一、产品核心定位

该系统是意法半导体（ST）推出的智能电弧故障检测解决方案，专为光伏、储能、工业电源等直流应用场景设计。通过将边缘AI算法部署于STM32微控制器，实现毫秒级响应的电弧故障识别与主动防御，解决传统检测方法在噪声干扰、复杂负载环境下的误判与漏判问题。

二、技术架构与硬件支持

1. 边缘AI硬件平台

· STM32N6微控制器：集成ST自研Neural-ART神经网络加速器，算力达0.6TOPS，支持24路高精度PWM和39路ADC通道，实现实时信号采集与AI推理。

· STM32MP2微处理器：异构双核架构（Cortex-A35+Cortex-M33），内置1.35TOPS NPU加速器，适用于需要复杂AI计算的场景。

· 电流传感器接口：支持高采样率（如250kHz）的电流信号采集，确保高频电弧特征捕捉。

2. 边缘AI软件生态

· NanoEdge AI Studio：自动化机器学习工具，支持从原始数据到AI模型的端到端开发，无需AI专家即可生成优化代码。

· STM32Cube.AI：模型优化器，将主流框架（TensorFlow Lite、PyTorch等）的模型压缩并部署至STM32硬件。

· ST Edge AI Model Zoo：预训练模型库，涵盖电弧故障、振动检测等工业场景，加速项目落地。

三、核心功能与创新点

1. 毫秒级电弧故障检测

· 实时响应：通过边缘AI实现本地化推理，延迟低于10ms，远快于云端解决方案。

· 抗干扰能力：采用自适应滤波算法（如LMS、RLS）和盲源分离技术，有效抑制线路阻抗不匹配、电磁耦合等噪声干扰。

· 高精度识别：基于神经网络模型，区分真实电弧与负载突变信号，检测准确率超99%。

2. 自适应学习与场景优化

· 持续学习：支持在线更新模型参数，适应不同环境（如温度、负载类型）下的电弧特征变化。

· 多场景覆盖：可检测串联型（5-30A低电流）、并联型、接地型及复合型电弧故障，解决传统断路器对串联电弧的检测盲区。

3. 低功耗与高可靠性

· 硬件加速：Neural-ART加速器将AI推理能耗降低70%，适合电池供电或能源敏感型应用。

· 工业级设计：支持-40℃至125℃宽温工作，符合SESIP 3级和PSA 3级安全认证。

四、应用场景与案例

1. 光伏发电系统

· 案例：华盛昌与TI合作推出的AFD-80拉弧信号检测器，采用类似技术实现直流电弧故障的毫秒级检测，误报率低于1%，已应用于国家电网光伏项目。

· 价值：防止电弧引发火灾，提升发电效率，降低运维成本。

2. 储能系统与电动汽车

· 电池安全监测：通过电流波形分析，检测电池充放电过程中的电弧故障，延长电池寿命。

· 充电桩保护：实时监测充电接口电弧，避免高温引发设备损坏。

3. 工业电源与数据中心

· 预测性维护：结合振动检测与电弧故障分析，提前预警设备老化问题，减少非计划停机。

· 案例：某数据中心采用STM32边缘AI方案后，电源故障率下降60%，年维护成本节省超200万元。

五、开发支持与生态优势

1. 全流程开发工具

· ST Edge AI Suite：集成模型训练、优化、部署的全链条工具，支持“自带数据”（BYOD）和“自带模型”（BYOM）模式。

· 在线基准测试：通过ST Edge AI Developer Cloud对比不同模型的推理速度与内存占用，加速选型。

2. 开放生态与兼容性

· 框架支持：兼容TensorFlow Lite、ONNX、PyTorch等主流AI框架，降低迁移成本。

· 硬件扩展性：支持从STM32G0到STM32MP2的全系列微控制器，覆盖低成本到高性能需求。

结语
 该系统通过边缘AI与STM32硬件的深度融合，重新定义了电弧故障检测的技术边界。其毫秒级响应、高抗干扰性和自适应学习能力，为能源、工业、交通等领域提供了更安全、高效的智能监测方案，助力传统设备向“智能体”转型。