Fehlerdiagnoseanalyse von Unterflurtransformatorstationen in Photovoltaik-Kraftwerken

Einführung

Da die Skala von Photovoltaikanlagen ständig erweitert wird, haben Blocktransformatorausfälle als eines der Schlüsselgeräte einen tiefgreifenden Einfluss auf den Betrieb des Systems. Dieser Artikel konzentriert sich darauf, fortschrittliche KI-Algorithmen und Datenanalysetechnologien zu nutzen, um die Genauigkeit und Effizienz der Fehlersuche bei Blocktransformatoren in Photovoltaikanlagen zu verbessern und eine solide technische Grundlage für den sicheren und stabilen Betrieb von Photovoltaikanlagen zu schaffen.

1. Forschungshintergrund

Blocktransformator in Photovoltaikanlagen, als Kernkomponenten des Photovoltaiksystems, übernehmen die wichtige Aufgabe, die mit geringem Spannungsausgang von DC-Photovoltaikpaneele in Hochspannung umzuwandeln, die für den Transport geeignet ist. Während des langfristigen Betriebs treten typische Fehler wie Wicklungserdung, Kurzschluss und Offenleitung häufig auf. Diese Fehler beeinträchtigen nicht nur den normalen Betrieb des Kraftwerks, sondern können auch zu Geräteschäden und sogar zu Unfällen führen. Eine eingehende Analyse dieser typischen Fehler ist von großer Bedeutung für die frühzeitige Diagnose, Problemlösung und Sicherstellung des sicheren und stabilen Betriebs des Photovoltaiksystems.

2. Anwendung von Künstlicher Intelligenz in der typischen Fehlersuche
2.1 Künstliche Intelligenz Algorithmen

Als neue Technologien haben KI-Algorithmen großes Potenzial im Bereich der Fehlersuche für Blocktransformator in Photovoltaikanlagen. Hauptströmungs-Algorithmen wie Neuronale Netze, Support Vector Machines und genetische Algorithmen [1] simulieren den Lern- und Schlussfolgerungsprozess des menschlichen Gehirns und können Muster aus komplexen Daten extrahieren und genaue Vorhersagen treffen. Im Szenario der Fehlersuche für Blocktransformator in Photovoltaikanlagen können sie große Datenmengen effizient verarbeiten, verborgene Fehlmuster identifizieren und genaue Diagnoseergebnisse liefern.

2.2 Fehlersuchmethoden für Blocktransformator in Photovoltaikanlagen

Traditionelle Fehlersuche beruht auf einer umfassenden Detektion und Analyse durch Fachpersonal, was zeitaufwendig, arbeitsintensiv und leicht von subjektiven Faktoren beeinflusst ist. Die auf KI-Algorithmen basierende Diagnosemethode ermöglicht jedoch automatisierte und intelligente Diagnose. Durch die Erfassung von Betriebsdaten und Zustandsparametern von Blocktransformator und die Kombination mit den Eigenschaften der Algorithmen kann sie schnell und genau Fehlertypen identifizieren, die Diagnoseeffizienz und -genauigkeit steigern, Wartungskosten reduzieren, potenzielle Fehlerrisiken wirksam verhindern und zur Verbesserung der Leistung und Zuverlässigkeit von Photovoltaikanlagen beitragen.

2.3 Vorteile von KI-Algorithmen in der technischen Fehlersuche

KI-Algorithmen bieten signifikante Vorteile in der Fehlersuche von Blocktransformator in Photovoltaikanlagen: Erstens können sie riesige Mengen an komplexen Daten verarbeiten, potenzielle Muster erkennen, wesentliche Merkmale extrahieren und kontinuierlich lernen und optimieren, um die Genauigkeit und Stabilität der Diagnose zu verbessern; Zweitens haben sie starke Anpassungsfähigkeiten und können flexibel auf Umweltbedingungen und Fehlsituationen reagieren, sind effizient, präzise, automatisiert und gut skalierbar, geeignet für die Fehlersuche von Blocktransformator in verschiedenen Arten von Kraftwerken. Durch die Analyse von Datenmerkmalen und historischen Fällen können sie schnell Fehlmuster wie Temperaturanomalien und Isolierschäden [2] lokalisieren und identifizieren; Drittens unterstützen sie Echtzeitüberwachung und Frühwarnsysteme, können potenzielle Probleme zeitgerecht erkennen, Systemausfallzeiten reduzieren und auch heterogene Datenquellen wie Sensordaten und Betriebsprotokolle für eine umfassende Analyse kombinieren, um die Vollständigkeit und Genauigkeit der Diagnose zu verbessern und eine zuverlässige Unterstützung für Betriebs- und Wartungsentscheidungen zu bieten. Sie sind von großer Bedeutung, um die stabile und sichere Betriebsführung der Ausrüstung sicherzustellen und die nachhaltige Entwicklung von Photovoltaikanlagen zu fördern.

3. Forschungsmethoden
3.1 Datensammlung und -verarbeitung

Um die Forschung zur typischen Fehlersuche von Blocktransformator in Photovoltaikanlagen durchzuführen, werden Sensoren an Blocktransformator installiert, um wichtige Parameter wie Temperatur, Feuchtigkeit, Strom und Spannung in Echtzeit zu überwachen. Die Sensoren erfassen Daten in festgelegten Zeitintervallen und senden sie an den Speicherserver zum Aufzeichnen. Die Rohdaten unterliegen Vorverarbeitungsschritten wie Entrauschung, Ausreißerbehandlung und Reinigung, um die Datenqualität und -genauigkeit zu gewährleisten, und schließlich wird ein vollständiger Datensatz erstellt, um anschließend Merkmale zu extrahieren und Modelle zu bauen.

3.2 Merkmalsextraktion und -auswahl

Mehrdimensionale Merkmale wie Durchschnittstemperatur, Spitzenstrom und Frequenzverteilung werden aus den Rohdaten extrahiert, um den Betriebszustand von Blocktransformator zu charakterisieren. Repräsentative Merkmalsparameter werden durch statistische und Frequenzbereichsanalyse abgebaut. Gleichzeitig werden Methoden wie die Hauptkomponentenanalyse (PCA) eingesetzt, um Merkmale zu filtern und zu optimieren, Dimensionen zu reduzieren, Redundanz zu eliminieren und Schlüsselmerkmale für Modellbau und -training auszuwählen.

3.3 Konstruktion des Fehlersuchmodells

Ein effizientes Fehlersuchmodell wird auf der Basis von KI-Algorithmen gebaut: Es wird ein Convolutional Neural Network (CNN) im Deep Learning verwendet. Durch mehrstufige Faltungs- und Poolingoperationen wird eine fortschrittliche abstrakte Lernmethode für Merkmalsdaten durchgeführt, wesentliche Merkmale extrahiert und Darstellungen erstellt; ein Long Short-Term Memory Netzwerk (LSTM) wird eingeführt, um die zeitliche Abhängigkeit von Datensequenzen zu erfassen und die Genauigkeit und Verallgemeinerungsfähigkeit des Modells zu verbessern; durch die Integration der Vorteile beider wird ein end-to-end-Modell konstruiert, um die automatische Diagnose und Frühwarnung typischer Fehler von Blocktransformator zu realisieren. Nach dem Training und der Überprüfung mit einer großen Anzahl von Datensätzen zeigt das Modell Wirksamkeit und Zuverlässigkeit in der Fehlersuchaufgabe und bietet starke Unterstützung für den sicheren Betrieb von Photovoltaikanlagen.

4. Experiment und Ergebnisanalyse
4.1 Versuchsaufbau

Repräsentative Blocktransformator-Ausrüstung in mehreren Photovoltaikanlagen wird ausgewählt, und es wird eine langfristige Datenerfassung durchgeführt, die Daten sowohl im Normalbetrieb als auch in verschiedenen typischen Fehlzuständen abdeckt. Der Datensatz wird in einem bestimmten Verhältnis in einen Trainings- und Testdatensatz geteilt, um die Objektivität und Genauigkeit des Modelltrainings und -bewertung zu gewährleisten. Gleichzeitig werden Simulationsversuche für verschiedene Fehlertypen durchgeführt, um die Diagnosefähigkeit des Modells zu überprüfen.

4.2 Ergebnisdarstellung und -analyse

Experimente zeigen, dass das auf KI-Algorithmen basierende Fehlersuchmodell hervorragende Leistung erbringt. Beim Identifizieren typischer Fehler wie Wicklungserdung, Kurzschluss und Temperaturanomalien sind die Genauigkeit und Rückrufquote sehr hoch. Zum Beispiel beträgt die Genauigkeitsrate für Wicklungserdungfehler im Testdatensatz über 90%; für Kurzschlussfehler übersteigt die Genauigkeitsrate 85%. Das Modell hat auch gute Ergebnisse bei der Vorhersage der Auftretenszeit und -ort von Fehlern, kann rechtzeitig alarmieren und den Betrieb und die Wartung leiten, und reduziert effektiv die Fehlerschäden.

4.3 Vergleich und Diskussion

Im Vergleich zu traditionellen Methoden hat das KI-Algorithmus-Modell offensichtliche Vorteile in Genauigkeit und Effizienz. Traditionelle Methoden basieren auf manueller Analyse, was Probleme wie subjektive Fehler und Zeitaufwand mit sich bringt; während das KI-Modell Fehlern automatisch und schnell diagnostizieren kann, die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Diagnose verbessert. Darüber hinaus hat es bessere Anpassungsfähigkeit und Verallgemeinerungsfähigkeit bei der Verarbeitung von großen Mengen an komplexen Daten, bietet effektiveren technischen Support für den sicheren und stabilen Betrieb von Blocktransformator in Photovoltaikanlagen und demonstriert den wichtigen Wert und breite Anwendungsaussichten der in diesem Artikel vorgestellten Forschungsmethode.

5. Schlussfolgerung

Die Forschung zur typischen Fehlersuche von Blocktransformator in Photovoltaikanlagen basierend auf KI-Algorithmen hat bemerkenswerte Ergebnisse erzielt. Durch Datensammlung und -verarbeitung, Merkmalsextraktion und -auswahl, Modellbau und andere Schritte wurde ein effizientes und genaues Fehlersuchmodell erfolgreich aufgebaut. Experimente bestätigen seine hervorragende Leistung bei der Identifizierung typischer Fehler und bieten eine zuverlässige Garantie für den Betriebssicherheit von Photovoltaikanlagen. In Zukunft wird die Leistung des Modells weiter optimiert, um die breite Anwendung der Technologie in realen Szenarien zu fördern.