摘要
本发明实施例提供了一种基于IGBT模块的处理方法、装置、电子设备及介质,所述方法包括:获取IGBT模块的当前运行数据,并将所述当前运行数据输入预先训练的神经网络模型,得到所述IGBT模块的第一结温信息;根据所述IGBT模块的功耗变化,确定所述IGBT模块的第二结温信息;根据所述第一结温信息和所述第二结温信息,对所述神经网络模型进行优化,以采用优化后的神经网络模型对所述IGBT模块进行结温预测。通过本发明实施例,实现了采用神经网络模型来对IGBT模块进行结温预测,提升了IGBT模块结温预测的准确性和实时性,且能够根据IGBT模块的功耗变化来对神经网络模型进行优化,进一步提升了预测的准确性。
技术关键词
神经网络模型
结温
功耗
IGBT模块并联
损耗
上存储计算机程序
预测误差
功率因数
数据
电子设备
可读存储介质
处理器
正向电压
电流
开关
存储器
散热器
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