旭化成エレクトロニクスの電流センサー「CZ39 シリーズ」「CZ3K シリーズ」が Microchip 社のアーク故障検出リファレンスデザインに採用

アーク故障は、太陽光発電システム、蓄電システム、EV 充電インフラ、産業用・住宅用配電設備における電気火災の主な原因の一つです。これまでのアーク故障検出では、センサーで検出した信号をあらかじめ設定した基準値と比較して、異常かどうかを判定する方法が一般的でした。

しかし、住宅および商業用の交流 (AC) 回路では、掃除機や電動ドリル、調光器 (ディマー) などの日常的な機器が、スイッチ接点やモーターブラシ部分でアークを発生させるため、危険なアーク故障とよく似た信号を生成します。

また、太陽光発電、EV 充電器、エネルギー貯蔵システムなどの直流 (DC) システムでは、リレー接点のバウンス、インバーター動作、コンデンサの突入電流などによるスイッチング過渡現象^※3 が、実際のアーク故障と同じ周波数帯域に広帯域ノイズを発生させます。その結果、誤検出による不必要なシステム停止が発生します。

これに対し、機械学習を活用した Microchip 社のアーク故障検出リファレンスデザインは、この課題を解決します。統合 DSP エンジンと高度なアナログ周辺回路を備えた dsPIC33A DSC 上でエッジ ML モデルを直接実行することで、低遅延な機械学習推論を実現します。これにより、従来方式と比べて誤検出を低減しながら、アーク故障の検出性能を向上させます。