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电弧故障开断器(AFCI)它是一种特殊的电源保护装置,用于识别比较终电路中的电弧故障,以避免电气设备发生火灾。当发现异常电孤时,在电弧故障发展为火灾事故或电路短路之前,电源将迅速断开。我认为收发器一定可以成为行业的领导者,翘首高端产品之列。壹芯微科技组建了优秀的生产管理团队,通过并严格执行ISO9002质量管理体系,公司从美国台湾等地引进大量先进的封装、测试全自动化设备,为壹芯微的品质奠定了坚实的基础。http://www.szyxwkj.com/article/cd4051dxyy_1.html
电孤是电流通过气体或其他绝缘介质产生的放电现象,通常表现为高烧和强光。这种故障电弧可能发生在电缆损坏、接触不良等位置。与传统的隔离开关和漏电保护开关相比,AFCI可以更准确地识别电弧故障,防止随机报告,并立即关闭电源。
在储能设备中,AFCI的作用主要体现在提高电气安全性和防火能力上。储能设备通常需要配备各种保护设备,以确保安全可靠的运行。根据GB51048-2022《电化学储能电站设计规范》,储能电站的DC侧维护需要通过输出CY7C024AV-20AXI功率转换系统和BMS系统进行,其中BMS系统需要提供过电压保护、欠压、过电流保护、温度保护、DC绝缘监测等服务。
尽管AFCI传统的电力、负载和过流保护是法替代的,但它提供了一个额外的安全层,特别是在故障电弧引起的火灾隐患水平上。
在储能设备中,除了基本的过电流、负载和过电流保护外,还应考虑反向输出功率的维护。反向输出功率保护设备用于避免储能设备向电配电,确保储能设备安全稳定运行。特别是在自发自用的光伏发电系统中,安装防逆流光伏发电系统后,光伏发电只提供比较近的负载应用,以避免反向发生。
人工智能参与了AFCI的设计
传统的AFCI机械设备通过预设的阀值和匹配算法确认电弧故障,但这种方法可能会遇到随机报告或少报告的问题。由于电子孤立的特性可能因自然条件而异,电子孤立数据信号与正常电子设备噪声之间的差异有时不是很明显。
人工智能技术,特别是机器学习算法(ML),能显著提高AFCI性能,提高电孤检测精度,减少乱报,进而为电厂提供更好的安全保护。
例如,华为开发了人工智能支持分布式系统智能光伏解决方案,采用了AFCI拉弧损检测技术,可以在2秒内速自动切断电源电路,并根据自学算法训练电子孤独检测体模型,完成精确检测。
根据北京衡量认证中心美国对华为带AFCI功能的逆变器电源进行了详细的技术评估和性能验证,结果表明该方法已达到UL1699B-2022《光伏DC电弧故障电路保护安全标准》的要求,现CGCGF175:2022年《电弧检测及速关闭性能等级评定技术规范》中“L4”的比较高水平。
ADI还讨论了将电子孤独检查集成到太阳能逆变器设备中的概率,并明确指出,AI算法智能IV诊断技术的应用可以远程控制100%的零部件健康检查,准确摆脱贫困,大大提高运行和维护管理的效率。
此外,通过在STM32上运行的人工智能化算法,AFCI可以更准确地识别电弧故障的特征数据信号。与传统的原理化算法相比,它显著提高了检验的准确性。
人工智能化算法具有自我学习和自适应能力。在各种电流波形不规则的情况下,可以区分正常的电孤和故障电弧,有效避免误跳。此外,根据人工智能的AFCI,它可以适应不同的使用场景和电气设备标准,以确保在各种形状的前提下稳定工作。将过流或漏电保护器等功能集成到人工智能-AFCI中,并提供符合UL1699等标准的更专业的电源保护方案。
在际应用中,AFCI技术面临的问题包括许多问题,如电孤独噪声弱、法检测、外部电磁干扰多导致序报告等。根据自学和算法化,AI技术的引入可以有效提高噪声适应能力,区分噪声和电孤独特性,完成电孤独和故障的准确定位。
总结
AFCI设计方案中AI技术的应用,不仅提高了电孤独检测的准确性和响应时间,而且提高了系统软件的自适应性和可靠性,为光伏电站的安全运行奠定了坚的基础。随着技术的不断发展,AI在AFCI中的应用将更加成熟,电气控制系统的安全性和可靠性将进一步提高。 |
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