电弧故障分断器（AFCI）是一种特殊的电路保护装置，用于识别和中断电路中的电弧故障，以防止电气火灾的发生。当检测到异常电弧时，它会在电弧故障发展成为火灾或电路短路之前迅速断开电源。
电弧是电流通过空气或其他绝缘介质产生的放电现象，通常表现为高热和强光。这种故障电弧可能发生在电线损坏、接触不良等地方。相比传统的断路器和漏电保护器，AFCI能更精确地识别电弧故障，避免误报，并及时切断电源。
在储能系统中，AFCI的作用主要体现在提升电器安全和防火能力上。储能系统通常需要配置多种保护装置以确保安全和可靠运行。根据《电化学储能电站设计规范》GB51048-2014，储能电站直流侧的保护可以由功率变换系统及电池管理系统完成，其中电池管理系统应具备过压保护、欠压保护、过流保护、过温保护和直流绝缘监测等功能。
虽然AFCI 不能取代传统的漏电、过载和短路保护，但它提供了额外的安全层，特别是在检测和中断由故障电弧引起的火灾风险方面。
在储能系统中，除了基本的过流、过载和短路保护外，还需要考虑逆功率保护。逆功率保护装置用于防止储能系统向电网送电，确保储能系统安全高效运行，特别是在自发自用的光伏系统中，安装了带防逆流的光伏系统后，光伏发的电仅供给就地负载使用，防止逆流发生。
AI正在参与设计AFCI
传统AFCI设备依赖于预设的阈值和模式匹配来识别电弧故障，但这种方法可能会遇到误报或漏报的问题，因为电弧特征可能因环境条件而异，而且电弧信号与正常电气噪声之间的区别有时并不明显。
AI技术，特别是机器学习（ML），可以显著改善AFCI的性能，提高电弧检测的准确性，减少误报，从而为电站提供更高级的安全保护。
例如通过华为开发AI加持分布式智能光伏解决方案，采用了AFCI拉弧检测技术，能在2秒内快速自动切断电路，通过自学习算法训练电弧检测模型，实现精准检测。
据北京鉴衡认证中心对华为带AFCI功能的逆变器进行了全面的技术评估和性能验证，结果表明该技术满足UL 1699B-2018《光伏直流电弧故障电路保护安全标准》的要求，达到CGC/GF 175：2020《电弧检测及快速关断性能等级评价技术规范》中的最高等级“L4”水平。
ADI公司也探讨了将电弧检测集成到光伏逆变器设备中的可能性，其中提到使用AI算法的智能IV诊断技术，能够远程100%组件健康检查，精准识别组串故障类型，大幅提升运维效率。
此外，通过在STM32上运行的AI算法，AFCI能够更精确地识别电弧故障的特征信号，与传统机理算法相比，显著提升了检测的准确性。
AI算法具备自学习和自适应能力，能够在各种电流波形不规则的情况下正确区分正常电弧和故障电弧，有效避免了误跳闸。并且基于AI的AFCI能够适应不同的使用环境和电气条件，确保在各种复杂情况下均能稳定工作。将过流或漏电保护等功能集成到AI-AFCI中，提供更全面的电路保护方案，符合UL1699等国际标准。
在实际应用中，AFCI技术面临的挑战包括电弧噪音微弱难以侦测、外界干扰信号多导致易误报等问题。而AI技术的引入，通过自学习和算法优化，可以有效提升噪声适应性，区分噪声和电弧特征，实现电弧及故障的精准定位。
小结
AI技术在AFCI设计中的应用，不仅提高了电弧检测的准确性和响应速度，还增强了系统的自适应性和可靠性，为光伏电站的安全运行提供了有力保障。随着技术的不断进步，AI在AFCI中的应用将变得更加成熟，进一步提升电气系统的安全性和可靠性。
