9月20日，由ABB与中国自动化学会联合主办的“2023 ABB杯智能技术创新大赛”圆满落下帷幕，颁奖仪式在中国国际工业博览会ABB展台现场举行。其中，在“变频器半导体温度预测AI建模挑战赛”中，共有5组队伍从来自全国51所院校的86支队伍、194人中入围决赛。经过现场答辩和多位***的严格评审，***终，来自上海交通大学电子信息与电气工程***自动化系王景成教授指导的甘子毅、吴舜禹同学荣获一等奖桂冠。
绝缘栅双极型晶体管（Insulated Gate Bipolar Transistor，IGBT）广泛应用于现代电力电子装置中，是其中***重要、也是容易失效的功率半导体器件。IGBT的可靠性在一定程度上决定了电力电子装置的整体可靠性。当变频器处理反复波动的负载功率时，IGBT芯片的温度（通常等效为芯片PN结的温度，简称结温）随之大幅波动。结温的波动会在IGBT内部产生热应力冲击，加速老化，造成IGBT失效。因此，IGBT结温的在线监测是变频器功率控制、IGBT寿命预测的先决条件。除寿命预测外，IGBT结温信息还有助于实现***过温保护，这同样有助于提高变流器的可靠性，增加变流器的无故障服务时间。如何实现高精度、快响应的IGBT结温实时监测，成为近年来学术界与工业界的研究热点之一。
针对这一热点问题，ABB杯创新大赛设计了“变频器半导体温度预测AI建模挑战赛”的新赛题，要求选手们通过挖掘数据价值，解决具体的应用难题：基于ABB提供的来自真实工业场景的海量数据，综合利用机器学习、大数据预测等先进技术，分析设备数据间的关系，并在Python环境下自主开发和建立变频器核心元件IGBT的温度估测模型，对不同负载功率下IGBT的温度波动进行高精度、快响应的实时监测。模型的准确性和创新性是决定选手胜败的关键。
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