Яке застосування діодів в системах інтелектуальних вимикачів?

一, Технічний принцип: основні характеристики діодів підтримують інтелектуальне керування
1. Односпрямована провідність створює безпечний кордон
Характеристики прямої провідності та зворотного відсічення діодів роблять їх природним бар’єром для ізоляції струмів пошкодження в інтелектуальних системах автоматичних вимикачів. Наприклад, у системі розподілу постійного струму, коли виникає коротке замикання на стороні навантаження, діод, під’єднаний паралельно до виходу автоматичного вимикача, може швидко перевернутись і відключитися, запобігаючи зворотному перебігу струму замикання на сторону джерела живлення та уникаючи пошкодження обладнання вищого-рівня. Певний інтелектуальний автоматичний вимикач на 10 кВ успішно скоротив час ізоляції короткого{4}}замикання до менше ніж 50 мкс шляхом паралельного підключення діодів 10 1N4007 на кінці живлення, що на 80% більше, ніж у традиційних механічних автоматичних вимикачів.

2. Функція швидкого відновлення оптимізує ефективність комутатора
Діоди з карбіду кремнію (SiC) є ідеальним вибором для-сценаріїв комутації високої частоти через час зворотного відновлення рівня ns. У твердотільному-модулі перемикача інтелектуальних автоматичних вимикачів SiC діоди та IGBT/MOSFET утворюють гібридний силовий пристрій, який може досягати швидкості вимикання мкс. Експериментальні дані показують, що використання кремнієвого діода C3D06060A в інверторі потужністю 50 кВт зменшує втрати при перемиканні на 62% порівняно з кремнієвими -пристроями та підвищує ефективність системи до 97,2%.

3. Точний захист, досягнутий завдяки нелінійним вольт-амперним характеристикам
Діоди з придушенням перехідної напруги (TVS) можуть знизити перенапругу до безпечного рівня за нс часу завдяки ефекту лавинного пробою. У модулі захисту від перенапруги інтелектуального автоматичного вимикача діод TVS працює в поєднанні з газорозрядною трубкою, утворюючи три-систему захисту: перший ступінь TVS поглинає 90% перехідної енергії, газорозрядна трубка другого ступеня розряджає решту енергії, а варистор третього ступеня забезпечує постійний захист. Після застосування цього рішення в центрі обробки даних рівень відмов обладнання, спричинених ударами блискавки, знизився на 92%.

2. Типові сценарії застосування: від базового захисту до інтелектуального-прийняття рішень
1. Захист від надструму та локалізація пошкоджень
На поточному етапі дискретизації інтелектуального автоматичного вимикача випрямний міст, що складається з діодів, перетворює сигнал змінного струму в постійний для аналізу ШПФ мікропроцесором. Наприклад, певний тип інтелектуального автоматичного вимикача використовує мостовий стек GBJ801 для досягнення три-випрямлення струму фази. У поєднанні з вейвлет-алгоритмом він може точно ідентифікувати невеликі перевантаження 0,1 In (номінальний струм), що в 10 разів чутливіше, ніж традиційні термічні розчіплювачі. Тим часом, аналізуючи час провідності діода, система може знайти фазу несправності та скоротити час визначення несправності з хвилин до мілісекунд.

2. Оптимізація електромагнітної сумісності (ЕМС).
Схема керування інтелектуальними автоматичними вимикачами чутлива до електромагнітних перешкод (EMI), спричинених діями перемикання. RC-схема поглинання, що складається з діодів і конденсаторів, може ефективно пригнічувати стрибки напруги. Наприклад, коли IGBT вимкнено, паралельне Rsnap off (10 Ω) і Cj (100 нФ) можуть зменшити di/dt з 500A/мкс до 50A/мкс, зменшуючи інтенсивність електромагнітного випромінювання на 20 дБ. Після застосування цієї схеми до певного фотоелектричного інвертора показник проходження стандартного тесту IEC 61000-4-5 збільшився з 65% до 98%.

3. Двонаправлене керування потоком енергії
В інтелектуальному зарядному пристрої з функцією V2G діодна матриця реалізує двонаправлене керування потоком енергії між електромережею та акумулятором. У режимі заряджання фотоелектричний діод/діод на стороні мережі проводить зарядку акумулятора; У режимі розряду діод на стороні батареї проводить і подає електроенергію в мережу. Зарядна купа потужністю 10 кВт із використанням кремнієвих діодів має коливання напруги менше 1% під час перемикання розряду заряду, що втричі стабільніше, ніж пристрої на основі кремнію.

4. Моніторинг стану та самодіагностика
Інтелектуальні автоматичні вимикачі забезпечують управління справністю обладнання шляхом моніторингу температури з’єднання діодів. Наприклад, вбудовування термочутливих діодів (TSD) у силові модулі призводить до лінійної залежності між падінням прямої напруги та температурою переходу (Δ Vf/Δ T ≈ -2 мВ/градус). Певний інтелектуальний автоматичний вимикач на 500 кВ збільшив запланований цикл технічного обслуговування з 3 років до 5 років, збираючи дані TSD у режимі реального часу та об’єднуючи їх із нейронною мережею LSTM для прогнозування терміну служби пристрою, зменшуючи витрати на експлуатацію та технічне обслуговування на 40%.

3, Інноваційний напрямок розвитку: інтеграція нових матеріалів та інтелекту
1. Популяризація широкозонних напівпровідникових приладів
Діоди SiC проникають від полів високої напруги до сценаріїв середньої та низької напруги. Після використання SiC діодів Шотткі в розподільній системі 48 В постійного струму втрати провідності зменшилися з 3,5 Вт до 0,8 Вт, а ефективність системи зросла на 1,2 відсоткових пункти. Очікується, що до 2026 року ринкова частка діодів SiC в інтелектуальних вимикачах перевищить 30%.

2. Інтеграція інтелектуального діодного модуля
Інтегруйте діоди з датчиками та схемами драйверів, щоб сформувати інтелектуальний модуль живлення (IPM). Наприклад, модуль MOSFET CoolSiC, запущений компанією Infineon ™, із вбудованими-датчиками температури та струму може напряму спілкуватися з мікропроцесором через інтерфейс SPI для досягнення-моніторингу стану в реальному часі та адаптивного налаштування параметрів захисту.

3. Застосування технології цифрового близнюка
Встановивши цифрову подвійну модель параметрів діода, можна передбачити продуктивність пристрою в екстремальних умовах експлуатації. Модель діодного термоелектричного зв’язку, розроблена певною дослідницькою установою, у поєднанні з алгоритмами машинного навчання може попереджати про ризик перевищення температури з’єднання за 72 години з точністю 95%.