太阳光模拟器是一种利用人造可控光源模拟太阳光辐照特性的仪器,在光伏产业中被广泛使用。LED凭借着光谱全彩、可控性强等优势逐渐取代氙灯、卤素灯等成为太阳光模拟器的主要光源,太阳光模拟器光源在有限的空间内要输出更高的光功率密度,应包含多颗工作在大功率状态下的LED,这会引起LED之间严重的热耦合效应问题,热耦合效应是各LED对彼此温度分布的影响,导致各LED结温会有不同的升高,体现在LED结温分布不均匀即存在热岛现象。光电热理论描述了 LED光电热参数之间相互耦合关系,它表明了温度升高会降低LED的光通量、峰值波长等光学性能,而太阳光模拟器的光谱匹配度等性能指标对光学性能提出了严苛的要求,所以有效降低热耦合效应导致的LED结温温升是非常重要的,而热稱合效应受到环境温度、光源结构等多因素影响且各因素是相互耦合的,这就对热耦合效应的研究带来了巨大挑战。因此,本文对多LED之间的热耦合效应提出了新的测试和建模方法。本文以太阳光模拟器多LED光源为研究对象,针对多LED热耦合效应问题,建立了输入参数为波长λ、驱动电流If与输出参数光通量Φ、电功率Pe、热功率Pt的神经网络模型,利用神经网络模型的光电热参数作为热耦合仿真的边界条件,对影响热耦合效应的LED间距d、散热基板导热率μ、散热基板厚度h等因素进行分析,并通过改变LED的空间排布方式以降低热耦合效应。主要内容如下:(1)光电热理论能描述单种LED光电热参数的相互耦合关系,当LED类型改变时,需要相应的改变该理论中Rjc。、ke、kv等参数,同时数值模型是高阶表达式计算复杂度高,这无疑会给光电热理论的应用带来巨大的局限。对此,本文搭建了 LED特性测试实验平台获取建模数据,建立了施加动量项的BP神经网络模型,将模型预测结果与实验结果进行对比,表现出良好的一致性,表明该模型在分析光电热相互耦合关系时具有更高的准确性。(2)利用神经网络模型获得的不同工作条件下LED的热功率作为热耦合效应分析时的边界条件。本文以LED电路等效模型为基础,采用有限元计算的方法,结合热阻矩阵理论分析了 LED间距、散热基板导热率、散热基板厚度等因素对热耦合效应的影响,分别建立了各因素与热耦合效应导致的LED结温温升之间的关系模型,最终实现了对热耦合效应的量化表达,进而对分析热耦合效应提供了指导。(3)在光源的具体设计中考虑到材料导热性能、加工工艺等因素,对散热基板导热率、散热基板厚度的选取进行了限定,LED间距是影响热耦合效应的主要因素。本文以LED间距与热耦合效应导致LED结温温升的关系模型为基础,在矩形阵列、圆环阵列这两种阵列结构下,提出了按照等差、斐波那契等数列变化规律排布LED的方法,并将其拓展到对数、幂数、畸变等函数模型中,并以方差作为适应度函数应用遗传算法对函数模型中的参数进行优化,结果表明,优化后三种函数排布的LED结温方差分别变为原来的62%、20%、15%,相比较可知多LED光源采用畸变函数模型排布方式获得了更加均匀的结温分布,所以合理的空间排布是保证LED结温分布均匀、降低热耦合效应强度的一种有效策略。本文通过建立的BP神经网络模型,为多LED之间热耦合的分析提供了边界条件,研究了多个因素对热耦合效应的影响,并选取LED间距为布局的优化参数,比较了不同布局下的温度分布情况,结果表明,畸变函数排布的LED结温方差为15%,有效的降低了多LED之间的热耦合,提高了 LED光源温度分布均匀性。