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功率器件难题怎么破？德州仪器有解法！

2026-09-11 14:48:27 来源：半导体器件应用网作者：廖璜点击：7374

功率转换设备要在有限空间里处理更多电能，监测系统要从复杂干扰中准确提取信号，控制系统还要及时识别异常、作出响应。效率、精度与智能化，最终都需要落实到器件和电路设计。

从GaN功率器件、精密信号链到边缘AI，德州仪器（TI）正在通过不同产品器件与开发方案，回应这些需求。它们分别解决什么问题，又如何共同支撑能源系统升级？

PART 01

两能源系统升级

为什么离不开底层器件？

国家能源局数据显示，2025年全国新型储能等效利用小时数达到1195小时，较2024年提升近300小时。储能设备在扩大部署的同时，器件等也在被更充分地调用。

以功率器件转换为例，按效率定义计算，输出10kW时，效率从97%提高至98%，转换损耗可由约309W降至204W，减少约105W发热。这是相同器件输出功率下的理论计算，却直观说明了器件效率提升对散热设计的意义。

与此同时，器件控制系统需要准确掌握电压、电流和温度。如果输入数据存在偏差，功率器件的调节、能量计量和状态判断都会受到影响。面对复杂故障，仅依靠固定阈值，也可能难以区分正常扰动与异常特征。

由此，能源基础设施的升级可以落到三个具体任务：更高效地转换电能、更准确地获取信息、更及时地识别状态。GaN功率器件、信号链与边缘AI，分别在这些环节发挥作用。

PART 02

GaN功率器件

如何把高效率转化为更高功率器件密度？

提高功率器件密度，需要同时处理损耗与体积。

器件中的电源中的变压器、电感和散热结构占据较大空间。提高开关频率，可以为缩小磁性器件创造条件，但也会增加开关损耗与电磁干扰方面的设计压力。

GaN功率器件的高速开关特性，为这一矛盾提供了新的优化空间。不过，器件能否发挥性能，还取决于驱动、布局、散热和拓扑配合。

开关边沿越快，对寄生参数的影响就越敏感。设计者既要减少转换过程中的损耗，也要避免过大的振铃和干扰，不能仅以最高开关速度作为优化目标。

TI的解法，是将GaN功率器件与驱动、保护及热管理功能集成，并提供可调节的设计空间。

以LMG3522R030为例，该器件为650V、30mΩ GaN FET，集成驱动、保护和温度报告功能，支持20—150V/ns压摆率调节，采用顶部散热封装。工程师可以结合布局与电磁兼容要求调整开关速度，并利用温度信息管理器件负载。

系统层面的效果，可参考TI的PMP41017。该3kW两相交错LLC设计采用LMG3422系列GaN与C2000控制器，公开峰值效率为98.1%、功率密度为313W/in³。这是DC/DC参考级的性能，体现了器件、拓扑与控制共同优化的结果。

PART 03

信号链

功率器件能否高效运行，先看数据是否准确

功率器件负责转换电能，信号链则为控制系统提供判断依据。

从传感器输出到控制器读取，中间需要经过信号调理、滤波、模数转换，部分高压场景还需要隔离。任何环节引入的噪声、失调或延迟，都可能影响最终结果。

例如，在分流电阻电流采样中，减小电阻可以降低自身功耗，却也会减小采样电压。此时，放大器的失调和噪声占比可能上升。如何兼顾测量精度与采样损耗，需要从整个信号链计算。

多通道测量还涉及时间一致性。电压、电流采样不同步，可能影响相位与功率计算；环境温度变化，则要求关注器件漂移，而不只是室温下的精度。

TI的解法，是针对信号调理、同步采样与高压隔离，提供不同层级的器件选择。

OPA388可用于高精度信号调理与ADC驱动；ADS131M08面向电能计量等应用，集成可编程增益及通道校准功能；AMC1311则服务于高压侧电压反馈。它们对应不同测量需求，具体搭配需根据带宽、噪声和隔离要求确定。

对开发者而言，关键是建立完整误差预算，并核算响应时间。24位分辨率并不等于整机具有24位有效精度，器件规格只有放进实际电路条件中才有意义。

PART 04

边缘AI

采到器件数据之后，如何识别异常？

以光伏系统电弧检测为例，故障特征可能混杂在开关噪声和负载扰动中。固定阈值便于实现，但在复杂工况下，阈值设置过于敏感可能增加误报，过于宽松又可能遗漏异常。

边缘AI的应用思路，是利用经过训练的模型分析信号特征，并在设备本地完成推理，减少对持续联网和云端传输的依赖。它适合承担特定状态识别任务，效果则取决于数据覆盖、模型质量和现场验证。

对能源设备而言，还要考虑推理任务与实时控制的配合：新增算法不能挤占关键控制任务所需的时间和资源。

TI的解法，是在实时控制MCU中集成神经网络处理能力。

TMS320F28P550SJ集成150MHz C28x内核、控制律加速器CLA及TinyEngine NPU，并提供ADC、PWM和可配置逻辑等外设。TI同时提供面向电弧故障、电机故障的边缘AI示例及相关开发工具，为控制与本地识别的结合提供起点。

图/AI生成

开发者可据此评估采样、预处理、推理和控制任务的分配，再用实际工况验证误报、漏报与响应时间。模型识别需要与既有保护机制协调，才能形成可靠的系统行为。

GaN功率器件决定功率转换的优化空间，信号链影响数据质量，边缘AI则帮助系统从数据中识别状态。三者需要在具体应用中配合，才能转化为效率、可靠性与运维价值。

9月17日杭州、9月22日深圳，TI能源基础设施技术研讨会将围绕GaN功率器件、精密运放、边缘AI及相关能源系统设计议题展开交流。

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