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GoodWe führt KI-gestützte AFCI-Technologie der nächsten Generation ein, die den Industriestandard für den Schutz von Photovoltaiksystemen übertrifft
GoodWe, ein führender Anbieter von Solarwechselrichtern, hat seinen vom TÜV Rheinland validierten Störlichtbogen-Schaltkreisunterbrecher (Arc Fault Circuit Interrupter, kurz: AFCI) der neuen Generation zur Behebung von DC-Lichtbogenfehlern in Photovoltaiksystemen (PV) vorgestellt. Durch die Integration fortschrittlicher künstlicher Intelligenz (KI) erkennt diese Technologie Lichtbögen mit bemerkenswerter Präzision. Es verfügt über eine Lichtbogenerkennungsentfernung von 200 m und erreicht eine schnelle Abschaltung innerhalb von 500 ms. In Zusammenarbeit mit dem TÜV Rheinland hat GoodWe außerdem ein Whitepaper veröffentlicht, das sich auf die Sicherheitsbedenken im Zusammenhang mit Gleichstromlichtbögen in PV-Anlagen konzentriert.
Das erhebliche Risiko elektrischer Brände in PV-Anlagen aufgrund von DC-Lichtbogenfehlern ist mit der neu installierten PV-Leistung, die im Jahr 2022 etwa 240 GW erreicht hat und weiter ansteigt, noch deutlicher geworden. GoodWe hat dieses Problem erkannt und die Grenzen der AFCI-Innovation erweitert, um PV-Anlagen in Übereinstimmung mit den wichtigsten Marktstandards wie UL1699B und IEC63027 zu schützen.
Der TÜV Rheinland hat nach einer umfassenden Prüfung bestätigt, dass der AFCI von GoodWe den technischen Marktstandards für den Umgang mit DC-Lichtbogenfehlern in PV-Anlagen in Wohn-, Gewerbe- und Industrieumgebungen entspricht.
Distinguished from traditional detecting approach that relies on personal experience, GoodWe’s new AFCI incorporates AI and deep learning to learn and analyze arc characteristics in various scenarios. This enables the creation of an arc characteristics library, eliminating false and omitted reports caused by environmental noise. GoodWe’s PV systems integrated with this AFCI function can achieve precise detection accuracy, as validated by TÜV Rheinland.
Im Gegensatz zu herkömmlichen Erkennungsmethoden, die sich auf persönliche Erfahrungen stützen, nutzt GoodWe's neuer AFCI KI und Deep Learning, um Lichtbogenmerkmale in verschiedenen Szenarien zu lernen und zu analysieren. Dies ermöglicht die Erstellung einer Bibliothek mit Lichtbogenmerkmalen und eliminiert falsche und ausgelassene Meldungen, die durch Umgebungsrauschen verursacht werden. GoodWe's PV-Systeme, die mit dieser AFCI-Funktion integriert sind, können eine präzise Erkennungsgenauigkeit erreichen, wie vom TÜV Rheinland validiert.
Der fortschrittliche AFCI sucht ständig nach Lichtbogenmerkmalen, und bei Erkennung eines Fehlers schaltet die PV-Anlage die Stromversorgung innerhalb von 500 ms ab und übertrifft damit die Anforderung der Norm UL 1699B, die eine Abschaltgeschwindigkeit von 2,5 s vorschreibt.Darüber hinaus unterstützt der AFCI eine maximale Erfassungsleitungslänge von bis zu 200 m und kann einem maximalen Eingangsstrom von bis zu 30 A standhalten, was ihn ideal für größere PV-Anlagen macht.
(links: Ali Bouattour von GoodWe, rechts: Mario Comboni vom TÜV Rheinland)
"Es ist plausibel, dass die AFCI-Technologie in den meisten europäischen Ländern in Zukunft reguliert werden wird. Mit der Veröffentlichung des White Papers hoffen wir, einen Beitrag zur Gestaltung der zukünftigen Regulierungslandschaft zu leisten und die Einführung von harmonisierten Standards weltweit zu fördern."
"In den letzten fünf Jahren haben wir uns der Entwicklung der AFCI-Technologie gewidmet und sind führend auf dem Markt bei der Innovation fortschrittlicher AFCI-Funktionen. Die neue AFCI-Technologie von GoodWe erfüllt nicht nur die Standardanforderungen, sondern bietet auch zusätzliche Merkmale und eine verbesserte Funktionalität", sagte Ali Bouattour, Technischer Direktor der GoodWe Europe GmbH. "Wir haben erhebliche Investitionen in Forschung und Entwicklung getätigt, um unsere technischen Kapazitäten für einen langfristigen Erfolg zu stärken. In Zukunft werden wir unsere Zusammenarbeit mit Partnern fortsetzen, um optimierte Lösungen zu liefern."
Weitere Informationen über den AFCI white report (EN) von GoodWe finden Sie: hier.
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