Foutdiagnose-analise van pad-gebonde transformators in fotovoltaïese kragstasies

Inleiding

Gegewe die voortdurende uitbreiding van fotovoltaïese kragstasies, het padgemonteerde transformators, as een van die sleuteluitrustings, 'n diepgaande impak op die operasie van die stelsel wanneer hulle foute maak. Hierdie artikel fokus op die gebruik van gevorderde kunsmatige intelligensie-algoritmes en die integrasie van data-analise tegnologie om die akkuraatheid en doeltreffendheid van foutdiagnose vir padgemonteerde transformators in fotovoltaïese kragstasies te verbeter, en om 'n soliede tegniese grondslag vir die veilige en stabiele operasie van fotovoltaïese kragstasies te bou.

1. Navorsingsagtergrond

Padgemonteerde transformators in fotovoltaïese kragstasies, as kernkomponente van die fotovoltaïese stelsel, onderskep die belangrike taak om die lae-spanningsenergie wat deur DC-fotovoltaïese panele geproduseer word, oor te skakel na hoë-spanningsenergie wat geskik is vir oordrag. Gedurende langtermynbedryf kom tipiese foute soos winding-tering, kortsluiting, en open-sirkel gereeld voor. Hierdie foute verstoer nie net die normale operasie van die kragstasie nie, maar kan ook lei tot toerustingbeskadiging en selfs veiligheidsongelukke. Die grondige analise van hierdie tipiese foute is baie belangrik vir vroeë diagnose, probleemoplossing, en om die veilige en stabiele operasie van die fotovoltaïese stelsel te verseker.

2. Toepassing van Kunsmatige Intelligensie in Tipiese Foutdiagnose
2.1 Kunsmatige Intelligensie Algoritmes

As opkomende tegnologieë het kunsmatige intelligensie algoritmes groot potensiaal in die gebied van foutdiagnose vir padgemonteerde transformators in fotovoltaïese kragstasies. Hoofstroom algoritmes soos neurale netwerke, ondersteuningsvektor masjiene, en genetiese algoritmes [1] simuleer die leer- en redeneerproses van die menslike brein, en kan wetenskaplike patrone uit komplekse data ontgin en akkurate voorspellings maak. In die scenario van foutdiagnose vir padgemonteerde transformators in fotovoltaïese kragstasies, kan hulle grootskale data doeltreffend verwerk, versteekte foutpatrone identifiseer, en akkurate diagnose resultate lewer.

2.2 Foutdiagnose Metodes vir Padgemonteerde Transformators in Fotovoltaïese Kragstasies

Tradisionele foutdiagnose is afhanklik van professionele personeel vir omvattende opsporing en analise, wat tydrowend, arbeidsintensief, en maklik beïnvloedbaar deur subjektiewe faktore is. Die diagnose metode gebaseer op kunsmatige intelligensie algoritmes kan egter outomatiese en intelligente diagnose bewerkstellig. Deur die bedryfsdata en toestandparameters van padgemonteerde transformators te versamel en die kenmerke van algoritmes te kombineer, kan dit vinnig en akkuraat fouttipes identifiseer, diagnose doeltreffendheid en akkuraatheid verbeter, instandhoudingskoste verminder, potensiële foutrisiko's effektief voorkom, en help om die prestasie en betroubaarheid van fotovoltaïese kragstasies te verbeter.

2.3 Voordelige van Kunsmatige Intelligensie Algoritmes in Tegniese Foutdiagnose

Kunsmatige intelligensie algoritmes het beduidende voordelige in die foutdiagnose van padgemonteerde transformators in fotovoltaïese kragstasies: Eerstens, kan hulle massiewe komplekse data verwerk, potensiële patrone ontgin, kritiese kenmerke uithaal, en kan kontinu leer en optimeer om diagnose akkuraatheid en stabiliteit te verbeter; Tweedens, het hulle sterke aanpasvermoë en kan flexibel aanpas met die omgewing en fouttoestande, wees doeltreffend, akkuraat, outomaties, en het goeie skaalbaarheid, geskik vir foutdiagnose van padgemonteerde transformators in verskillende tipes kragstasies. Deur datakenmerke en historiese gevalle te analiseer, kan hulle vinnig lokalisering en identifikasie van foutpatrone soos temperatuuranomalieë en isolasiebeskadiging [2] bewerkstellig; Derdens, ondersteun hulle real-time monitering en vroee waarskuwing, kan tydig potensiële probleme opspoor, stelselafbreektye verminder, en kan ook multi-bron heterogene data soos sensor data en bedryfslogboeke fuseer vir omvattende analise, diagnose volledigheid en akkuraatheid verbeter, en betroubare ondersteuning vir bedryfs- en instandhoudingsbesluite lewer. Dit is van groot belang om die stabiele en veilige operasie van toerusting te verseker en die volhoubare ontwikkeling van fotovoltaïese kragstasies te bevorder.

3. Navorsingsmetodes
3.1 Data-insameling en -verwerking

Om navorsing oor tipiese foutdiagnose van padgemonteerde transformators in fotovoltaïese kragstasies uit te voer, word sensore op padgemonteerde transformators geplaas om sleutelparameters soos temperatuur, vochtigheid, stroom, en spanning in real-time te moniteer. Die sensore versamel data op vasgestelde tydintervalle en stuur dit na die stoorserver vir opname. Die oorspronklike data ondergaan voorbewerkingsprosedures soos ruisverwydering, uitskieterhandeling, en skoonmaak om datakwaliteit en -akkuraatheid te verseker, en uiteindelik word 'n volledige dataset gekonstrueer vir latere kenmerkuittrekking en modelbou.

3.2 Kenmerkuittrekking en -seleksie

Meerdimensionele kenmerke soos gemiddelde temperatuur, piekstroom, en frekwensieverdeling word uit die oorspronklike data getrek om die bedryfsstaat van padgemonteerde transformators te karakteriseer. Verteenwoordigende kenmerkparameters word deur statistiese analise en frekwensiegebiedanalise gemineer. Tegelykertyd word metodes soos hoofkomponentanalise (PCA) gebruik om kenmerke te sif en te optimiseer, dimensies te verlaag, redundansie te elimineer, en kritiese kenmerke te kies vir modelbou en -opleiding.

3.3 Foutdiagnose Model Konstruksie

'n Doeltreffende foutdiagnose model word gebou op basis van kunsmatige intelligensie algoritmes: 'n Konvolusionele Neurale Netwerk (CNN) in diepe leer word aangewend. Deur multi-laag konvolusie en pooling-operasies, word gevorderde abstrakte leer van kenmerkdata uitgevoer, kritiese kenmerke uitgetrek, en verteenwoordigings gebou; 'n Lang Termyn Geheue-netwerk (LSTM) word ingevoer om die tydafhanklikheid van datareekse te vang en die akkuraatheid en generaliseringvermoë van die model te verhoog; deur die voordele van beide te integreer, word 'n einde-tot-einde model gekonstrueer om outomatiese diagnose en vroee waarskuwing van tipiese foute by padgemonteerde transformators te bewerkstellig. Na opleiding en verifikasie met 'n groot aantal dataversamelings, wys die model effektiwiteit en betroubaarheid in die foutdiagnose taak, en bied sterk ondersteuning vir die veilige operasie van fotovoltaïese kragstasies.

4. Eksperiment en Resultaat Analise
4.1 Eksperimentontwerp

Verteenwoordigende padgemonteerde transformator-toerusting in meerdere fotovoltaïese kragstasies word gekies, en langtermyn data-insameling word uitgevoer, wat data in normale bedryf en verskeie tipiese foutmodes dek. Die dataverseelte word in 'n sekere proporsie in 'n opleidingsversameling en 'n toetsversameling verdeel om die objektiviteit en akkuraatheid van modelopleiding en -evaluering te verseker. Tegelykertyd word simulasie-eksperimente vir verskillende fouttipes uitgevoer om die diagnosevermoë van die model te verifieer.

4.2 Resultaat Verduideliking en Analise

Eksperimente wys dat die foutdiagnose model gebaseer op kunsmatige intelligensie algoritmes uitmuntende prestasie het. Wanneer tipiese foute soos winding-tering, kortsluiting, en temperatuuranomalieë geïdentifiseer word, is die akkuraatheid en roep terugkoers baie hoog. Byvoorbeeld, vir winding-tering foute, is die akkuraatheid op die toetsversameling meer as 90%; vir kortsluiting foute, is die akkuraatheid meer as 85%. Die model het ook 'n goeie effek in die voorspelling van die voorkoms tyd en plek van foute, kan tydig alarmeer en bedryfs- en instandhouding gids, en effektief foutverliese verminder.

4.3 Vergelyking en Bespreking

Vergelyk met tradisionele metodes, het die kunsmatige intelligensie-algoritme-model duidelike voordelige in akkuraatheid en doeltreffendheid. Tradisionele metodes is afhanklik van manuele analise, wat probleme soos subjektiewe foute en tydrowendheid het; terwyl die kunsmatige intelligensie-model foute outomaties en vinnig kan diagnoseer, die akkuraatheid en betroubaarheid van diagnose verbeter. Bovendien het dit beter aanpasvermoë en generaliseringvermoë wanneer dit met grootskale komplekse data te make het, en bied meer effektiewe tegniese ondersteuning vir die veilige en stabiele operasie van padgemonteerde transformators in fotovoltaïese kragstasies, wat die belangrike waarde en wydverspreide toepassingsperspektief van die navorsingsmetode in hierdie artikel demonstreer.

5. Gevolgtrekking

Die navorsing oor tipiese foutdiagnose van padgemonteerde transformators in fotovoltaïese kragstasies, gebaseer op kunsmatige intelligensie algoritmes, het beduidende resultate behaal. Deur middel van data-insameling en -verwerking, kenmerkuittrekking en -seleksie, modelbou, en ander skakels, is 'n doeltreffende en akkurate foutdiagnose model suksesvol gebou. Eksperimente verifieer sy uitsonderlike prestasie in die identifisering van tipiese foute, en bied 'n betroubare waarborg vir die bedryfsveiligheid van fotovoltaïese kragstasies. In die toekoms sal die prestasie van die model voortdurend geoptimeer word om die wye toepassing van die tegnologie in werklike situasies te bevorder.