全国竞赛获奖+2！电院学子在2023 ABB杯智能技术创新大赛斩获佳绩

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，参加了现场决赛答辩。经过多位专家严格评审，最终由来自上海交通大学电子信息与电气工程学院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（唯一最高奖项），蔡辉煌、张安伟同学荣获二等奖。

颁奖仪式

赛题背景

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，是其中最重要、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精确过温保护，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。

一等奖解决方案

目标变量分布分析

解决方案的模型框架

面对赛题所给出的海量低质数据，甘子毅、吴舜禹同学在与导师多次讨论后决定以多工况为切入点，通过特征挖掘对IGBT运行工况进行划分，再对应设计不同复杂度的机器学习模型。实验结果表明，所提出的分解预测模型可以在大数据集中显著加快训练和推理速度，并同时兼顾了预测精度。

关于ABB杯智能技术创新大赛

ABB杯智能技术创新大赛由ABB公司与中国自动化学会联合主办，并得到行业协会、业界专家以及瑞士驻华使领馆的大力支持，18年来不断迭代升级，累计参赛选手已超两万人。比赛致力于培养复合型创新人才和新工科应用型人才，沟通产学研用，携手各界推动工业数字化、智能化转型。

变频器半导体温度预测AI建模挑战赛是今年首次设立的新赛题，要求选手们通过挖掘数字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——绝缘栅双极型晶体管（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型是决定选手胜败的关键。

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来源丨自动化系

文稿丨吴舜禹 蔡辉煌

 编辑 | 高子懿

责任编辑 | 张悦