ポルシェエンジニアリング、AIで電動車のパワートランジスタ損失を大幅改善

電気自動車のインバーターにおける損失は、トランジスタのインテリジェントな駆動によって大幅に低減可能
電気自動車のインバーターにおける損失は、トランジスタのインテリジェントな駆動によって大幅に低減可能全 1 枚

ポルシェエンジニアリングは、AI支援によるインテリジェントなソフトスイッチングにより、パワートランジスタのスイッチング損失を最大95%削減することに成功したと発表した。シミュレーションでこの新手法を検証中だ。

電気自動車で重要な要素の一つは走行距離であり、駆動系の効率向上策は欠かせない。特にインバータはパワートランジスタのスイッチング時に生じる損失が無視できず、これを低減する技術が求められている。インバータで発生する損失には物理特性によるライン損失と、トランジスタのオン・オフ切り替え時のスイッチング損失がある。後者は電圧と電流が重なる瞬間のエネルギー損失であり、走行距離を減少させる要因となっている。

ポルシェエンジニアリングのソフトウェア機能・開発担当シニアマネージャー、フォルカー・レーバー氏は「スイッチング回数が多いほど損失が増えるが、高いスイッチング周波数は交流の品質向上に寄与する」と説明し、これらを両立させるため「軟スイッチング」技術が活用されていることを示した。

軟スイッチングにはゼロ電流スイッチング(ZCS)とゼロ電圧スイッチング(ZVS)があり、ポルシェエンジニアリングは特にZVSを用いている。ZVSは負荷が誘導性の電動機に適し、シリコンカーバイドや窒化ガリウムトランジスタでの損失低減、電磁干渉低減、高周波数時の効率向上に優れている。

同社スペシャリストエンジニアのソハイブ・トアティ氏によると、パワートランジスタ周辺にトランジスタ、コイル、コンデンサから成る補助共振切換極(ARCP)回路を配置し、AIを活用してこのARCPの最適な制御をリアルタイムで実行している。

従来、軟スイッチングは変動する運転条件下での適用が困難だったが、AIが負荷、トルク、温度などの複数の測定値から最適な切り替えタイミングを予測し、損失を最小化した制御を可能にした。これにより70~95%ものスイッチング損失削減を達成し、走行距離を一ケタ台後半で伸ばせる。

加えて熱発生が減るため冷却負荷が軽減され、部品の小型化や基板レイアウトの簡素化にもつながっている。インバータの容積は20~50%減少する見込みだ。さらに、硬スイッチングによるトランジスタへの負荷も低減され、耐用寿命の向上も期待される。

ポルシェエンジニアリングはこのAI制御軟スイッチングのソフトウェア開発を進めており、完成後はOEMやティア1サプライヤー向けにプラグイン感覚で既存コントロールユニットに組み込めるソリューションとして提供予定。ハードウェア改変のコストも抑えられ、モデル更新や新規開発時の採用が見込まれている。

《森脇稔》

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