Pagsusi sa Pagtukod sa mga Pad-Mounted Transformers sa mga Planta sa Pwersa ng Solar

Pangutana

Bisag unsa mahimong pagdako sa mga photovoltaic power stations, ang mga pad-mounted transformers, isip usa ka pangunahan nga gamit, naghatod og dako nga epekto sa operasyon sa sistema kung sila mogawas. Ang makina nga paper niini nagtumong sa paggamit og advanced artificial intelligence algorithms ug pag-integrate sa teknolohiya sa data analysis aron mapataas ang accuracy ug efficiency sa fault diagnosis alang sa mga pad-mounted transformers sa photovoltaic power stations, ug mopahigda og matibay nga teknikal nga pundasyon alang sa ligtas ug stable nga operasyon sa photovoltaic power stations.

1. Background sa Research

Ang mga pad-mounted transformers sa photovoltaic power stations, isip core components sa photovoltaic system, nag-undang sa importante nga trabaho sa pag-convert sa low-voltage power output gikan sa DC photovoltaic panels ngadto sa high-voltage power nga angay sa transmission. Sa panahon sa long-term operation, ang mga typical faults sama sa winding grounding, short-circuit, ug open-circuit kasagaran mokat-on. Kini nga mga faults dili lamang mogub-on sa normal nga operasyon sa power station apan mahimo usab nga mobati sa equipment damage ug pati na ang safety accidents. Ang in-depth analysis sa kini nga mga typical faults labi nga importante alang sa early diagnosis, problem-solving, ug pag-ensure sa ligtas ug stable nga operasyon sa photovoltaic system.

2. Pag-apil sa Artificial Intelligence sa Typical Fault Diagnosis
2.1 Artificial Intelligence Algorithms

Isip emerging technologies, ang artificial intelligence algorithms adunay dako nga potensyal sa field sa fault diagnosis alang sa mga pad-mounted transformers sa photovoltaic power stations. Ang mainstream algorithms sama sa neural networks, support vector machines, ug genetic algorithms [1] gitiragon ang learning ug reasoning process sa human brain, ug makapugot og laws gikan sa complex data ug maghatag og accurate predictions. Sa scenario sa fault diagnosis alang sa mga pad-mounted transformers sa photovoltaic power stations, sila makapugos sa large-scale data, identify hidden fault patterns, ug output accurate diagnosis results.

2.2 Methods sa Fault Diagnosis alang sa Pad-mounted Transformers sa Photovoltaic Power Stations

Ang traditional fault diagnosis gigidahanan sa professional personnel alang sa comprehensive detection ug analysis, nga time-consuming, labor-intensive, ug easy to be affected by subjective factors. Apan, ang diagnosis method based on artificial intelligence algorithms makapugos sa automated ug intelligent diagnosis. Pinaagi sa pag-collect sa operation data ug state parameters sa mga pad-mounted transformers ug pag-combine sa characteristics sa algorithms, makapugos niini nga quick ug accurate nga identify fault types, improve diagnosis efficiency ug accuracy, reduce maintenance costs, effectively prevent potential fault risks, ug help improve the performance ug reliability sa photovoltaic power stations.

2.3 Advantages sa Artificial Intelligence Algorithms sa Technical Fault Diagnosis

Ang artificial intelligence algorithms adunay significant advantages sa fault diagnosis alang sa mga pad-mounted transformers sa photovoltaic power stations: Unsa man, sila makapugos sa massive complex data, mine potential laws, extract key features, ug makapugos sa continuous learning ug optimization aron mapataas ang accuracy ug stability sa diagnosis; Ikaduha, sila adunay strong adaptive capabilities ug makapugos sa flexible adjustment sa environment ug fault conditions, efficient, accurate, automated, ug good scalability, suitable for fault diagnosis alang sa different types of power stations. Pinaagi sa pag-analyze sa data features ug historical cases, makapugos niini nga quick nga locate ug identify fault patterns sama sa temperature anomalies ug insulation damage [2]; Ikatulo, sila support real-time monitoring ug early warning, makapugos sa timely detection sa potential problems, reduce system downtime, ug makapugos usab sa fusion sa multi-source heterogeneous data sama sa sensor data ug operation logs para sa comprehensive analysis, improving the comprehensiveness ug accuracy sa diagnosis, ug providing reliable support alang sa operation ug maintenance decisions. Dili lang niana, importanti kini alang sa ensuring the stable ug safe operation sa equipment ug promoting the sustainable development sa photovoltaic power stations.

3. Research Methods
3.1 Data Collection ug Processing

Arong makapugos sa research sa typical fault diagnosis alang sa mga pad-mounted transformers sa photovoltaic power stations, gi-deploy ang sensors sa mga pad-mounted transformers aron monitor ang key parameters sama sa temperature, humidity, current, ug voltage sa real-time. Ang sensors nag-collect sa data sa fixed time intervals ug transmit kini sa storage server aron recorded. Ang original data gi-preprocess procedures sama sa denoising, outlier handling, ug cleaning aron ensure ang data quality ug accuracy, ug finally, gibuild ang complete data set aron sa subsequent feature extraction ug model building.

3.2 Feature Extraction ug Selection

Gikolekta ang multiple-dimensional features sama sa average temperature, peak current, ug frequency distribution gikan sa original data aron characterize ang operation state sa mga pad-mounted transformers. Gi-mine ang representative feature parameters pinaagi sa statistical analysis ug frequency domain analysis. Sa parehas nga oras, gi-pangita ang methods sama sa Principal Component Analysis (PCA) aron screen ug optimize ang features, reduce dimensions, eliminate redundancy, ug select key features aron sa model building ug training.

3.3 Construction sa Fault Diagnosis Model

Gibuild ang efficient fault diagnosis model based on artificial intelligence algorithms: Adunay Convolutional Neural Network (CNN) sa deep learning. Pinaagi sa multi-layer convolution ug pooling operations, gi-advance abstract learning ang feature data, extract key features, ug build representations; gi-introduce ang Long Short-Term Memory network (LSTM) aron capture ang time dependence sa data sequences ug enhance ang accuracy ug generalization ability sa model; pinaagi sa integration sa advantages sa duha, gibuild ang end-to-end model aron realize ang automatic diagnosis ug early warning sa typical faults sa mga pad-mounted transformers. Pinaagi sa training ug verification sa daghan nga data sets, ang model nagpakita og effectiveness ug reliability sa fault diagnosis task, providing strong support alang sa safe operation sa photovoltaic power stations.

4. Experiment ug Result Analysis
4.1 Design sa Experiment

Gipili ang representative pad-mounted transformer equipment sa multiple photovoltaic power stations, ug gipahigayon ang long-term data collection, covering data sa normal operation ug various typical fault modes. Ang data set gisakop sa training set ug test set sa certain proportion aron ensure ang objectivity ug accuracy sa model training ug evaluation. Sa parehas nga oras, gipahigayon ang simulation experiments alang sa different fault types aron verify ang diagnosis ability sa model.

4.2 Display ug Analysis sa Result

Ang experiments nagpakita nga ang fault diagnosis model based on artificial intelligence algorithms adunay excellent performance. Sa pag-identify sa typical faults sama sa winding grounding, short-circuit, ug temperature anomalies, ang accuracy ug recall rate kaayo ka taas. Taliwala, para sa winding grounding faults, ang accuracy rate sa test set lisud pa 90%; para sa short-circuit faults, ang accuracy rate lisud pa 85%. Ang model usab adunay maayo nga effect sa pag-predict sa occurrence time ug location sa faults, makapugos sa timely alarm ug guide sa operation ug maintenance, ug effectively reduce fault losses.

4.3 Comparison ug Discussion

Compared sa traditional methods, ang artificial intelligence algorithm model adunay obvious advantages sa accuracy ug efficiency. Ang traditional methods gigidahanan sa manual analysis, nga adunay problems sama sa subjective errors ug time-consuming; apan ang artificial intelligence model makapugos sa automatic ug quick nga fault diagnosis, improving ang accuracy ug reliability sa diagnosis. Moreover, adunay better adaptability ug generalization ability sa pag-handle sa large-scale complex data, providing more effective technical support alang sa safe ug stable operation sa mga pad-mounted transformers sa photovoltaic power stations, demonstrating ang important value ug broad application prospects sa research method sa paper niini.

5. Conclusion

Ang research sa typical fault diagnosis alang sa mga pad-mounted transformers sa photovoltaic power stations based on artificial intelligence algorithms naka-achieve og remarkable results. Pinaagi sa data collection ug processing, feature extraction ug selection, model building, ug uban pang links, successfully gibuild ang efficient ug accurate fault diagnosis model. Ang experiments verified ang iyang excellent performance sa pag-identify sa typical faults, providing reliable guarantee alang sa operation safety sa photovoltaic power stations. Sa hinablan, ang performance sa model mas continuous nga gi-optimize aron promote ang wide-range application sa technology sa actual scenarios.