Wie man Schaltverluste bei der Simulation von Hochfrequenzwandlern auf FPGAs modelliert

Wichtigste Erkenntnisse

• Die Schaltverluste steigen linear mit der Frequenz an, sodass sie oberhalb von einigen hundert Kilohertz zum größten Faktor bei der Berechnung des Wirkungsgrads werden.
• Ideale und gemittelte Schaltmodelle geben einen Wirkungsgrad an, der ausschließlich die Leitfähigkeit berücksichtigt. Aus diesem Grund bestehen simulierte Entwürfe die Tests, während die Prototypen überhitzen.
• Die Wirkungsgradwerte bleiben stabil, wenn das Verlustmodell auf dem Prüfstand kalibriert wird und der Solver die Schaltflanken auflöst, anstatt sie zu mitteln.

Ein Umrichtermodell, das jeden Schaltvorgang als augenblicklich behandelt, liefert einen Wirkungsgrad, den Ihr hardware niemals erreicht.

Wenn man eine Schaltung über 100 kHz hinaus auslegt, verlagert sich das Verlustbudget vom Leitungsweg hin zu den Schaltflanken, wo Energie in die Ausgangskapazität, in Strom- und Spannungsüberlappungen sowie in die Rückwärtserholung fließt. Silizium-Leistungswandler arbeiten im Allgemeinen mit einem Wirkungsgrad zwischen 85 % und 97 %, und Bauteile mit großer Bandlücke erreichen 95 % bis 99 %, sodass die gesamte Bandbreite, die Sie vorhersagen möchten, nur wenige Prozentpunkte beträgt. Ein Modell, das die Schaltenergie außer Acht lässt, liefert kein leicht optimistisches Ergebnis. Es liefert ein Ergebnis, bei dem der dominierende Term fehlt.

Die Echtzeitsimulation auf einem FPGA verändert die Messmöglichkeiten, da der Solver mit einem so kurzen Zeitschritt läuft, dass einzelne Flanken aufgelöst werden können, anstatt über eine Schaltperiode hinweg zu mitteln. Diese Auflösung macht sich nur dann bezahlt, wenn das zugehörige Verlustmodell anhand von Gerätedaten parametrisiert und anhand von Messwerten überprüft wurde. Die Effizienzabschätzung bei hohen Frequenzen ist in erster Linie eine Frage der Modellierung und erst in zweiter Linie ein Problem des „ hardware “.

Wohin die Umrichterverluste bei steigender Schaltfrequenz tatsächlich fließen

Die Verluste eines Wandlers lassen sich in Leitungs-, Schalt- und magnetische Verluste unterteilen. Der Leitungsverlust ist proportional zum Quadrat des Stroms und bleibt über den Frequenzbereich hinweg in etwa konstant. Der Schaltverlust steigt linear mit der Frequenz an, sodass sich sein Wert bei einem Anstieg von 100 kHz auf 200 kHz verdoppelt. Oberhalb einiger hundert Kilohertz wird die Schaltleistung zum größten Einzelposten.

Betrachten wir einen 10-kW-Siliziumkarbid-Wechselrichter bei 20 kHz, bei dem 60 W auf die Leitleistung und 25 W auf die Schaltleistung entfallen. Erhöht man die Frequenz derselben Leistungsstufe auf 250 kHz, bleibt die Leitleistung nahezu unverändert, während die Schaltleistung auf über 300 W ansteigt, wodurch sich der Wirkungsgrad von 98 % auf 95 % verringert. Die für den ersten Fall ausgelegte Kühlung ist für den zweiten Fall nicht ausreichend.

Diese Übergangsfrequenz bestimmt, welche Modellierungsfehler man sich leisten kann. Bei 20 kHz ist ein um 10 % abweichender Wert für den Durchlasswiderstand wichtiger als eine grobe Schaltnäherung. Bei 250 kHz kehrt sich die Rangfolge um, und eine bei falscher Übergangstemperatur gemessene Energiekurve überschattet alles andere.

Warum ideale Schaltmodelle einen Wirkungsgrad angeben, den hardware niemals erreicht

Ein ideales Schaltmodell hat eine Übergangszeit von Null, keine Ausgangskapazität und keine Rücklaufzeit, sodass es während der Kommutierung keine Verluste verursacht. Der angegebene Wirkungsgrad bezieht sich ausschließlich auf den Leitbetrieb. Bei 20 kHz ist dieser Fehler gering. Bei 500 kHz verdeckt er den Großteil der Verluste, die Ihr thermisches Design abführen muss.

Durchschnittliche Modelle lassen denselben Aspekt in anderer Form außer Acht. Ein im Zustandsraum gemittelter Buck-Wandler bei 1 MHz liefert ein zuverlässiges Regelkreisverhalten, und der dabei ermittelte Verlustwert stammt ausschließlich von den ohmschen Elementen, die Sie manuell hinzugefügt haben. Das Modell weiß in keiner Weise, dass ein Übergang 15 ns gedauert hat.

Die Folge zeigt sich bei der thermischen Validierung. Die Teams dimensionieren einen Kühlkörper anhand der simulierten Verlustleistung, bauen den Prototyp und stellen fest, dass die Sperrschichttemperatur 30 Grad über der Vorhersage liegt. Am Schaltmodell selbst liegt kein Fehler vor. Es hat die Fragen zur Topologie und Steuerung beantwortet, für die es entwickelt wurde, und wurde dann mit einer Frage zum Wirkungsgrad konfrontiert, für deren Beantwortung es nie parametrisiert wurde.

Der Umfang macht das teuer. Der Stromverbrauch von Rechenzentren belief sich im Jahr 2024 auf etwa 415 TWh, was rund 1,5 % des weltweiten Verbrauchs entspricht, und da nun auch Hochfrequenzumrichter in diesen Räumen zum Einsatz kommen, multipliziert sich eine – noch optimistische – Schätzung über den gesamten Bestand.

„Es hat die Frage zur Topologie und Steuerung beantwortet, für die es entwickelt wurde, und dann eine Frage zur Effizienz erhalten, für deren Beantwortung es nie parametrisiert worden war.“

Wie der FPGA-Zeitschritt und das Solver-Design die Auflösung von Verlusten beeinflussen

FPGA-Solver führen Konvertermodelle in Zeitschritten im unteren Hunderterbereich von Nanosekunden aus, wobei die schnellsten Werte im zweistelligen Nanosekundenbereich liegen. Ein Schritt von 250 ns erfasst eine Periode von 500 kHz nur achtmal, wodurch die Gate-Timing-Auflösung grober ist als die für eine Verlustberechnung erforderliche Auflösung der Tastverhältnis. Eine Subschritt- Vorteil -Interpolation beseitigt den größten Teil dieses Fehlers.

Ohne Interpolation wird ein PWM- Vorteil , der zwischen zwei Solver-Schritten liegt, auf den nächstgelegenen Schritt gerundet. Der Jitter ist absolut gesehen gering, im Verhältnis zu einer Einschaltzeit von nur 400 ns jedoch groß, und er wird im Schalt-Energie-Akkumulator als Tastverhältnisfehler erfasst. Wiederholt sich dies bei einigen hunderttausend Ereignissen pro Sekunde, ist der Fehler nicht mehr als gering zu bezeichnen.

Der eHS-Solver auf OPAL-RT-Plattformen berechnet Gate-Übergänge zwischen Zeitschritten und summiert die Schaltenergie pro Ereignis innerhalb derselben FPGA-Struktur, sodass der Verlustwert sich aus den vom Modell erfassten Flanken ergibt und nicht aus einem nachträglich berechneten Durchschnittswert. Dies entscheidet darüber, ob sich die Durchführung einer Untersuchung für einen 1-MHz-Wandler lohnt.

Vergleich von Methoden zur Verlustberechnung bei der Simulation von Hochfrequenzwandlern

Drei Ansätze dominieren. Analytische Energiegleichungen berechnen den Verlust anhand von Spannung, Strom und Übergangszeit. Nachschlagetabellen aus Datenblättern interpolieren die gemessene Einschalt- und Ausschalt-Energie in Abhängigkeit von Strom und Temperatur. Verhaltensbasierte Bauteilmodelle berechnen den Übergang selbst. Die Genauigkeit steigt entlang dieser Liste, ebenso wie die FPGA-Kosten.

Die meisten hochfrequenten Programme basieren auf korrigierten Nachschlagetabellen. Sie verursachen zur Laufzeit fast keine Kosten, enthalten die analytischen Gleichungen zur Temperaturabhängigkeit und die Korrekturarbeit ist eine einmalige Angelegenheit. Verhaltensmodelle machen sich erst dann bezahlt, wenn man den „ Vorteil “ selbst untersucht, und das ist eher eine Frage der Geräteauslegung als der Effizienz.

Kalibrierung von Schaltleistungsmodellen anhand von Datenblattangaben und Messungen auf dem Prüfstand

Durch die Kalibrierung wird die simulierte Schaltleistung an die gemessene Leistung unter Ihren eigenen Gate-Ansteuerungsbedingungen angepasst. Die Ein- und Ausschaltkurven des Herstellers basieren auf einem bestimmten Gate-Widerstand, einer bestimmten Busspannung und einer bestimmten Schleifeninduktivität. Wenn Sie einen dieser Werte ändern, verschiebt sich die Energie pro Ereignis so stark, dass das Modell außerhalb der von Ihnen benötigten Genauigkeit liegt.

Ein Doppelimpulstest liefert Ihnen den Anhaltspunkt. Führen Sie ihn an der tatsächlichen Leistungsstufe durch, erfassen Sie die Einschalt- und Ausschaltenergie bei zwei oder drei Strompegeln und zwei Sperrschichttemperaturen und skalieren Sie dann die Lookup-Fläche des Modells, bis Simulation und Messbankergebnisse übereinstimmen. Dieser Nachmittag im Labor beseitigt die größte Unbekannte im Verlustbudget.

Eine Neukalibrierung ist unumgänglich, sobald sich der „ hardware “ bewegt. Die Temperaturabhängigkeit ist so stark, dass ein bei 25 Grad kalibriertes Modell den Verlust bei den 125 Grad, bei denen der Wandler läuft, deutlich zu niedrig angibt; erfassen Sie daher zwei Temperaturwerte und interpolieren Sie diese. Zeichnen Sie auch die Busspannung auf, da die Schaltleistung proportional dazu ist.

Fehler, durch die die simulierte Effizienz besser aussieht als die gemessene Effizienz

Die optimistische Wirkungsgradberechnung basiert auf einer kurzen Liste von Auslassungen, von denen jede einzelne das Ergebnis in dieselbe Richtung beeinflusst. Die Rückgewinnung wird außer Acht gelassen. Die Ausgangskapazität wird als verlustfrei behandelt. Die Gate-Ansteuerungsleistung wird nicht in die Gesamtberechnung einbezogen.

• Die Sperr-Wiederherstellungsladung wurde aus dem Diodenmodell entfernt, wodurch ein Verlustterm beseitigt wird, der mit der Frequenz zunimmt.
• Die Energie der Ausgangskapazität wird als verlustfrei behandelt, wodurch das hartgeschaltete Einschalten über die Brücke unterschätzt wird.
• Die Leistung des Gate-Treibers wird nicht in den Gesamtwirkungsgrad einbezogen, obwohl sie linear mit der Frequenz steigt.
• Verlustkurven, die bei Umgebungstemperatur statt bei der unter Last erreichten Sperrschichttemperatur ermittelt wurden.
• Die Totzeit wurde auf Null gesetzt, wodurch die Körperdiodenleitung und die damit verbundenen Kommutierungsverluste beseitigt werden.

Keiner dieser Begriffe ist subtil, sobald man genauer hinschaut, und alle bestehen die Überprüfung, weil die Simulation läuft und einen plausiblen Wert liefert. Vergewissern Sie sich, dass jeder Term vorhanden ist, bevor jemand einen Wirkungsgrad angibt. Ein Verlustbudget, das als separate Terme für Leitung, Schaltung, Gate-Ansteuerung und magnetische Verluste ausgewiesen wird, macht eine Auslassung offensichtlich, da ein fehlender Term als gerundete Null erscheint.

So wandeln Sie Verlustzahlen in Effizienzwerte um, die Sie verteidigen können

Ein belegbarer Wirkungsgradwert wird zusammen mit einer Aufschlüsselung der Verluste, den Bedingungen, unter denen er berechnet wurde, und einem Referenzwert, mit dem er übereinstimmt, angegeben. Alles andere ist lediglich eine Schätzung, die zufällig Dezimalstellen enthält. Um dorthin zu gelangen, sind eine Charakterisierungskampagne und ein Solver erforderlich, der Schaltkanten auflöst.

Die Teams, die dies richtig umsetzen, betrachten das Verlustmodell als ein Ergebnis mit eigenen Abnahmekriterien. Sie erfassen den Gate-Widerstand, die Busspannung und die Sperrschichttemperatur hinter jeder Energiekurve und führen den Doppelimpulstest erneut durch, wenn sich das Layout ändert. Sie geben den Wirkungsgrad als Bereich über den Temperaturbereich hinweg an statt als einzelne Zahl, da sich der „ hardware “ unter Last genau so verhält.

Wenn die Verlustberechnung innerhalb des FPGA-Solvers durchgeführt wird – wie es OPAL-RT bei eHS tut –, bleibt die Schaltleistung mit den Ereignissen verknüpft, die sie verursacht haben. So lässt sich der Wert, den Sie in eine Entwurfsprüfung einbringen, auf das vom Modell berechnete Verhalten zurückverfolgen. Diese Vorgehensweise ist zwar wenig glamourös, macht aber den Unterschied aus, ob ein thermisches Problem bereits in Woche 2 erkannt oder erst im sechsten Monat bestätigt wird.

„Ein Effizienzwert, den man begründen kann, wird zusammen mit einer Aufschlüsselung der Verluste, den Bedingungen, unter denen er berechnet wurde, und einem Referenzwert, mit dem er übereinstimmt, angegeben.“