.5 Effect of ambient temperature fluctuation on the consumed lifetimes of IGBT modules due to low frequency thermal cycling

由表3可知，计入年平均气温情况下，Lauswer-soog和Valkenburg两个风电场机侧模块寿命分别为4.4 a和7.9 a，而计入时序气温情况下，机侧模块寿命分别为4.3 a和7.2 a，气温波动加剧了功率器件的寿命消耗，网侧结果类似。因此，在寿命评估中需要考虑气温变化对器件寿命消耗的影响。

通过图4和图5可知，气温波动会使得低频寿命消耗增加，而对基频寿命消耗基本没有影响。这主要是因为气温循环周期较长而与低频热循环周期相近，使得结温在长时间内也有较大的变化，导致实际气温下的器件温度变化比平均气温要大；而基频周期的结温波动和变流器输出频率有关，变流器的输出频率取决于风速。在一个基频周期内，气温基本不发生变化，因而基频热载荷基本不受气温影响。

4 结语

基于结温数值计算方法，本文提出了一种风电变流器中计及气温影响的功率器件寿命评估方法。利用该方法分析了气温波动对 Lauswersoog和Valkenburg两个风电场的功率器件寿命消耗的影响，结果表明气温波动会增加器件的寿命消耗，也即，气温波动会增加低频寿命消耗，而对基频寿命消耗基本没影响。因此在进行寿命评估时，应将气温工况完整计入。

［1］钱照明,张军明,盛况.电力电子器件及其应用的现状和发展［J］.中国电机工程学报,2014,34（29）:5149-5161.Qian Zhaoming,Zhang Junming,Sheng Kuang.Status and development of power semiconductor devices and its applications［J］.Proceedings of the CSEE,2014,34（29）:5149-5161（in Chinese）.

［2］Blaabjerg F,Liserre M,Ma K.Power electronics converters for wind turbine systems［J］.IEEE Transactions on Industry Applications,2012,48（2）:708-719.

［3］Yang S,Bryant A,Mawby P,et al.An industry-based survey of reliability in power electronic converters［J］.IEEE Transactions on Industry Applications,2011,47（3）:1441-1451.

［4］杜雄,李高显,李腾飞,等.风电变流器IGBT模块的多时间尺度寿命评估［J］.中国电机工程学报,2015,35（23）:6152-6161.Du Xiong,Li Gaoxian,Li Tengfei,et al.Multi-time scale lifetime evaluation of IGBT modules in the wind power converter［J］.Proceedings of the CSEE,2015,35（23）:6152-6161（in Chinese）.

［5］Huang Hui,Mawby P A.A lifetime estimation technique for voltagesourceinverters［J］.IEEETransactionsonPowerElectronics,2013,28（8）:4113-4119.

［6］Fuchs F,Mertens A.Steady state lifetime estimation of the power semiconductors in the rotor side converter of a 2 MW DFIG wind turbine via power cycling capability analysis［C］.Proceedings of the 14th European Conference on Power Electronics and Applications（EPE）,Birmingham,2011:1-8.

［7］Wei Lixiang,Kerkman R J,Lukaszewski R,et al.Analysis of IGBT power cycling capabilities used in doubly fed induction generator wind power system［J］.IEEE Transactions on Industry Applications,2011,47（4）:1794-1801.

［8］Givaki K,Parker M,Jamieson P.Estimation of the power electronic converter lifetime in fully rated converter wind turbine for onshore and offshore wind farms［C］.7th IET International Conference on Power Electronics,Machines and Drives（PEMD）,Manchester,2014:1-6.

［9］Baygildina E,Smirnova L,Peltoniemi P,et al.Power semiconductor lifetime estimation considering dynamics of wind turbine［C］.IEEE Symposium on Power Electronics and MachinesforWindandWaterApplications（PEMWA）,Milwaukee,2014:1-6.

［10］Liu Hui,Ma Ke,Loh P C,et al.Lifetime estimation of MMC for offshore wind power HVDC application［C］.IEEE International Electronics and Application Conference and Exposition（PEAC）,Shanghai,2014:35-40.

［11］Weiss D,Eckel H G.Fundamental frequency and mission profile wearout of IGBT in DFIG converters for windpower［C］.15th European Conference on Power Electronics and Applications（EPE）,Lille,2013:1-6.

［12］Ma Ke,Liserre M,Blaabjerg F,et al.Thermal loading and lifetime estimation for power device considering mission profiles in wind power converter［J］.IEEE Transactions onPower Electronics,2015,30（2）:590-602.

［13］D'Arco S,Undeland T M,Bohll?nder M,et al.A simplified algorithm for predicting power cycling lifetime in direct drive wind power systems［C］.9th International Multi-Conference on Systems,Signals and Devices（SSD）, Chemnitz,2012:1-6.

［14］Sintamarean N C,Wang H,Blaabjerg F,et al.A design tool to study the impact of mission-profile on the reliability of SiC-based PV-inverter devices［J］.Microelectronics Reliability,2014,54（9）:1655-1660.

［15］Sintamarean N C,Blaabjerg F,Wang H,et al.Reliability oriented design tool for the new generation of grid connected PV-inverters［J］.IEEE Transactions on Power Electronics, 2015,30（5）:2635-2644.

［16］Li Gaoxian,Du Xiong,Sun Pengju,et al.Numerical IGBT junction temperature calculation method for lifetime estimation of power semiconductors in the wind power converters［C］.IEEE International Electronics and Application Conference and Exposition（PEAC）.Shanghai,2014:49-55.

［17］Xie Kaigui,Jiang Zefu,Li Wenyuan.Effect of wind speed on wind turbine power converter reliability［J］.IEEE Transactions on Energy Conversion,2012,27（1）:96-104.

［18］Infineon IGBT Module datasheet,FF1000R17IE4［EB/ OL］.2013［2015-1-15］.http://www.infineon.com.

［19］Lei T,Barnes M,Smith A C.Thermal cycling evaluation for DFIG wind turbine power converter based on joint modelling［C］.IEEE Energy Conversion Congress and Exposition（ECCE）,2013:3845-3851.

［20］Bayerer R,Herrmann T,Licht T,et al.Model for power cycling lifetime of IGBT modules-various factors influencing lifetime［C］.International Conference on Integrated Power Systems（CIPS）.Nuremberg,2008:1-6.

［21］Burgos R,Chen Gang,Wang F,et al.Reliability-oriented design of three-phase power converters for aircraft applications［J］.IEEE Transactions on Aerospace Electronic Systems,2012,48（2）:1249-1263.

［22］Wang Huai,Ma Ke,Blaabjerg F.Design for reliability of power electronic systems［C］.IECON 2012-38th Annual Conference on IEEE Industrial Electronics Society.IEEE, 2012:33-44.

Effect of Ambient Temperature Fluctuation on Consumed Lifetime of Power Devices in Wind Turbine Power Converter System

ZHANG Jun,DU Xiong,SUN Pengju,ZHOU Luowei
（State Key Laboratory of Power Transmission Equipment and System Security and New Technology, Chongqing University,Chongqing 400044,China）

Power devices in the wind turbine power converter system suffer from two-scale thermal loadings,the fundamental frequency thermal cycling and low frequency thermal cycling,and these thermal loadings introduce different consumed lifetimes.Furthermore,the fluctuation of ambient temperature influences the thermal loadings.Therefore, accurate lifetime estimation should consider the ambient temperature.However,previous studies limited by the calculation of junction temperature only consider the mission profile of wind speed but not ambient temperature.This paper adopts the Bayerer lifetime model to evaluate the effect of ambient temperature on the consumed lifetime of power semiconductors based on a numerical junction temperature calculation method considering the actual ambient temperature and wind speed of Lauswersoog and Valkenburg in 2015.Studies show that long-term fluctuation of ambient temperature increases the consumed lifetime of device,and the fluctuation of ambient temperature mainly influences the consumed lifetime due to low frequency thermal cycling,but have little effect on the consumed lifetime due to fundamental frequency thermal cycling.

two-scale;thermal loadings;ambient temperature;lifetime estimation