太陽光発電アプリケーションにおける DC アーク検出で、従来比 10 分の 1 の低レイテンシと 98% 以上の精度を実

太陽光発電システムは、火災の原因となり、財産に損害を与える危険な電気アークから保護する必要があります。従来の基本的な検出方法では誤警報が発生しがちですが、当社のソリューションは高度なパターン認識を用いることで、無害な電気的動作を無視しつつ、実際の脅威を正確に識別します。TI の TinyEngine™ NPU により駆動され、複数のチャネルを同時に監視し、従来の CPU 処理と比べて最大 10 倍高速に動作します。接続要件を必要とせず、当社のエッジ AI はアークをローカルでミリ秒単位に検出し、クラウド処理よりもはるかに高速に動作します。データをプライベートに維持&継続的な学習 (適応) を行い、誤警報を低減します。

データ収集

CCStudio™ EdgeAI Studio の「キャプチャ&表示データ」タブは、TIDA-010955 ハードウェアを制御し、データ アクイジションを完了するために使用されます。このリファレンス デザインにより、監視対象のケーブル電流に加えて、DC ストリングおよびアーク ギャップ電圧の測定を迅速に取得できます。取得した電流データは、モデルの学習に使用されます。DC ストリング電圧およびアークギャップ電圧を活用することで、電流データに自動でラベル付けを行うことができます。

データ品質の評価

取得した電流データは、CCStudio Edge AI Studio 上で時間領域および周波数領域の両方で表示して、プロットでき、アーク データと通常データの特徴が分離可能であることを確認できます。

EdgeAI Studio では、直感的な GUI ユーザー インターフェイス上で、モデルの学習、評価、およびデを完結させることができます。

• 使いやすい GUI ベースのワークフローを通じて、複数のモデルを検討し、学習できます
• 事前にデータセットが用意されたモーター ベアリングの故障のサンプル プロジェクトで、すぐに開始できます
• 統合されたデータ取得およびホスティング ツールを使用して、独自のデータを活用します

メモリ制約や外れ値検出の要件に基づき、アプリケーションのニーズに対応するモデルの柔軟性。

Edge AI Studio は、学習済みモデルを組込みターゲットへ直接デプロイするための、エンド ツー エンドのワークフローを提供します。

より高度なカスタマイズと制御を検討している開発者向けに、C2000WARE-DIGITALPOWER-SDK  は、エッジ AI 機能を構築して独自の組込みアプリケーションに統合するための包括的なフレームワークを提供します。

TI  の c28 DSP および Arm® Cortex®-M33 ベースのマイコンは、アーク故障検出モデルの実行および高速化に対応するスケーラブルな性能を提供するとともに、アプリケーションに不可欠な主要な SoC 機能も備えています。

以下のデータは、サンプリング周波数 250KHz およびサンプル数 1024 を前提としています