作者：Dave Heacock

在未来的四年里，电源行业将继续面临重大的能量管理挑战，比如传输和存储更多功率。

世界人口从各种不同的能量源消耗大约 17
太瓦的电力，其中最高的消耗量出现在诸如美国的发达国家。问题是找出能够更高效地输送这一巨大电量的方法。解决方案是：电力电子技术领域中取得的突破。我们与技术合作伙伴携手工作，以开发专为通过半导体技术和电源拓扑方面的进步来解决部分此类难题而设计的能源创新项目。

高电压模拟和混合信号半导体解决方案将在即将到来的几年里提供更高的电源效率。通过独特的方式把高电压制造工艺与能支持较高输入电压的电源管理集成电路相结合，更高效的电源解决方案可适合多种市场。

有三个发展趋势将对未来四年的电源管理创新产生影响。

大趋势一：功率密度

功率密度是单位体积、面积或质量的能量流速率。设计工程师努力地以更高的效率和更小的占板面积来传输更多的功率。他们在诸如服务器电源和电动车辆用电池等产品中要求尽可能好的功率密度。因此，我们每年都会看到很多旨在改善功率密度的新技术和新方法就不足为奇了。

在
TI，工程师持续不断地寻求一种更加全面的方法以应对电源和能量问题。通过重点关注整个功率链路，而不只是它的一小段，工程师就能够针对传统问题推荐创新的解决方法。例如，我怎么样获取离线能量并对其实施转换以使其适合用于服务器群呢？我们的客户所关注的是总能量成本（电力和冷却），以及他们能以多快的速度获得投资回报。他们非常愿意评估和尝试不同的技术和方法，以找到

将从根本上帮助他们降低成本和提升效率的新途径。

包括 TI 在内的制造商们正逐步地转向新材料，比如：硅衬底氮化镓 (GaN)，以采用高达 700 V
的输入电压来实现更快的开关频率和更高的效率。除了开发这些 HEMT（高电子迁移率晶体管）器件之外，我们还在开发几款专门适合于 GaN FET
的栅极驱动器，并推出在单个封装中同时包含了栅极驱动器和 GaN 功率 FET 的高级多芯片模块 (MCM)。

大趋势二：能量效率

在接下来的四年里，我们还将看到智能化程度更高的电网管理。诸如“高峰调节”（基本而言就是在能源使用量和成本较低的夜晚从电网获取电能，并在白天的峰值计费期间把能量回送至负载）等技巧的运用将变得更加普遍。这将某个家庭或某幢大楼从电网获取电能的要求在峰值用电期间保持于某特定的水平以下，从而缓解白天的能源需求。

替代能源发电使该问题进一步地复杂化，因为替代能源在一天 24
个小时的周期内通常是变化的。与燃气发电厂不同，风能和太阳能在一天之中的变化幅度极大。通过采用一种相似的高峰调节技术，利用工业废热的发电厂将变得更加经济划算。此类发电厂能够最大限度地增加替代能源的使用量（在其可用的时候），并利用一家天然气蒸汽动力厂为发电量提供补充。为了使这种布置在将来成为常见之事，成本效益型能量存储与高效电源转换相结合是必不可少的。如果没有电源转换的改进，那么把能量移入和移出存储介质所产生的损耗将会过大，因而不具备实用性。

我认为下面这样的时间已经很近了，就是我们当中的许多人在家里安装有能量存储系统，以用于电动车辆和限制家庭对于中央能源网络的能量需求。这将允许我们使用高能耗的产品，同时不给电力基础设施带来过重的负担。通过降低成本（在夜晚以较低的费率进行再充电；而在白天的能源需求高峰期放电）并比过去更加关注其能源总使用量，消费者将从中受益。

大趋势三：存储、传输大数据

大数据与就数据量、时效性和多样性而言十分惊人的数据生成、存储、检索和分析有关。全球消费者网络使用的数据量、电子邮件和数据流量总共达到了每个月
6,706 千兆字节(2)，而且业界分析人员预计：到 2020 年，每年产生的数据量将多达 35 泽字节(3)。

这么大的数据量，每天进行存储并传输给数以百万计的用户，所需的电能我们是否能够承担得起呢？显然，我们必需研究让电源管理技术对促进成本更低和高效节能的数据存储提供帮助的方法。

消费者希望随时访问其所需的信息，但大多并不需要进行每周 7 天、每天 24
小时的访问。然而，一旦为提供这种访问服务而把计算能力部署到位，那么成本在一天的时间里就不会改变。由于相关公司无法为这种“维护”向用户收费，因此他们正在搜寻用于在保持峰值容量的同时调节其电能使用量、并且仍然盈利的新颖方法。为此，我们针对数据中心所采用的方法需要加以改进。

为将来产生更大的影响

这是一个令人兴奋的时代，在这个时代里，电子技术领域中的创新正在帮助解决传输和存储更多功率，并以更高的效率传输功率的难题。对于利用半导体技术和电源拓扑的进步来解决传统问题的新颖方法，工程师必需打开思路，从而构建一个更具可持续性和影响力的未来。

其他资源：

·  
下载白皮书，《通过高电压技术创新重新定义电源管理》。

·  阅读
Think.Innovate. 博客，《释放高电压技术创新的能量》（作者：Ramanan Natarajan）。

参考文献：

1.     
IEA.org:
http://www.iea.org/publications/freepublications/publication/KeyWorld2014.pdf

2.  Unifiedsocial.com:
http://www.unifiedsocial.com/blog/2015/03/12/ustats-bytes- and-

billions-10-stats-you-need-to-know-about-big-data/#~ptcecvSlyYPa3X

3.     
Massbigdata.org: http://www.massbigdata.org/initiative/what-is-big-data/