Analýza diagnostiky poruch částečně zapuštěných transformátorů v fotovoltaických elektrárnách

Úvod

S rozšiřováním měřítka fotovoltaických elektráren má selhání stojanových transformátorů, jako jednoho z klíčových zařízení, významný dopad na provoz systému. Tento článek se zaměřuje na využití pokročilých algoritmů umělé inteligence a integraci technologií analýzy dat k zlepšení přesnosti a efektivity diagnostiky poruch stojanových transformátorů v fotovoltaických elektrárnách a k vytvoření pevné technické základny pro bezpečný a stabilní provoz fotovoltaických elektráren.

1. Výzkumný zázemí

Stojanové transformátory v fotovoltaických elektrárnách, jakožto klíčové komponenty fotovoltaického systému, nesou důležitou úlohu převodu nízkonapěťové energie vygenerované DC fotovoltaickými panely na vysokonapěťovou energii vhodnou pro přenos. Během dlouhodobého provozu se často vyskytují typické poruchy, jako jsou zazemnění cívek, krátké spojení a otevřený obvod. Tyto poruchy nejen ruší normální provoz elektrárny, ale mohou také vést k poškození zařízení a dokonce i ke bezpečnostním nehodám. Hluboká analýza těchto typických poruch má velký význam pro ranou diagnostiku, řešení problémů a zajištění bezpečného a stabilního provozu fotovoltaického systému.

2. Aplikace umělé inteligence v diagnostice typických poruch
2.1 Algoritmy umělé inteligence

Jako nově vznikající technologie mají algoritmy umělé inteligence velký potenciál v oblasti diagnostiky poruch stojanových transformátorů v fotovoltaických elektrárnách. Hlavní algoritmy, jako jsou neuronové sítě, podpůrné vektorové stroje a genetické algoritmy [1], napodobují učení a dedukci lidského mozku a dokáží odhalit vzorce z komplexních dat a poskytnout přesné předpovědi. V kontextu diagnostiky poruch stojanových transformátorů v fotovoltaických elektrárnách mohou efektivně zpracovávat rozsáhlá data, identifikovat skryté vzorce poruch a vydávat přesné diagnostické výsledky.

2.2 Metody diagnostiky poruch stojanových transformátorů v fotovoltaických elektrárnách

Tradiční diagnostika poruch spoléhá na profesionální personál pro komplexní detekci a analýzu, což je časově náročné, pracně intenzivní a snadno ovlivnitelné subjektivními faktory. Naopak metoda založená na algoritmech umělé inteligence umožňuje automatizovanou a inteligentní diagnostiku. Shromažďováním operačních dat a stavových parametrů stojanových transformátorů a kombinací charakteristik algoritmů lze rychle a přesně identifikovat typy poruch, zlepšit efektivitu a přesnost diagnostiky, snížit náklady na údržbu, efektivně prevencovat potenciální rizika poruch a pomoci zlepšit výkon a spolehlivost fotovoltaických elektráren.

2.3 Výhody algoritmů umělé inteligence v technické diagnostice poruch

Algoritmy umělé inteligence mají významné výhody v diagnostice poruch stojanových transformátorů v fotovoltaických elektrárnách: Za prvé, dokáží zpracovávat masivní komplexní data, odhalit potenciální vzorce, extrahovat klíčové prvky a mohou neustále učit a optimalizovat, aby zlepšily přesnost a stabilitu diagnostiky; za druhé, mají silné adaptační schopnosti a mohou flexibilně reagovat na změny prostředí a podmínek poruch, jsou efektivní, přesné, automatizované a mají dobré škálovatelnost, což je vhodné pro diagnostiku poruch stojanových transformátorů v různých typech elektráren. Analýzou datových prvků a historických případů lze rychle lokalizovat a identifikovat vzorce poruch, jako jsou anomálie teploty a poškození izolace [2]; za třetí, podporují reálně časové monitorování a předchozí varování, mohou včas detekovat potenciální problémy, snížit dobu výpadku systému a mohou fúzovat heterogenní data z různých zdrojů, jako jsou senzorová data a protokoly provozu, pro komplexní analýzu, zlepšení celkovosti a přesnosti diagnostiky a poskytnutí spolehlivé podpory pro rozhodnutí o provozu a údržbě. Je to velmi důležité pro zajištění stabilního a bezpečného provozu zařízení a podporu udržitelného rozvoje fotovoltaických elektráren.

3. Výzkumné metody
3.1 Sběr a zpracování dat

Pro provedení výzkumu diagnostiky typických poruch stojanových transformátorů v fotovoltaických elektrárnách jsou na stojanových transformátorech instalovány senzory, které sledují klíčové parametry, jako jsou teplota, vlhkost, proud a napětí v reálném čase. Senzory shromažďují data v pevně stanovených časových intervalech a předávají je na server pro uchování. Původní data podstupují předzpracování, jako je odstranění šumu, zpracování odlehlých hodnot a čištění, aby byla zajištěna kvalita a přesnost dat, a nakonec je vytvořen kompletní datový soubor pro následné extrahování prvků a stavění modelu.

3.2 Extrakce a výběr prvků

Z původních dat jsou extrahovány vícedimenzionální prvky, jako jsou průměrná teplota, vrcholový proud a frekvenční rozdělení, aby byl charakterizován provozní stav stojanových transformátorů. Reprezentativní parametry prvků jsou odhaleny statistickou analýzou a frekvenční analýzou. Současně jsou použity metody, jako je analytická metoda hlavních komponent (PCA), k vybrání a optimalizaci prvků, snížení dimenzí, odstranění redundantních prvků a výběru klíčových prvků pro stavění a trénink modelu.

3.3 Stavění modelu diagnostiky poruch

Je postaven efektivní model diagnostiky poruch založený na algoritmech umělé inteligence: Používá se konvoluční neuronová síť (CNN) v hlubokém učení. Prostřednictvím vícevrstvých konvolucí a operací poolingu se provádí pokročilé abstraktní učení dat prvků, extrahuje se klíčové prvky a budují se reprezentace; je zavedena síť s dlouhou krátkodobou paměti (LSTM) k zachycení časové závislosti datových sekvencí a zlepšení přesnosti a zobecnění schopnosti modelu; integrováním výhod obou je postaven end-to-end model, který realizuje automatickou diagnostiku a předchozí varování typických poruch stojanových transformátorů. Po tréninku a ověření s velkým množstvím datových souborů ukazuje model efektivitu a spolehlivost v úkolu diagnostiky poruch, což poskytuje silnou podporu pro bezpečný provoz fotovoltaických elektráren.

4. Experiment a analýza výsledků
4.1 Návrh experimentu

Byly vybrány reprezentativní stojanové transformátory z několika fotovoltaických elektráren a byl proveden dlouhodobý sběr dat, který zahrnuje data během normálního provozu a různých typických režimů poruch. Datový soubor byl rozdělen na tréninkovou a testovací sadu v určitém poměru, aby byla zajištěna objektivita a přesnost tréninku a hodnocení modelu. Zároveň byly provedeny simulační experimenty pro různé typy poruch, aby byla ověřena diagnostická schopnost modelu.

4.2 Prezentace a analýza výsledků

Experimenty ukazují, že model diagnostiky poruch založený na algoritmech umělé inteligence má vynikající výkonnost. Při identifikaci typických poruch, jako jsou zazemnění cívek, krátké spojení a anomálie teploty, je přesnost a míra přehlížení velmi vysoká. Například pro poruchy zazemnění cívek je přesnost na testovací sadě nad 90 %; pro krátké spojení je přesnost nad 85 %. Model má také dobrý výsledek v předpovídání času a místa výskytu poruch, může včas vydat varování a navrhnout opatření k provozu a údržbě, a efektivně snižuje ztráty způsobené poruchami.

4.3 Srovnání a diskuse

V porovnání s tradičními metodami má model založený na algoritmech umělé inteligence zjevné výhody v přesnosti a efektivitě. Tradiční metody spoléhají na manuální analýzu, což způsobuje problémy, jako jsou subjektivní chyby a časově náročné procesy; zatímco model umělé inteligence dokáže automaticky a rychle diagnostikovat poruchy, což zlepšuje přesnost a spolehlivost diagnostiky. Kromě toho má lepší adaptabilitu a zobecnění při zpracování rozsáhlých a komplexních dat, což poskytuje efektivnější technickou podporu pro bezpečný a stabilní provoz stojanových transformátorů v fotovoltaických elektrárnách, což ukazuje důležitou hodnotu a široké aplikace výzkumné metody popsané v tomto článku.

5. Závěr

Výzkum diagnostiky typických poruch stojanových transformátorů v fotovoltaických elektrárnách založený na algoritmech umělé inteligence dosáhl významných výsledků. Skrze sběr a zpracování dat, extrakci a výběr prvků, stavění modelu a další etapy byl úspěšně postaven efektivní a přesný model diagnostiky poruch. Experimenty ověřily jeho vynikající výkonnost v identifikaci typických poruch, což poskytuje spolehlivou záruku pro bezpečnost provozu fotovoltaických elektráren. V budoucnu bude výkon modelu neustále optimalizován, aby bylo možné široce aplikovat tuto technologii v reálných scénářích.