在不確定性因素交織的復雜環境中，很多行業的復蘇節奏都不及預期，發展前景也充滿變數。而光伏和儲能是罕有的特例，無論是短期業績增長還是長期市場景氣度，都處于“晴空萬里”的理想狀態。

以備受矚目的分布式光伏為例：中國光伏行業協會的統計顯示，2022年，國內光伏新增裝機87.41吉瓦，同比增長59.3%；其中，分布式新增裝機51.1吉瓦，同比增長74.5%。伴隨裝機規模的迅猛上升，“分布式光伏+儲能”市場未來幾年有望快速放量。

盡管前景一片光明，但也要防范難以預判的“晴空顛簸”，最大限度地守住安全底線是光儲產業的當務之急。國家能源局發布的《2023年電力安全監管重點任務》中，將加強光伏發電安全列入監管范疇，并指出應以技術創新驅動行業可持續發展。

從全球范圍來看，光伏發電各類安全事故中，電氣火災發生的頻次最高，造成的損失也最大。透過諸多案例解析可以發現，電氣火災主要由直流拉弧引起，采用光伏發電系統直流拉弧智能檢測和快速關斷技術（AFCI），以“防消”結合的方式提高電站的安全防控水平勢在必行。

然而，傳統的拉弧檢測存在不少短板，市面上一些“缺斤少兩”的所謂AFCI更容易誤導光伏客戶，不恰當的防范措施甚至會增加新的隱患。在AFCI持續進化的過程中，既需要市場領頭羊樹立更高的技術標桿，也離不開整個行業標準的確立與規范。

近日，華為數字能源繼《方博碳討室》后重磅打造《比特與瓦特》欄目，每期邀請專家對業內的熱點技術進行解讀，力求以生動的形式和簡明的語言，展示數字技術與電力電子技術融合的最新成果。AFCI作為新欄目的開篇之作，其重要性不言而喻，“比特與瓦特”合力筑就光伏安全的實踐路徑，值得業界深入探索。

光伏安全面臨的主要挑戰

在電力用戶側風生水起的分布式光伏大多建于工業或居民區，對安全防護的要求較高。但由于分布式光伏具有單體容量小、站址分散、應用場景和系統形式復雜等特征，在應對各類電氣安全挑戰時難免捉襟見肘。

以電氣安全的角度看，交流防控側重于供電質量和安全，而直流防控的重點是火災、電擊和雷擊等事故。就現狀而言，交流的標準比較健全，安全防范技術也相對成熟；但直流防范技術還有較大的提升空間，業界也將標準研制的重心聚焦于此。

直流拉弧即電路斷點處電流擊穿空氣所產生的持續火花，是直流安全技術中亟待破解的難題。在光伏系統中，接點松脫、接觸不良、接線斷裂、絕緣材料老化及破損等原因都可能產生電弧，其會使接觸部分溫度升高至3000～7000攝氏度，從而引發火災等安全事故。

過往的拉弧檢測僅支持較低水平的認證要求，已無法滿足分布式光伏不斷升級迭代的需求。一方面，傳統方案中輸入線纜回路長度只有80m，而在實際的工商業場景中，逆變器與電站之間的距離遠超于此；另一方面，既有方案支持的輸入電流僅為14A，但組件最大電流已超過20A，削足適履豈能達成預期目標？

正是在這樣的背景下，脫穎而出的直流拉弧智能檢測和快速關斷技術（AFCI）被寄予厚望，日益成為守護光伏安全的新型利器。簡言之，AFCI是集成于逆變器的新功能，能在電弧產生時第一時間識別并切斷，以保證分布式光伏系統安全，避免電弧高溫導致火災。

不過，AFCI的門檻較高，部分廠商由供應商提供一體化算法包，再通過不同閾值參數進行調試，在實踐中遇到不少難以克服的障礙——要想成功突圍，還需加強積累或另辟蹊徑。

開辟AFCI智能化突圍新路徑

在AFCI披荊斬棘的道路上，主要存在兩只“攔路虎”——噪音適應性和場景適配性。很多與AFCI相關的技術研發和產品方案，都因過不了這兩關而折戟沉沙。

首當其沖的是噪聲適應性問題。分布式光伏的設備現場運行環境紛繁多變，傳統方案中的電弧檢測算法和閾值設定主要基于人的經驗，在遇到環境噪聲接近電弧頻譜特征時無法有效區分；此外，在并聯和對地電弧檢測中，由于底噪在不同環境中均會變化，當前技術水平尚難精準識別。

來自場景適配性方面的挑戰也頗為嚴峻。隨著光伏組件電流和逆變器單機功率不斷提升，實際使用場景中輸入側線纜長度和電弧最大電流均可能超過標準給定的測試工況。電弧的特征信號隨電流和線纜長度增加會逐漸變弱，對檢測儀表和算法的精度提出更高要求。

顯而易見，AFCI既有的演進軌跡亟待轉變，以解決分布式光伏在成長中衍生出的諸多痛點。作為數字技術與電力電子技術融合的倡導者和踐行者，華為探索出一條AFCI智能化躍遷的嶄新路徑，為光伏安全邁向更高境界奠定基礎。

值得關注的是，華為AI BOOST AFCI智能電弧檢測方案支持的輸入線纜回路長度最大可達200m、輸入電流最高為26A，且能有效區分噪聲和電弧，避免誤報、漏報；與此同時，華為擁有逆變器與優化器的聯合解決方案，抗干擾能力強，是業內唯一兼容0V快速關斷與AFCI的廠商，可實現組件級的電弧故障位置定位，全方位保障光伏安全。

在一系列突破性創新的背后，是華為在ICT和人工智能領域的深厚積累，以及AFCI與深度學習技術的開創性融合。與人工歸納設計不同，AI基于高度非線性模型可對海量數據進行計算、迭代，尋找高維空間特征規律，有效區分形狀接近的特征信號，對已有痛點構成“降維打擊”。

更為重要的是，借助AI和深度學習技術，使檢測模型具備不斷學習未知頻譜的能力，大幅提升噪聲適應性；同時通過改善模型泛化能力，使模型能精準識別不同場景的電弧特征，真正將曾經的兩大“攔路虎”化于無形。

奔赴從技術到標準的進階之旅

從技術創新到行業標準體系的建立，通常有很長的路要走。AFCI也不例外，尤其在電網安全、信息安全上升到更高戰略地位的當下，其跨越性的一躍直接關乎光儲產業的高質量發展。

據了解，華為AFCI解決方案已獲得TUV 63027認證、CGC鑒衡頒發的最高等級認證L4，同時華為還是 IEC 63027國際標準編制項目組成員。以AFCI為突破口，與產業界及相關行業部門攜手推進新型電力系統標準體系的建立，從根源上解除安全隱患，是華為矢志不渝的追求。

令人欣喜的是，積極的行動已陸續展開，新一代安全標準的構建與落地并不遙遠。在歐洲、澳洲等地區，很多國家已把光伏直流拉弧檢測和快速關斷作為屋頂光伏的必備標準；在中國，國家標委會、國家能源局等聯合發布《碳達峰碳中和標準體系建設指南》，將重點制訂新型電力系統電網側、電源側、負荷側、儲能側相關標準。

到2030年，我國以光伏為代表的新能源裝機占比將逾40％，新能源發電量占比超過20％。在奔赴雙碳目標的征途上，需要更多類似AFCI這樣的安全利器，也期待華為數字能源及其志同道合的業界伙伴，能繼續為清潔能源的安全圖景添磚加瓦。