تحليل تشخيص الأعطال لمحولات الصناديق في محطات الطاقة الشمسية

مقدمة

مع استمرار توسع محطات الطاقة الشمسية، فإن الفشل في المحولات المثبتة على القاعدة، كواحدة من المعدات الرئيسية، له تأثير عميق على تشغيل النظام. يركز هذا البحث على استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي المتقدمة ودمج تقنية تحليل البيانات لتحسين دقة وكفاءة تشخيص الأعطال للمحولات المثبتة على القاعدة في محطات الطاقة الشمسية، وإنشاء أساس تقني متين للتشغيل الآمن والاستقرار في محطات الطاقة الشمسية.

1. خلفية البحث

تقوم المحولات المثبتة على القاعدة في محطات الطاقة الشمسية بدور مكونات رئيسية لنظام الطاقة الشمسية، حيث تقوم بمهمة تحويل الطاقة ذات الجهد المنخفض التي يتم إنتاجها بواسطة الألواح الشمسية ذات التيار المستمر إلى طاقة ذات جهد عالي مناسبة للنقل. خلال التشغيل طويل الأمد، تحدث أعطال نموذجية مثل التأريض للملف، والاختصار، والانقطاع. هذه الأعطال لا تعوق التشغيل الطبيعي للمحطة فحسب، بل قد تؤدي أيضًا إلى تلف المعدات وحتى حوادث أمان. يعتبر التحليل العميق لهذه الأعطال النموذجية مهمًا للغاية لتشخيص المبكر، وحل المشكلات، وضمان التشغيل الآمن والاستقرار لنظام الطاقة الشمسية.

2. تطبيق الذكاء الاصطناعي في تشخيص الأعطال النموذجية
2.1 خوارزميات الذكاء الاصطناعي

كنقاطة تكنولوجيا جديدة، فإن خوارزميات الذكاء الاصطناعي لها إمكانات كبيرة في مجال تشخيص الأعطال للمحولات المثبتة على القاعدة في محطات الطاقة الشمسية. الخوارزميات الرئيسية مثل الشبكات العصبية، وأجهزة الدعم المتجه، والخوارزميات الجينية [1] تحاكي عملية التعلم والاستدلال في الدماغ البشري، ويمكنها استخراج القواعد من البيانات المعقدة وإجراء التوقعات بدقة. في سيناريو تشخيص الأعطال للمحولات المثبتة على القاعدة في محطات الطاقة الشمسية، يمكنها معالجة بيانات كبيرة الحجم بكفاءة، تحديد أنماط الأعطال الخفية، وإخراج نتائج تشخيص دقيقة.

2.2 طرق تشخيص الأعطال للمحولات المثبتة على القاعدة في محطات الطاقة الشمسية

يعتمد التشخيص التقليدي للأعطال على الكادر المتخصص للكشف الشامل والتحليل، وهو يستغرق وقتًا طويلًا ويستهلك الكثير من العمل ويتأثر بسهولة بالعوامل الذاتية. ومع ذلك، يمكن للطريقة القائمة على خوارزميات الذكاء الاصطناعي تحقيق التشخيص الآلي والمتطور. من خلال جمع بيانات التشغيل ومعلمات الحالة للمحولات المثبتة على القاعدة ودمج خصائص الخوارزميات، يمكنها تحديد أنواع الأعطال بسرعة ودقة، وتحسين كفاءة ودقة التشخيص، وتقليل تكاليف الصيانة، ومنع بشكل فعال مخاطر الأعطال المحتملة، ومساعدة على تحسين أداء وموثوقية محطات الطاقة الشمسية.

2.3 مزايا خوارزميات الذكاء الاصطناعي في تشخيص الأعطال التقنية

لدى خوارزميات الذكاء الاصطناعي مزايا مهمة في تشخيص الأعطال للمحولات المثبتة على القاعدة في محطات الطاقة الشمسية: أولاً، يمكنها معالجة كميات هائلة من البيانات المعقدة، واستخراج القوانين المحتملة، واستخلاص الخصائص الرئيسية، ويمكنها التعلم المستمر والتحسين لزيادة دقة واستقرار التشخيص؛ ثانيًا، لديها قدرات تكيف قوية ويمكنها التعديل المرن مع البيئة وظروف الأعطال، وكفاءتها ودقتها وآليتها وقابلية توسعها جيدة، وهي مناسبة لتشخيص الأعطال للمحولات المثبتة على القاعدة في أنواع مختلفة من المحطات. من خلال تحليل خصائص البيانات والحالات التاريخية، يمكنها تحديد وتحديد أنماط الأعطال مثل شذوذ درجة الحرارة وتلف العزل [2] بسرعة؛ ثالثًا، تدعم الرصد في الوقت الحقيقي والتوقع المبكر، ويمكنها اكتشاف المشكلات المحتملة في الوقت المناسب، وتقليل وقت التوقف عن الخدمة، ويمكنها أيضًا دمج البيانات المتغايرة من مصادر متعددة مثل بيانات المستشعرات وسجلات التشغيل للتحليل الشامل، مما يعزز الشمولية ودقة التشخيص، ويوفر دعمًا موثوقًا به لقرارات التشغيل والصيانة. إنها ذات أهمية كبيرة لضمان التشغيل المستقر والأمان للمعدات وتعزيز التنمية المستدامة لمحطات الطاقة الشمسية.

3. طرق البحث
3.1 جمع البيانات ومعالجتها

لمباشرة البحث حول تشخيص الأعطال النموذجية للمحولات المثبتة على القاعدة في محطات الطاقة الشمسية، يتم نشر مستشعرات على المحولات المثبتة على القاعدة لمراقبة المعلمات الرئيسية مثل درجة الحرارة والرطوبة والتيار والجهد في الوقت الفعلي. تقوم المستشعرات بتجميع البيانات في فترات زمنية ثابتة ونقلها إلى خادم التخزين للتسجيل. تخضع البيانات الأولية لإجراءات مسبقة مثل إزالة الضوضاء ومعالجة القيم المتطرفة والتنظيف لضمان جودة البيانات ودقتها، وأخيرًا يتم بناء مجموعة بيانات كاملة لاستخراج الخصائص اللاحقة وبناء النموذج.

3.2 استخراج الخصائص واختيارها

يتم استخراج خصائص متعددة الأبعاد مثل درجة الحرارة المتوسطة والتيار الأقصى وتوزيع التردد من البيانات الأصلية لتوصيف حالة التشغيل للمحولات المثبتة على القاعدة. يتم استخراج المعلمات المميزة للخصائص من خلال التحليل الإحصائي والتحليل في مجال التردد. وفي الوقت نفسه، يتم استخدام طرق مثل تحليل المكونات الرئيسية (PCA) لفرز وتحسين الخصائص، وتقليل الأبعاد، وإزالة التكرار، واختيار الخصائص الرئيسية لبناء النموذج وتدريبه.

3.3 بناء نموذج تشخيص الأعطال

يتم بناء نموذج تشخيص أعطال فعال على أساس خوارزميات الذكاء الاصطناعي: يتم استخدام شبكة عصبية متصلة (CNN) في التعلم العميق. من خلال عمليات التجزئة المتعددة والجمع، يتم إجراء تعلم متطور للمميزات واستخراج الخصائص الرئيسية وبناء التمثيلات؛ يتم تقديم شبكة ذاكرة طويلة قصيرة الأجل (LSTM) لالتقاط الاعتماد الزمني لسلسلة البيانات وتعزيز دقة وقدرة التعميم للنموذج؛ من خلال دمج مزايا كلاهما، يتم بناء نموذج من البداية إلى النهاية لتحقيق التشخيص التلقائي والتوقع المبكر للأعطال النموذجية للمحولات المثبتة على القاعدة. بعد التدريب والتحقق باستخدام عدد كبير من مجموعات البيانات، يظهر النموذج فعالية وموثوقية في مهمة تشخيص الأعطال، مما يوفر دعمًا قويًا لتشغيل محطات الطاقة الشمسية بأمان.

4. التجربة وتحليل النتائج
4.1 تصميم التجربة

يتم اختيار معدات المحولات المثبتة على القاعدة النموذجية في عدة محطات طاقة شمسية، ويتم جمع البيانات لفترات طويلة، تغطي البيانات أثناء التشغيل الطبيعي وأوضاع الأعطال النموذجية المختلفة. يتم تقسيم مجموعة البيانات إلى مجموعة تدريب ومجموعة اختبار بنسبة معينة لضمان الموضوعية ودقة تدريب وتقييم النموذج. وفي الوقت نفسه، يتم إجراء تجارب محاكاة لأنواع مختلفة من الأعطال لتأكيد قدرة النموذج على التشخيص.

4.2 عرض النتائج وتحليلها

تبين التجارب أن النموذج القائم على خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتشخيص الأعطال يتمتع بأداء ممتاز. عند تحديد الأعطال النموذجية مثل التأريض للملف والاختصار وشذوذ درجة الحرارة، تكون نسبة الدقة والتكيف عالية جدًا. على سبيل المثال، بالنسبة لأعطال التأريض للملف، تتجاوز نسبة الدقة على مجموعة الاختبار 90٪؛ ولأعطال الاختصار، تتجاوز نسبة الدقة 85٪. كما يتمتع النموذج أيضًا بتأثير جيد في التنبؤ بوقت ومكان حدوث الأعطال، ويمكنه إصدار الإنذارات في الوقت المناسب وتوجيه التشغيل والصيانة، وتخفيض خسائر الأعطال بشكل فعال.

4.3 المقارنة والمناقشة

مقارنة بالطرق التقليدية، يمتلك نموذج خوارزميات الذكاء الاصطناعي مزايا واضحة في الدقة والكفاءة. تعتمد الطرق التقليدية على التحليل اليدوي، مما يسبب مشكلات مثل الأخطاء الذاتية والوقت المستغرق؛ بينما يمكن للنموذج القائم على الذكاء الاصطناعي تشخيص الأعطال بشكل آلي وسريع، مما يحسن من دقة وموثوقية التشخيص. بالإضافة إلى ذلك، فإنه يتمتع بقدرة أفضل على التكيف والتعميم عند التعامل مع بيانات كبيرة ومعقدة، مما يقدم دعمًا تقنيًا أكثر فعالية لتشغيل المحولات المثبتة على القاعدة في محطات الطاقة الشمسية بأمان واستقرار، مما يعكس قيمة مهمة وآفاق تطبيق واسعة لطريقة البحث في هذا البحث.

5. الخاتمة

حقق البحث حول تشخيص الأعطال النموذجية للمحولات المثبتة على القاعدة في محطات الطاقة الشمسية باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي نتائج ملحوظة. من خلال جمع البيانات ومعالجتها واستخراج الخصائص واختيارها وبناء النموذج وغيرها من الخطوات، تم بناء نموذج تشخيص أعطال فعال ودقيق بنجاح. أثبتت التجارب أدائه الممتاز في تحديد الأعطال النموذجية، مما يوفر ضمانًا موثوقًا به لسلامة تشغيل محطات الطاقة الشمسية. في المستقبل، سيتم تحسين أداء النموذج باستمرار لتعزيز التطبيق الواسع للتكنولوجيا في السيناريوهات العملية.