Jakie są zastosowania diod w inteligentnych systemach wyłącznikowych?

一, Zasada techniczna: Podstawowa charakterystyka diod wspiera inteligentne sterowanie
1. Przewodnictwo jednokierunkowe tworzy bezpieczną granicę
Charakterystyka przewodzenia do przodu i odcięcia diod sprawia, że ​​są one naturalną barierą do izolowania prądów zwarciowych w inteligentnych systemach wyłączników. Na przykład w systemie dystrybucji prądu stałego, gdy po stronie obciążenia wystąpi zwarcie, dioda podłączona równolegle do wyjścia wyłącznika automatycznego może szybko odwrócić kierunek działania i odciąć go, zapobiegając przedostawaniu się prądu zwarciowego z powrotem do strony źródła zasilania i unikaniu uszkodzenia sprzętu- wyższego poziomu. Pewien inteligentny wyłącznik automatyczny 10 kV skutecznie skrócił-czas izolacji zwarcia do mniej niż 50 μs, łącząc równolegle 10 1diody N4007 po stronie zasilacza, czyli o 80% dłużej niż w przypadku tradycyjnych mechanicznych wyłączników automatycznych.

2. Funkcja szybkiego odzyskiwania optymalizuje wydajność przełącznika
Diody z węglika krzemu (SiC) są idealnym wyborem w przypadku-scenariuszy przełączania o wysokiej częstotliwości ze względu na ich czas powrotu do poziomu ns. W półprzewodnikowym module przełączającym inteligentnych wyłączników automatycznych diody SiC i tranzystory IGBT/MOSFET tworzą hybrydowe urządzenie mocy, które może osiągnąć prędkość wyłączania μs. Dane eksperymentalne pokazują, że zastosowanie diody SiC C3D06060A w falowniku o mocy 50 kW zmniejsza straty przełączania o 62% w porównaniu z urządzeniami-opartymi na krzemie i poprawia wydajność systemu do 97,2%.

3. Precyzyjna ochrona osiągnięta dzięki nieliniowej charakterystyce woltoamperowej
Diody tłumiące napięcie przejściowe (TVS) mogą w krótkim czasie ograniczyć przepięcie do bezpiecznego poziomu dzięki efektowi przebicia lawinowego. W module ochrony przeciwprzepięciowej inteligentnego wyłącznika dioda TVS współpracuje z gazową lampą wyładowczą, tworząc trzy-system ochrony: pierwszy stopień TVS pochłania 90% energii przejściowej, drugi stopień gazowej lampy wyładowczej rozładowuje pozostałą energię, a trzeci stopień warystor zapewnia ciągłą ochronę. Po zastosowaniu tego rozwiązania w centrum danych awaryjność sprzętu spowodowana uderzeniami pioruna spadła o 92%.

2. Typowe scenariusze zastosowań: od podstawowej ochrony po inteligentne-podejmowanie decyzji
1. Zabezpieczenie nadprądowe i lokalizacja uszkodzenia
Na etapie próbkowania prądu inteligentnego wyłącznika mostek prostowniczy składający się z diod przekształca sygnał prądu przemiennego na prąd stały w celu analizy FFT przez mikroprocesor. Na przykład pewien typ inteligentnego wyłącznika wykorzystuje stos mostków GBJ801 w celu uzyskania prostowania prądu trójfazowego. W połączeniu z algorytmem falkowym może dokładnie identyfikować niewielkie przeciążenia rzędu 0,1 In (prąd znamionowy), co jest 10 razy bardziej czułe niż tradycyjne wyłączniki termiczne. Tymczasem, analizując czas przewodzenia diody, system może zlokalizować fazę zwarcia i skrócić czas lokalizacji zwarcia z minut do milisekund.

2. Optymalizacja kompatybilności elektromagnetycznej (EMC).
Obwód sterujący inteligentnych wyłączników jest podatny na zakłócenia elektromagnetyczne (EMI) powodowane przez działania przełączające. Obwód absorpcyjny RC składający się z diod i kondensatorów może skutecznie tłumić skoki napięcia. Na przykład, gdy IGBT jest wyłączony, równoległe wyłączenie Rsnap (10 Ω) i Cj (100nF) może zmniejszyć di/dt z 500A/μs do 50A/μs, zmniejszając intensywność promieniowania EMI o 20dB. Po zastosowaniu tego schematu do określonego falownika fotowoltaicznego wskaźnik pozytywnego wyniku testu standardowego IEC 61000-4-5 wzrósł z 65% do 98%.

3. Dwukierunkowa kontrola przepływu mocy
W inteligentnym stosie ładującym z funkcją V2G układ diod realizuje dwukierunkową kontrolę przepływu energii pomiędzy siecią energetyczną a akumulatorem. W trybie ładowania dioda fotowoltaiczna/sieciowa przewodzi ładowanie akumulatora; W trybie rozładowania dioda od strony akumulatora przewodzi i przekazuje energię do sieci. Stos ładujący o mocy 10 kW wykorzystujący diody SiC charakteryzuje się wahaniami napięcia mniejszymi niż 1% podczas przełączania rozładowywania, co jest trzy razy stabilniejsze niż w przypadku urządzeń opartych na krzemie.

4. Monitorowanie stanu i autodiagnostyka
Inteligentne wyłączniki automatyczne umożliwiają zarządzanie stanem sprzętu poprzez monitorowanie temperatury złącza diod. Na przykład osadzenie diod wrażliwych na temperaturę (TSD) w modułach mocy skutkuje liniową zależnością między spadkiem napięcia w przewodzie a temperaturą złącza (Δ Vf/Δ T ≈ -2 mV/stopień). Pewien inteligentny wyłącznik 500 kV wydłużył planowany cykl konserwacji z 3 do 5 lat, gromadząc dane TSD w czasie rzeczywistym i łącząc je z siecią neuronową LSTM w celu przewidywania żywotności urządzenia, redukując koszty eksploatacji i konserwacji o 40%.

3, Innowacyjny Kierunek Rozwoju: Integracja Nowych Materiałów i Inteligencja
1. Popularyzacja urządzeń półprzewodnikowych o szerokiej przerwie energetycznej
Diody SiC przenikają od pól wysokiego napięcia do scenariuszy średniego i niskiego napięcia. Po zastosowaniu diod SiC Schottky'ego w systemie dystrybucyjnym 48 V DC straty przewodzenia spadły z 3,5 W do 0,8 W, a wydajność systemu wzrosła o 1,2 punktu procentowego. Oczekuje się, że do 2026 roku udział w rynku diod SiC w inteligentnych wyłącznikach przekroczy 30%.

2. Integracja inteligentnego modułu diodowego
Zintegruj diody z czujnikami i obwodami sterownika, tworząc inteligentny moduł mocy (IPM). Na przykład CoolSiC wprowadzony przez moduł MOSFET Infineon ™ z wbudowanymi-czujnikami temperatury i prądu może bezpośrednio komunikować się z mikroprocesorem za pośrednictwem interfejsu SPI, aby monitorować stan-w czasie rzeczywistym i adaptacyjną regulację parametrów zabezpieczeń.

3. Zastosowanie technologii cyfrowego bliźniaka
Ustalając cyfrowy bliźniaczy model parametrów diody, można przewidzieć działanie urządzenia w ekstremalnych warunkach pracy. Opracowany przez pewną instytucję badawczą model diodowego sprzężenia termoelektrycznego w połączeniu z algorytmami uczenia maszynowego może ostrzegać o ryzyku wystąpienia temperatury złącza z wyprzedzeniem przekraczającym 72 godziny, z dokładnością 95%.