Fotovoltaik elektrik stansiyalarında şəbəkəyə qurulmuş tranformatorldərə aid səhv diaqnostikası təhlili

Giriş

Fotovoltaik elektrik istasyonlarının ölçüsü genişledikçe, platforma monte dönüştürücüler, birincil ekipmanlardan biri olarak, arızalandıklarında sistemin çalışmasını derinden etkiliyor. Bu makale, gelişmiş yapay zeka algoritmalarının kullanılması ve veri analiz teknolojisinin entegre edilmesi yoluyla, fotovoltaik elektrik istasyonlarındaki platforma monte dönüştürücülerin arıza teşhisi doğruluğunu ve etkinliğini artırmaya odaklanmaktadır ve fotovoltaik elektrik istasyonlarının güvenli ve istikrarlı çalışmasına sağlam bir teknik temel oluşturmayı amaçlamaktadır.

1. Araştırma Arka Planı

Fotovoltaik elektrik istasyonlarındaki platforma monte dönüştürücüler, fotovoltaik sistemin çekirdek bileşenleridir ve DC fotovoltaik paneller tarafından üretilen düşük gerilimli enerjiyi iletim için uygun yüksek gerilimli enerjiye dönüştürme görevini üstlenmektedir. Uzun süreli işletim sırasında, sarım topraklama, kısa devre ve açık devre gibi tipik arızalar sıkça ortaya çıkmaktadır. Bu arızalar, sadece santralin normal çalışmasını bozmakla kalmaz, aynı zamanda ekipman hasarlarına ve hatta güvenlik kazalarına yol açabilir. Bu tipik arızaların derinlemesine analizi, erken teşhis, sorun çözme ve fotovoltaik sistemin güvenli ve istikrarlı çalışmasını sağlamak açısından büyük önem taşımaktadır.

2. Yapay Zekanın Tipik Arıza Teşhisi Üzerindeki Uygulaması
2.1 Yapay Zeka Algoritmaları

Yapay zeka algoritmaları, fotovoltaik elektrik istasyonlarındaki platforma monte dönüştürücülerin arıza teşhisi alanında büyük potansiyele sahip yeni teknolojilerdir. Sinir ağları, destek vektör makineleri ve genetik algoritmalar gibi ana akım algoritmalar [1], insan beyninin öğrenme ve çıkarım süreçlerini simüle eder, karmaşık verilerden kanunlar çıkarabilir ve doğru tahminlerde bulunabilir. Fotovoltaik elektrik istasyonlarındaki platforma monte dönüştürücülerin arıza teşhisi senaryosunda, bu algoritmalar büyük ölçekli verileri etkili bir şekilde işleyebilir, gizli arıza desenlerini belirleyebilir ve doğru teşhis sonuçlarını sunabilir.

2.2 Fotovoltaik Elektrik İstasyonlarındaki Platforma Monte Dönüştürücülerin Arıza Teşhis Yöntemleri

Geleneksel arıza teşhisi, profesyonel personelin kapsamlı bir tarama ve analizine bağlıdır, bu da zaman alıcı, emeği gerektiren ve öznel faktörlere kolay etkilenebilen bir süreçtir. Ancak, yapay zeka algoritmalarına dayalı teşhis yöntemi, otomatik ve akıllı teşhis sağlayabilir. Platforma monte dönüştürücülerin çalışma verilerini ve durum parametrelerini toplayarak ve algoritma özelliklerini birleştirerek, hızlı ve doğru bir şekilde arıza tiplerini belirleyebilir, teşhis etkinliğini ve doğruluğunu artırabilir, bakım maliyetlerini azaltabilir, potansiyel arıza risklerini etkili bir şekilde önleyebilir ve fotovoltaik elektrik istasyonlarının performansını ve güvenilirliğini artırmaya yardımcı olabilir.

2.3 Yapay Zeka Algoritmalarının Teknik Arıza Teşhisi Üzerindeki Avantajları

Yapay zeka algoritmaları, fotovoltaik elektrik istasyonlarındaki platforma monte dönüştürücülerin arıza teşhisi konusunda önemli avantajlara sahiptir: İlk olarak, kitlevi karmaşık verileri işleme, potansiyel kanunları çıkarma, anahtar özellikleri ayıklama ve sürekli öğrenme ve iyileştirme yeteneği sayesinde teşhisin doğruluğunu ve istikrarlılığını artırabilir; İkinci olarak, güçlü uyum yeteneğine sahip olup, çevresel ve arıza koşullarına esnek bir şekilde ayarlanabilir, etkili, doğru, otomatik ve iyi ölçeklenebilir olması, farklı tipte elektrik istasyonlarındaki platforma monte dönüştürücülerin arıza teşhisi için uygundur. Veri özelliklerini ve geçmiş vakaları analiz ederek, sıcaklık anormallikleri ve yalıtım hasarı gibi arıza desenlerini hızlıca belirleyip tanımlayabilir [2]; Üçüncü olarak, gerçek zamanlı izleme ve erken uyarıya destek verir, potansiyel problemleri zamanında tespit edebilir, sistem kapalı kalma süresini azaltabilir ve ayrıca sensör verileri, işlem günlükleri gibi çok kaynaklı heterojen verileri birleştirerek kapsamlı analiz yapabilir, teşhisin kapsamlılığını ve doğruluğunu artırabilir ve operasyon ve bakım kararları için güvenilir destek sağlayabilir. Ekipmanların istikrarlı ve güvenli çalışmasını sağlamak ve fotovoltaik elektrik istasyonlarının sürdürülebilir gelişimini teşvik etmek açısından büyük önem taşımaktadır.

3. Araştırma Yöntemleri
3.1 Veri Toplama ve İşleme

Fotovoltaik elektrik istasyonlarındaki platforma monte dönüştürücülerin tipik arıza teşhisi üzerine araştırma yapabilmek için, platforma monte dönüştürücülere sıcaklık, nem, akım ve voltaj gibi kritik parametreleri gerçek zamanlı olarak izlemek üzere sensörler yerleştirilmiştir. Sensörler, belirli zaman aralıklarında veri toplar ve bu verileri depolama sunucusuna kaydetmek üzere gönderir. Ham veriler, gürültü azaltma, aykırı değer işleme ve temizlik gibi ön işleme işlemlerinden geçirilerek, veri kalitesini ve doğruluğunu sağlamak için kullanılır ve nihayetinde sonraki özellik çıkarma ve model oluşturma için tam bir veri seti oluşturulur.

3.2 Özellik Çıkarma ve Seçimi

Ortalama sıcaklık, zirve akım ve frekans dağılımı gibi çok boyutlu özellikler, ham verilerden platforma monte dönüştürücülerin çalışma durumunu karakterize etmek için çıkarılır. İstatistiksel analiz ve frekans domain analizi yoluyla temsilci özellik parametreleri çıkarılır. Aynı zamanda, Ana Bileşen Analizi (PCA) gibi yöntemler, özelliklerin filtrelenmesi ve optimizasyonu, boyut indirgeme, gereksiz yere kaldırılması ve model oluşturma ve eğitimi için anahtar özelliklerin seçilmesi için kullanılır.

3.3 Arıza Teşhis Modeli Oluşturma

Yapay zeka algoritmalarına dayalı etkili bir arıza teşhis modeli oluşturulmuştur: Derin öğrenmede Evrişimli Sinir Ağı (CNN) benimsenmiştir. Çok katmanlı evrişim ve havuzlama işlemler aracılığıyla, özellik verilerinin ileri düzey soyut öğrenimi gerçekleştirilir, anahtar özellikler çıkarılır ve temsiller oluşturulur; Uzun Kısa Dönem Hafıza ağı (LSTM) tanıtılarak, veri dizilerinin zaman bağımlılıklarının yakalanması ve modelin doğruluğunun ve genelleştirme yeteneğinin artırılması sağlanır; her ikisinin de avantajlarından yararlanılarak, uçtan uca bir model oluşturulmuş ve platforma monte dönüştürücülerin tipik arızalarının otomatik teşhisi ve erken uyarısı gerçekleştirilmiştir. Büyük ölçekli veri setleriyle eğitim ve doğrulama sonrasında, model arıza teşhis görevinde etkinliği ve güvenilirliğini göstermiştir, fotovoltaik elektrik istasyonlarının güvenli çalışması için güçlü bir destek sağlamıştır.

4. Deney ve Sonuç Analizi
4.1 Deney Tasarımı

Birden fazla fotovoltaik elektrik istasyonundaki temsilci platforma monte dönüştürücü ekipmanları seçilmiştir ve uzun vadeli veri toplama yapılmıştır, normal işletme ve çeşitli tipik arıza modlarında verileri kapsamaktadır. Veri seti, belirli bir oranda eğitim seti ve test seti olarak bölünmüştür, böylece model eğitiminin ve değerlendirme objektifliği ve doğruluğu sağlanmıştır. Aynı zamanda, farklı arıza tipleri için simülasyon deneyleri yapılmış, modelin teşhis yeteneği doğrulanmıştır.

4.2 Sonuç Gösterimi ve Analizi

Deneyler, yapay zeka algoritmalarına dayalı arıza teşhis modelinin mükemmel performansa sahip olduğunu göstermiştir. Sarım topraklama, kısa devre ve sıcaklık anormallikleri gibi tipik arızaları tanımlarken, doğruluk ve geri çağırma oranı oldukça yüksektir. Örneğin, sarım topraklama arızaları için, test setindeki doğruluk oranı %90'ı aşmaktadır; kısa devre arızaları için, doğruluk oranı %85'i aşmaktadır. Model, arızaların oluşma zamanı ve konumu hakkında da iyi bir tahmin etkisi göstermektedir, zamanında alarm verebilir ve işletme ve bakımı yönlendirebilir, arıza kayıplarını etkili bir şekilde azaltabilir.

4.3 Karşılaştırma ve Tartışma

Geleneksel yöntemlerle karşılaştırıldığında, yapay zeka algoritması modeli, doğruluk ve etkinlik açısından açık avantajlara sahiptir. Geleneksel yöntemler, manuel analize dayanır, bu da öznel hatalar ve zaman alıcı olma gibi sorunları içerir; ancak yapay zeka modeli, arızaları otomatik ve hızlı bir şekilde teşhis edebilir, teşhisin doğruluğunu ve güvenilirliğini artırır. Ayrıca, büyük ölçekli karmaşık verilerle başa çıkmada daha iyi uyum ve genelleştirme yeteneğine sahiptir, fotovoltaik elektrik istasyonlarındaki platforma monte dönüştürücülerin güvenli ve istikrarlı çalışması için daha etkili teknik destek sağlar, bu makaledeki araştırma yönteminin önemli değerini ve geniş uygulama potansiyelini gösterir.

5. Sonuç

Yapay zeka algoritmalarına dayalı fotovoltaik elektrik istasyonlarındaki platforma monte dönüştürücülerin tipik arıza teşhisi üzerine yapılan araştırma, dikkat çekici sonuçlar elde etmiştir. Veri toplama ve işleme, özellik çıkarma ve seçimi, model oluşturma gibi aşamalar aracılığıyla, etkili ve doğru bir arıza teşhis modeli başarıyla oluşturulmuştur. Deneyler, modelin tipik arızaları tanımlamada muhteşem performans sergilediğini doğrulamıştır, fotovoltaik elektrik istasyonlarının işlem güvenliği için güvenilir bir garanti sağlamıştır. Gelecekte, modelin performansı sürekli olarak optimize edilecek, teknolojinin gerçek senaryolardaki geniş çaplı uygulanması teşvik edilecektir.