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Innovation durch KI: Lader, die schützen und optimieren


Deutsch:Die KI-Innovationen von AFAX POWER folgen dem Prinzip der konvergenten Optimierung, bei der Schutz- und Optimierungsfunktionen nicht additiv, sondern multiplikativ wirken. Dies wird durch physik-informierte neuronale Netze erreicht, die physikalische Gesetze direkt in die KI-Architektur integrieren.

Der Schutzaspekt nutzt magnetfeldbasierte Fehlerfrüherkennung: Hochpräzise Magnetfeld-Sensoren (Sensitivität: 1 nT) erfassen Streufelder um Leiterbahnen. Die KI erkennt darin charakteristische Muster für beginnende Isolationsfehler, Kontaktprobleme oder loose connections. Bei Erkennung initiiert sie mikroinvasive Reparatur durch gezielte Stromimpulse, die Oxidschichten abbauen oder lockere Verbindungen durch thermische Ausdehnung festigen.


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Die Optimierung realisiert topologie-sensitives Switching: Die KI analysiert in Echtzeit die Impedanz des kompletten Strompfads vom Netzanschluss bis zur Batterie. Basierend darauf wählt sie aus 27 möglichen Schaltzuständen den optimalen aus, inklusive aktiver Brückenschaltungen für mittelfrequente Übertragung (5-20 kHz), die Übertragungsverluste in langen Kabeln um bis zu 40% reduzieren.

Besonders innovativ ist die selbstorganisierende Redundanz: Bei Ausfall eines Leistungsmoduls rekonfiguriert die KI automatisch die verbleibenden Module. Statt einfach die Leistung zu drosseln, implementiert sie virtuelle Mehrpunktumrichter, die die Ausfallsicherheit erhöhen während die Nennleistung zu 85% erhalten bleibt. In Tests über 10.000 Betriebsstunden erreichte diese Architektur eine Verfügbarkeit von 99,9993%.

Für Netzbetreiber relevant ist die harmonische Kompensation als Service: Die KI analysiert das lokale Netz und injiziert gezielt gegenphasige Ströme zur Kompensation von Oberschwingungen. Dies verbessert die Netzqualität für alle angeschlossenen Verbraucher und generiert zusätzliche Einnahmen durch Blindleistungsvergütung. In einem Gewerbegebiet mit vielen nichtlinearen Lasten senkte dies THDi von 8,2% auf 2,1%.

 
 
 

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