陶高周，陆 游，周 杰

(阳光电源股份有限公司， 安徽 合肥 230088)

小功率光伏逆变器自然对流散热研究*

陶高周，陆 游，周 杰

(阳光电源股份有限公司， 安徽 合肥 230088)

小功率光伏逆变器防护等级要求达到IP54甚至更高，若使用风扇，则会降低系统的可靠性和稳定性。自然对流散热技术为解决此类问题提供了技术途径。文中对采用自然对流散热方式的12 kW小功率光伏逆变器进行合理简化和等效处理，建立仿真模型，利用商业软件ICEPAK进行数值仿真，根据样机测试结果对仿真模型进行优化，并通过样机实验对仿真结果进行验证。结果发现，仿真结果与实验数据符合较好，精度较高，可作为小功率逆变器自然对流散热设计的参考。

自然对流；散热器；光伏逆变器；热仿真

引 言

据资料统计，电子元器件的温度每升高2 ℃，可靠性下降10%，温升为50 ℃，寿命只有25 ℃时的1/6[1]。因此，必须对电子元器件进行有效散热才能保障器件可靠工作[2]。可见，散热问题越来越成为影响电子技术发展的重要因素，对于电力电子行业更是如此。

随着光伏逆变器电力电源技术日益发展和市场需求不断变化，对小功率光伏逆变器散热的可靠性和稳定性要求越来越高。同时，市场竞争加剧，用于散热设计的研发成本和材料成本也在逐渐压缩，这就给热设计工程师提出了严峻的挑战。尤其是一些户外型小功率光伏逆变器，工作环境恶劣且复杂多变，不仅要求通风散热性能稳定、可靠，还要求具有良好的防护等级，一般要求防护等级在IP54以上，相互矛盾的要求给热设计带来很大的困难。

对于此类问题，传统的做法是，采用防护(防水、防尘等)等级高的风扇加强散热。尽管这种方式具有很好的散热效果，但是，在恶劣的工作环境下，风扇的维护仍是一项不可避免的工作，在一定程度上，不仅增加成本，同时也降低产品的寿命指数。作为被动散热方式的自然对流散热，具有可靠性高、免维护、稳定性好、无噪音、无功耗、无运动件等诸多优点，为解决此类问题提供了新的技术途径。

然而，相对风冷散热，自然对流散热影响因素要多而复杂，且仿真精度不能满足设计要求，势必给逆变器的设计增加难度。另外，功率管热流密度大，使得自然对流散热措施实现起来比较困难。

通过一款小功率逆变器的设计，提出增加仿真精度和提高仿真效率的方法，利用商业软件ICE-PAK进行仿真，并通过试验验证，实现仿真结果和测试数据的吻合，仿真结果可作为小功率逆变器自然对流散热的设计依据。

1 小功率逆变器散热简介

如图1所示，采用自然对流散热的12 kW小功率光伏逆变器分为前箱体和后箱体。前箱体密封，用于放置功率模块、PCB(印刷电路板)、控制电路等元件。后箱体开放，用于放置自然对流散热器和电感，电感位于散热器下部。前箱体和后箱体通过隔板隔开。前箱体密封，防护等级IP54以上，以避免水和灰尘进入前机箱。后箱体开放，利于散热器与外界环境充分接触，进行有效的自然对流散热和辐射散热。

图1 小功率光伏逆变器结构

在进行小功率逆变器设计时，功率管壳温是关键参数，对器件寿命和性能影响较大，需通过软件进行仿真模拟，给出合理的设计参数。同时，为了控制散热余量、降低成本、提高散热器效率，实现降低重量和减小体积的目标，还需对散热器进行优化设计，提高散热器利用率。目前存在的问题是仿真精度不高、散热器利用率低等问题。

仿真误差主要包括以下几个方面：

1)数学模型离散化产生的离散误差。流动与传热的偏微分方程须进行离散化处理，转化成代数方程组方能进行求解。然而，无论通过何种途径进行偏微分方程的离散化，都做了近似处理，因而不可避免地引入误差[3]。

2)迭代计算过程中产生的舍入误差。舍入误差大小取决于所采用的计算方法和所用计算机的字长[3]。

3)物理模型的建模误差。实际工程中遇到的物理模型较为复杂，若不进行简化和等效处理，无法进行求解计算，简化和等效必然带来一定的误差。

4)物理模型离散化误差，即物理模型网格化产生的误差。

对于离散误差、舍入误差、物理模型网格化误差，可以通过采用更加合适的求解模型、更高级的计算设备、提高网格质量等减小误差，但无法完全消除。对于建模误差，也可通过合理的等效和简化降低误差。

优化散热的前提是仿真结果精度的提高。为此，首先需要对模型进行合理的简化和等效，再选用合适的计算模型，在保证精度的前提下缩短仿真时间，提高产品开发效率。

2 CFD仿真模型

2.1 物理模型

功率器件如IGBT、MOS管、二极管等关键器件需重点关注，应进行详细建模。功率器件内部各种材料的物性通常难以获得，惯用的做法是将晶元和铜基板之间的各材料层等效为一层热阻，在稳态计算时，可以大大降低网格数，产生的误差可以接受。因此，铜基板物性、结壳热阻、晶元大小以及封装材料等成为影响功率器件散热的主要因素，需要准确给出。功率器件与散热器之间的导热硅脂，采用真实物理模型，即给定导热硅脂厚度及其物性参数。

在只关注功率器件散热的情况下，PCB可采用导热各向异性的均一材料等效，根据PCB铜层和FR4含量计算出等效的各向异性导热系数。电感热耗大，温度较高，将对逆变器其他器件产生不利影响，仿真时将电感等效为材料、热耗均匀的柱体，既考虑了电感热耗对其他器件的影响，又避免电感详细建模带来的网格数量过多、计算效率低等问题。机箱内部走线及其损耗也面临难以建模的困难，处理方法是，在建模时，将其热耗累加至PCB上，以降低忽略走线损耗所导致的仿真误差。

机箱壳体及内部结构件的物性同样会影响计算精度。尤其是机箱壳体，往往会在表面做喷涂或喷塑处理，表面喷涂或喷塑厚度从几十微米至几百微米不等。这种处理不仅改变了机箱壳体的导热性能，也改变了表面的辐射性能。通过仿真和测试，得出不同表面处理的导热系数和辐射性能。

经过上述简化和等效以后，建立仿真模型如图2所示。图3为TO247封装的功率管在散热器上的分布及命名。

图2 小功率逆变器仿真模型

图3 功率管在散热器上的分布及名称

2.2 自然对流换热数学模型

从对流换热连续性方程、N-S方程(纳维-斯托克斯方程)和能量守恒方程出发，依据量级分析，对方程组进行合理简化，可以得到重力场条件下的自然对流换热微分方程组[4]：

连续性方程

(1)

动量方程

(2)

能量方程

(3)

式中：x、y表示坐标；u、v分别表示x、y方向的速度；g为重力加速度；ρ为空气密度；ρ0为参考点密度；υ为空气运动粘性系数；T为温度；α表示热扩散系数。

布西涅斯克近似表述如下：

(4)

可得：

ρ0-ρ≈ρβ(T-T0)

(5)

式中：P为气体压强；β为气体膨胀系数；T0为参考点温度。从而，可联立(1)、(2)、(3)、(5)式求解方程组。

不可压缩理想气体假设认为，在自然对流中，压力变化很小，可以忽略，而温度是引起密度变化的唯一变量。通过理想气体状态方程进行修正，可得：

(6)

式中：Pop为参考点气体压强；R为摩尔气体常数；M是物质的摩尔质量。联立(1)、(2)、(3)、(6)式，构成封闭方程组，可进行求解。

同时，ICEPAK给出上述2种处理方法的适用条件：当满足式(7)时，采用布西涅斯克近似，否则采用不可压缩理想气体假设。

β(T-T0)<<1

(7)

2.3 辐射模型

仿真软件ICEPAK给出3种辐射模型：

1)面对面辐射模型(S-S)；

2)离散坐标辐射模型(DO)；

3)光线追踪辐射模型(Ray Tracing)。

S-S模型是ICEPAK软件推荐选用的辐射模型；DO模型适用于几何结构复杂、面元较多、辐射视角系数不方便计算的情况；Ray Tracing模型适用于几何结构复杂且温差较大的情况。本文根据模型适用条件，选用S-S模型，这也是ICEPAK强烈推荐选用的模型。这里仅简要介绍一下S-S模型。S-S模型基于下列2点假设：

1)灰体假设。根据该假设，吸收率与波长无关，即与外部投入辐射无关[5]。

2)漫射假设。漫射表面辐射发射及接收与方向无关[5]。

另外，根据基尔霍夫定律，对于漫射的灰体表面，发射率ε与吸收率α相等。这些假设和简化对大多数工程材料而言，所引起的误差是容许的，而这样的简化处理能给辐射换热计算带来很大的方便。

根据S-S模型，离开表面的辐射能量包括表面的自身辐射和反射外界的投入辐射2部分：

qout,k=εkσT4k+ρkqin,k

(8)

式中：qout,k为离开表面k的总辐射能；qin,k为来自周围其他表面的投入辐射能；Tk为表面k的温度；εk为表面k的发射率；ρk为表面k的反射率；σ为Stefan-Boltzmann常数。

投入辐射与周围其他表面的总辐射存在如下关系：

(9)

式中：Aj、Ak分别为表面j和k的面积；Fjk为表面j对表面k的视角系数。根据视角系数相对性，

AjFjk=AkFkj(j=1,2,3,…,N)

(10)

式(10)代入式(9)，可得：

(11)

式(11)代入式(8)，可得辐射能量平衡方程：

(12)

因此，给出发射率ε、反射率ρ、视角系数F及表面温度T，联立N个形如式(12)的方程组，即可进行辐射能量平衡计算。

3 仿真计算及分析

3.1 环境条件

逆变器外部环境温度为45 ℃，自然对流换热系数采用流固耦合计算，阳极氧化后的散热器表面辐射系数0.8，机箱表面辐射系数0.15。求解区域尺寸如图4所示，L为逆变器最大外形尺寸。

图4 自然对流求解区域

3.2 主要尺寸

逆变器机箱外形尺寸为670 mm × 520 mm × 200 mm(高×宽×厚)。散热器外形尺寸为325 mm × 475 mm ×80 mm(高×宽×厚)。

3.3 器件损耗

各元器件的功耗见表1，表中MOSFET、IGBT、二极管均为TO247封装。功率器件名称及布局如图3所示。

表1 各元器件功耗

3.4 材料属性

该逆变器中，涉及铝、不锈钢、铜、塑料、FR4、导热硅脂等材料。表2为各种材料的导热系数。

表2 各种材料的导热系数

需要说明的是，为了方便测试，将功率管壳温定义在功率器件的侧壁上，如图5所示。利用商业软件ICEPAK进行仿真分析，仿真结果如图6、图7所示。

图5 TO247功率管壳温测点位置

文献[6]提供了自然对流散热器的优化方法，据此，对本文逆变器所采用的散热器进行优化设计，最大限度地提高散热器效率，降低散热器尺寸。图6为散热器温度仿真结果。图中，右侧Q1～Q6单个器件热耗较高，散热器右侧温度高于左侧，左侧由于单个功率管热耗相对较小，温度偏低一些。尽管如此，散热器左右温差仅为7.6 ℃，不会对功率器件产生不利影响，满足设计要求。

图6 散热器温度分布

测试时将样机置于高低温实验箱内，温度设定为45 ℃，采用Agilent 34970A数据采集仪，配合OMEGA的K型热电偶(型号TT-K-36，量程-200 ℃～260 ℃。误差限-200 ℃～0 ℃:2.2 ℃；0 ℃～260 ℃:0.75%F.S)，进行温度测量，并通过Agilent 34970A自带的数据分析软件进行实时采集和显示，以1 h内温度变化小于1 ℃作为温度稳定判据。

图7为仿真与测试之间的误差。图中可以看出，大部分功率管壳温误差为±3 ℃，最大误差出现在ST1管，为4.6 ℃。产生误差的主要原因，除了离散误差和舍入误差等难以避免外，仿真模型没有考虑功率管针脚传热和器件壳体辐射换热的影响，这也会带来一定的计算误差。增加功率管针脚的传热影响，一定程度上可以提高计算精度，然而，这必然会提高模型的复杂度，增加开发人员的工作负荷和仿真周期。功率管外壳表面辐射面积较小，辐射能量不大，对仿真温度影响小。另外，3 ℃～5 ℃的仿真误差完全可以满足工程设计的需求。因此，平衡利弊，忽略功率管针脚传热和功率器件外壳辐射换热的影响。

图7 功率管壳温误差

4 结束语

自然对流散热方式具有可靠性高、免维护、稳定性高、无噪音、无功耗等优点，被越来越多地用于恶劣环境条件下的通信和电力设备。准确把握散热余量，对提高系统散热效果、控制散热成本有着至关重要的作用。

本文针对一款小功率光伏逆变器实施自然对流散热设计。首先，对仿真影响较小的器件，提出相应的合理等效和简化方法，在保证精度的前提下，提高仿真效率，节约产品开发时间；其次，为了给出关键器件的散热情况，对关键器件进行了详细建模；再者，根据仿真结果和测试结果，选取合适的自然对流模型(“布西涅斯克近似”或“不可压缩理想气体假设”)，以提高仿真精度。利用商业软件ICEPAK进行模拟，通过仿真结果与测试数据对比，逐步优化仿真模型，提高仿真精度，缩短仿真周期。结果发现，约70%的器件，其仿真温度的误差小于3 ℃，其他器件最大误差不超过5 ℃。仿真结果具有较高的准确度，说明热仿真可信度高，可为产品开发提供设计依据。

[1] BILLINGS K. 开关电源手册[M]. 张占松, 汪仁煌, 谢丽萍, 译. 北京: 人民邮电出版社, 2006: 500-501.

[2] 余建祖. 电子设备热设计及分析技术[M]. 北京: 高等教育出版社, 2002.

[3] 陶文铨. 数值传热学[M]. 2版. 西安: 西安交通大学出版社, 2006: 48-52.

[4] INCROPERA F P, DEWITT D P. Fundamentals of heat and mass transfer[M]. 7th Edition. USA: John Wiley & Sons, Inc., 2011: 598.

[5] 杨世铭, 陶文铨. 传热学[M]. 3版. 北京: 高等教育出版社, 2003: 257-258.

[6] 李玉宝, 王建萍, 吕召会. 矩形肋片散热器几何参数对散热的影响分析[J]. 电子机械工程, 2012, 28(2): 4-7.

陶高周(1971-)，男，高级工程师，硕士，主要从事光伏逆变器结构及散热系统设计工作。

陆 游(1986-)，男，工程师，硕士，主要从事电子设备热设计工作。

周 杰(1979-)，男，工程师，硕士，主要从事电子设备热设计工作。

Study on Natural Convection Cooling of Low Power PV Inverter

TAO Gao-zhou，LU You，ZHOU Jie

(SungrowPowerSupplyCo.,Ltd.,Hefei230088,China)

Protection level of low power PV inverters is required to reach IP54 or higher. If fans are applied, the reliability and stability of the system will decrease. The technology of natural convection cooling provides technical ways to solve such problems. In this paper, 12 kW low power PV inverter is reasonably simplified, so that a simulation model is built and simulated with commercial software ICEPAK. The simulation model is optimized according to the results of prototype test and the simulation results are validated through prototype experiment. It is found that simulation results accord well with experiment data, and bring on high precision, which can be used as thermal design reference for natural convection cooling of low power PV inverters.

natural convection; heat sink; PV inverter; thermal simulation

2014-02-27

TN305.94；TM464

A

1008-5300(2014)03-0019-05