Anàlisi del diagnòstic de faltes en transformadors a caixa per a plantes fotovoltaiques

Introducció

A mesura que la escala de les estacions de generació fotovoltaica continua expandint-se, els transformadors en caixa, com un dels equips clau, tenen un impacte profund en el funcionament del sistema quan falla. Aquest article es centra en l'ús d'algoritmes avançats d'intel·ligència artificial i la integració de tecnologia d'anàlisi de dades per millorar la precisió i eficiència del diagnòstic de falles dels transformadors en caixa en les estacions de generació fotovoltaica, i construir una solida base tècnica per al funcionament segur i estable de les estacions de generació fotovoltaica.

1. Context de Recerca

Els transformadors en caixa en les estacions de generació fotovoltaica, com a components nuclis del sistema fotovoltaic, assumen la tasca crucial de convertir la potència de baixa tensió generada pels panells fotovoltaics DC en potència de alta tensió adequada per a la transmissió. Durant la seva operació a llarg termini, faults típiques com el contacte a terra de les bobines, curts circuits i oberts ocorren freqüentment. Aquests faults no només interferixen amb el funcionament normal de la plantilla, sinó que també poden conduir a danys en l'equipament i fins i tot a accidents de seguretat. L'anàlisi en profunditat d'aquests faults típics és d'una gran importància per al diagnòstic precoç, la resolució de problemes i l'assegurança del funcionament segur i estable del sistema fotovoltaic.

2. Aplicació de l'Intel·ligència Artificial en el Diagnòstic de Faults Típics
2.1 Algoritmes d'Intel·ligència Artificial

Com a tecnologies emergents, els algoritmes d'intel·ligència artificial tenen un gran potencial en el camp del diagnòstic de faults dels transformadors en caixa en les estacions de generació fotovoltaica. Algoritmes principals com les xarxes neuronals, les màquines de vectors de suport i els algoritmes genètics [1] simulen el procés d'aprenentatge i raonament del cervell humà, i poden extreure lleis de dades complexes i fer prediccions precises. En el context del diagnòstic de faults dels transformadors en caixa en les estacions de generació fotovoltaica, poden processar eficientment dades a gran escala, identificar patrons ocults de faults i produir resultats de diagnòstic precisos.

2.2 Mètodes de Diagnòstic de Faults dels Transformadors en Caixa en Estacions de Generació Fotovoltaica

El diagnòstic de faults tradicional depèn de personal professional per a la detecció i anàlisi exhaustiva, el que és consumidor de temps, intensiu en treball i fàcilment afectat per factors subjectius. Tanmateix, el mètode de diagnòstic basat en algoritmes d'intel·ligència artificial pot realitzar un diagnòstic automatitzat i intel·ligent. Reunint les dades d'operació i els paràmetres d'estat dels transformadors en caixa i combinant-los amb les característiques dels algoritmes, es pot identificar ràpidament i amb precisió el tipus de fault, millorar l'eficiència i la precisió del diagnòstic, reduir els costos de manteniment, prevenir efectivament els riscos potencials de faults, i ajudar a millorar el rendiment i la fiabilitat de les estacions de generació fotovoltaica.

2.3 Avantatges dels Algoritmes d'Intel·ligència Artificial en el Diagnòstic Tècnic de Faults

Els algoritmes d'intel·ligència artificial tenen avantatges significatius en el diagnòstic de faults dels transformadors en caixa en les estacions de generació fotovoltaica: Primer, poden processar masses de dades complexes, minar lleis potencials, extreure característiques clau, i poden aprendre i optimitzar continuament per millorar la precisió i estabilitat del diagnòstic; Segon, tenen fortes capacitats adaptatives i poden ajustar-se flexiblement a l'ambient i les condicions de faults, sent eficients, precisos, automatitzats i amb bona escalabilitat, adequats per al diagnòstic de faults dels transformadors en caixa en diferents tipus de plantilles. Analitzant les característiques de les dades i els casos històrics, poden localitzar i identificar ràpidament patrons de faults com anomalies de temperatura i daños a l'aïllament [2]; Tercer, suporten la monitorització en temps real i l'alerta prèvia, poden detectar tempestivament problemes potencials, reduir el temps d'aturada del sistema, i també poden fusionar dades heterogènies multiformes com les dades dels sensors i els registres d'operació per a una anàlisi completa, millorant la completitud i precisió del diagnòstic, i proporcionant un suport fiable per a decisions d'operació i manteniment. És d'una gran importància per assegurar el funcionament estable i segur de l'equipament i promoure el desenvolupament sostenible de les estacions de generació fotovoltaica.

3. Mètodes de Recerca
3.1 Recopilació i Processament de Dades

Per dur a terme la recerca sobre el diagnòstic de faults típics dels transformadors en caixa en les estacions de generació fotovoltaica, es desplegen sensors en els transformadors en caixa per monitoritzar paràmetres clau com la temperatura, humitat, corrent i voltatge en temps real. Els sensors recullen dades a intervals de temps fixos i les transmeten al servidor d'emmagatzematge per al registre. Les dades originals passen per procediments de preprocessament com la reducció de soroll, la gestió d'outliers i la neteja per assegurar la qualitat i precisió de les dades, i finalment, es construeix un conjunt de dades complet per a l'extracció posterior de característiques i la construcció del model.

3.2 Extracció i Selecció de Característiques

Es treuen característiques multidimensionals com la temperatura mitjana, la corrent màxima i la distribució de freqüències de les dades originals per caracteritzar l'estat d'operació dels transformadors en caixa. Es minen paràmetres de característiques representatius a través de l'anàlisi estadística i de freqüència. Alhora, es fan servir mètodes com l'Anàlisi de Components Principals (PCA) per triar i optimitzar les característiques, reduir dimensions, eliminar redundàncies, i seleccionar característiques clau per a la construcció i formació del model.

3.3 Construcció del Model de Diagnòstic de Faults

Es construeix un model de diagnòstic de faults eficient basat en algoritmes d'intel·ligència artificial: s'adopta una Xarxa Neuronal Convolucional (CNN) en aprenentatge profund. A través d'operacions de convolució i pooling multicapa, s'extreuen característiques de dades avançades, s'extreuen característiques clau i es construeixen representacions; s'introdueix una xarxa de memòria a curt i llarg termini (LSTM) per captar la dependència temporal de les seqüències de dades i augmentar la precisió i capacitat de generalització del model; integrant les avantatges de totes dues, es construeix un model d'un extrem a l'altre per realitzar el diagnòstic automàtic i l'alerta prèvia de faults típics dels transformadors en caixa. Després de la formació i verificació amb un gran nombre de conjunts de dades, el model mostra efectivitat i fiabilitat en la tasca de diagnòstic de faults, proporcionant un fort suport per a l'operació segura de les estacions de generació fotovoltaica.

4. Experiment i Anàlisi de Resultats
4.1 Disseny de l'Experiment

Es selecciona equip representatiu de transformadors en caixa en múltiples estacions de generació fotovoltaica, i es porta a terme una recopilació de dades a llarg termini, cobrint dades en operació normal i diversos modes de faults típics. El conjunt de dades es divideix en un conjunt de formació i un conjunt de prova en una proporció determinada per assegurar l'objectivitat i precisió de la formació i avaluació del model. Alhora, es duen a terme experiments de simulació per a diferents tipus de faults per verificar la capacitat de diagnòstic del model.

4.2 Presentació i Anàlisi de Resultats

Els experiments mostren que el model de diagnòstic de faults basat en algoritmes d'intel·ligència artificial té un rendiment excel·lent. Quan s'identifiquen faults típics com el contacte a terra de les bobines, curts circuits i anomalies de temperatura, la precisió i la taxa de recuperació són molt altes. Per exemple, per als faults de contacte a terra de les bobines, la taxa d'exactitud en el conjunt de prova supera el 90%; per als faults de curt circuit, la taxa d'exactitud supera el 85%. El model també té un bon efecte en la predicció del moment i la ubicació de l'ocurrència de faults, pot alertar tempestivament i orientar l'operació i manteniment, i reduir efectivament les pèrdues de faults.

4.3 Comparació i Discussió

En comparació amb els mètodes tradicionals, el model d'algoritmes d'intel·ligència artificial té avantatges evidents en precisió i eficiència. Els mètodes tradicionals depenen de l'anàlisi manual, que té problemes com errors subjectius i consum de temps; mentre que el model d'IA pot diagnosticar faults automàticament i ràpidament, millorant la precisió i fiabilitat del diagnòstic. A més, té millor adaptabilitat i capacitat de generalització en tractar dades complexes a gran escala, proporcionant un suport tècnic més efectiu per al funcionament segur i estable dels transformadors en caixa en les estacions de generació fotovoltaica, demostrant el valor important i els àmplies perspectives d'aplicació del mètode de recerca en aquest article.

5. Conclusió

La recerca sobre el diagnòstic de faults típics dels transformadors en caixa en les estacions de generació fotovoltaica basada en algoritmes d'intel·ligència artificial ha assolit resultats remarcables. A través de la recopilació i processament de dades, l'extracció i selecció de característiques, la construcció de models i altres eslabons, s'ha construït amb èxit un model de diagnòstic de faults eficient i precís. Experiments han verificat el seu excel·lent rendiment en identificar faults típics, proporcionant una garantia fiable per a la seguretat operativa de les estacions de generació fotovoltaica. En el futur, el rendiment del model serà optimitzat contínuament per promoure l'aplicació amplia de la tecnologia en escenaris reals.