Анализ на диагноза на дефектите при трансформатори с платформа в фотоелектрични електроцентрали

Въведение

С разширяването на мащаба на фотоелектричните електроцентрали, блоковете трансформатори, като ключово оборудване, оказват дълбоко влияние върху функционирането на системата при техния отказ. Тази статия се фокусира върху използването на напреднали алгоритми на изкуствен интелект и интегриране на технология за анализ на данни, за да се подобри точността и ефективността на диагностика на грешки за блоковете трансформатори в фотоелектричните електроцентрали, и да се построи здравна техническа основа за безопасно и стабилно функциониране на фотоелектричните електроцентрали.

1. Фон на изследването

Блоковете трансформатори в фотоелектричните електроцентрали, като основни компоненти на фотоелектричната система, поемат важната задача да преобразуват нисконапреговата мощност, произвеждана от DC фотоелектрични панели, в високонапрегова мощност, подходяща за пренос. През дългото време на функциониране често се появяват типични дефекти, като обвивка на витките, кратко замыкание и разтворено кръгло. Тези дефекти не само нарушават нормалното функциониране на електроцентралата, но могат също да доведат до повреда на оборудването и дори до аварии. Дълбокият анализ на тези типични дефекти има голямо значение за ранна диагностика, решаване на проблеми и осигуряване на безопасно и стабилно функциониране на фотоелектричната система.

2. Приложение на изкуствения интелект в типичната диагностика на дефекти
2.1 Алгоритми на изкуствения интелект

Алгоритмите на изкуствения интелект, като нови технологии, имат голям потенциал в областта на диагностика на дефекти за блоковете трансформатори в фотоелектричните електроцентрали. Популярни алгоритми като невронни мрежи, машини за поддръжка на вектори и генетични алгоритми [1] моделират процеса на учене и разсъждение на човешкия мозък и могат да откриват закономерности от сложни данни и да правят точни прогнози. В случая на диагностика на дефекти за блоковете трансформатори в фотоелектричните електроцентрали, те могат ефективно да обработват масивни данни, да идентифицират скрити моделни дефекти и да извеждат точни резултати от диагностика.

2.2 Методи за диагностика на дефекти за блоковете трансформатори в фотоелектричните електроцентрали

Традиционната диагностика на дефекти се основава на комплексна проверка и анализ от страна на професионални лица, което е времепотребителско, трудноемко и лесно влияето от субективни фактори. Обаче, методът за диагностика, основан на алгоритми на изкуствения интелект, може да осъществи автоматизирана и интелигентна диагностика. Чрез събиране на операционни данни и параметри на състояние на блоковете трансформатори и комбиниране с характеристиките на алгоритмите, той може бързо и точно да идентифицира типовете дефекти, да подобри ефективността и точността на диагностика, да намали разходите за поддръжка, да предотврати ефективно потенциални рискове от дефекти и да помогне за подобряване на производителността и надеждността на фотоелектричните електроцентрали.

2.3 Предимства на алгоритмите на изкуствения интелект в техническата диагностика на дефекти

Алгоритмите на изкуствения интелект имат значителни предимства в диагностика на дефекти за блоковете трансформатори в фотоелектричните електроцентрали: Първо, те могат да обработват огромни количества сложни данни, да откриват потенциални закономерности, да извличат ключови характеристики и могат непрекъснато да учат и оптимизират, за да подобрят точността и стабилността на диагностика; второ, те имат силни адаптивни способности и могат гъвкаво да се адаптират към околната среда и условията на дефект, бързи, точни, автоматизирани и с добра мащабируемост, подходящи за диагностика на дефекти за блоковете трансформатори в различни видове електроцентрали. Чрез анализ на характеристиките на данните и историческите случаи, те могат бързо да локализират и идентифицират моделни дефекти, като аномалии в температурата и повреда на изолацията [2]; трето, те поддържат реално време наблюдение и предупреждение, могат навременно да откриват потенциални проблеми, да намалят спирането на системата, и също така могат да сливат многогласни хетерогени данни, като данни от сензори и операционни дневници, за комплексен анализ, за подобряване на всеобхватността и точността на диагностика, и предоставяне на надеждна подкрепа за решения за управление и поддръжка. Това е от голямо значение за осигуряване на стабилно и безопасно функциониране на оборудването и насърчаване на устойчивото развитие на фотоелектричните електроцентрали.

3. Методи за изследване
3.1 Събиране и обработка на данни

За провеждане на изследване на типична диагностика на дефекти за блоковете трансформатори в фотоелектричните електроцентрали, се използват сензори, разположени на блоковете трансформатори, за да наблюдават ключови параметри като температура, влажност, ток и напрежение в реално време. Сензорите събират данни в фиксиран интервал от време и ги предават към сървъра за съхранение за запис. Оригиналните данни подлагат на процедури за предварителна обработка, като шумоподаване, обработка на аномалии и очистка, за да се гарантира качеството и точността на данните, и накрая, се създава пълен набор от данни за последващ избор на характеристики и създаване на модел.

3.2 Извличане и избор на характеристики

От оригиналните данни се извличат многомерни характеристики, като средна температура, върховен ток и разпределение на честотата, за да характеризира състоянието на функциониране на блоковете трансформатори. Представителни параметри на характеристики се откриват чрез статистически анализ и анализ на честотната област. Едновременно, методи като Главнокомпонентен анализ (PCA) се използват за избор и оптимизация на характеристики, намаляване на размерността, елиминиране на излишъчността и избор на ключови характеристики за създаване и обучение на модела.

3.3 Създаване на модел за диагностика на дефекти

Създава се ефективен модел за диагностика на дефекти, основан на алгоритми на изкуствения интелект: Използва се свързана невронна мрежа (CNN) в дълбоко учене. Чрез многослойни конволюционни и пулинги операции, се извършва напреднал абстрактен урок на характеристичните данни, се извличат ключови характеристики и се създават представления; се включва мрежа за дълга краткосрочна памет (LSTM), за да се засече временна зависимостта на последователностите от данни и да се подобри точността и общата способност на модела; чрез интегриране на преимуществата на двете, се създава модел от начало до край, за да осъществи автоматична диагностика и ранно предупреждение на типични дефекти на блоковете трансформатори. След обучение и проверка с множество набори от данни, моделът показва ефективност и надеждност в задачата за диагностика на дефекти, предоставяйки силен подпор за безопасното функциониране на фотоелектричните електроцентрали.

4. Експеримент и анализ на резултати
4.1 Проектиране на експеримента

Избира се представително оборудване на блокове трансформатори в множество фотоелектрични електроцентрали, и се извършва дългосрочно събиране на данни, обхващащи данни при нормално функциониране и различни типични режими на дефект. Наборът от данни се разделя на тренировъчен и тестов набор в определена пропорция, за да се гарантира обективността и точността на обучението и оценяването на модела. Едновременно, се извършват симулационни експерименти за различни типове дефекти, за да се провери диагностичната способност на модела.

4.2 Показване и анализ на резултати

Експериментите показват, че моделът за диагностика на дефекти, основан на алгоритми на изкуствения интелект, има отлични резултати. При идентификация на типични дефекти, като обвивка на витките, кратко замыкание и аномалии в температурата, точността и скоростта на възстановяване са доста високи. Например, за дефектите на обвивка на витките, точността в тестовия набор надхвърля 90%; за дефектите от кратко замыкание, точността надхвърля 85%. Моделът има също така добър ефект в прогнозиране на времето и местонахождението на дефектите, може да предупреждава навременно и да води управлението и поддръжката, и ефективно да намалява загубите от дефекти.

4.3 Сравнение и разговор

В сравнение с традиционните методи, моделът на алгоритми на изкуствения интелект има явни предимства в точността и ефективността. Традиционните методи се основават на ръчна анализа, която има проблеми като субективни грешки и времепотребителство; докато моделът на изкуствения интелект може автоматично и бързо да диагностицира дефекти, подобрявайки точността и надеждността на диагностика. Освен това, той има по-добри адаптивни и общите способности, когато се справя с масивни и сложни данни, предоставяйки по-ефективна техническа подкрепа за безопасно и стабилно функциониране на блоковете трансформатори в фотоелектричните електроцентрали, демонстрирайки важната стойност и широките перспективи за приложение на метода на изследване в тази статия.

5. Заключение

Изследването на типична диагностика на дефекти за блоковете трансформатори в фотоелектричните електроцентрали, основано на алгоритми на изкуствения интелект, е достигнало значителни резултати. Чрез събиране и обработка на данни, извличане и избор на характеристики, създаване на модел и други връзки, е било успешно създаден ефективен и точен модел за диагностика на дефекти. Експериментите потвърждават неговата отлична производителност при идентификация на типични дефекти, предоставяйки надеждна гаранция за безопасността на функционирането на фотоелектричните електроцентрали. В бъдеще, производителността на модела ще бъде непрекъснато оптимизирана, за да се насърчи широко приложение на технологията в реални сценарии.