Vu Le · Xiu Yao · Chad Miller · Bang-Hung Tsao · IEEE Transactions on Power Electronics · 2020年8月

串联直流电弧故障若无法及时检测与隔离，将引发火灾隐患并影响配电母线。由于故障电流小、无过零点以及现代电力电子负载下电弧行为的不确定性，检测难度极大。本文提出了一种实用的集成机器学习方法，旨在提升直流电弧故障的检测精度与鲁棒性。

解读: 该技术对阳光电源的核心业务至关重要。直流电弧检测是光伏逆变器（尤其是组串式逆变器）和储能系统（如PowerTitan/PowerStack）实现安全防护的关键功能（AFCI）。随着光伏系统电压等级提升，电弧风险增加，集成机器学习算法能有效解决传统阈值法在复杂负载下的误报与漏报问题。建议将该算法集成至...