Ανάλυση Διάγνωσης Αποτυχιών Συμπαγών Μετατροπέων σε Φωτοβολταϊκά Παρκα

Εισαγωγή

Όσο συνεχίζει να επεκτείνεται η κλίμακα των φωτοβολταϊκών ενεργειακών σταθμών, οι περιφερειακοί μετατροπείς, ως ένα από τα βασικά εξοπλισμό, έχουν βαθύ αντίκτυπο στη λειτουργία του συστήματος όταν αποτυγχάνουν. Αυτή η εργασία εστιάζει στη χρήση προηγμένων αλγορίθμων τεχνητής νοημοσύνης και την ενσωμάτωση τεχνολογίας ανάλυσης δεδομένων για τη βελτίωση της ακρίβειας και της αποτελεσματικότητας της διάγνωσης παραλλαγών στους περιφερειακούς μετατροπείς των φωτοβολταϊκών ενεργειακών σταθμών, και για τη δημιουργία μιας σταθερής τεχνικής βάσης για την ασφαλή και σταθερή λειτουργία των φωτοβολταϊκών ενεργειακών σταθμών.

1. Ερευνητικό Πλαίσιο

Οι περιφερειακοί μετατροπείς στους φωτοβολταϊκούς ενεργειακούς σταθμούς, ως κεντρικά συστατικά τμήματα του φωτοβολταϊκού συστήματος, αναλαμβάνουν τη σημαντική εργασία της μετατροπής της χαμηλής τάσης ενέργειας που παράγεται από τα DC φωτοβολταϊκά πάνελ σε υψηλή τάση ενέργεια που είναι κατάλληλη για τη μεταφορά. Κατά τη διάρκεια της μακροχρόνιας λειτουργίας, συνηθισμένες παραλλαγές όπως η γείτονας συνδεσμός, η σύνδεση και η ανοικτή σύνδεση συνεχίζουν να εμφανίζονται. Αυτές οι παραλλαγές δεν μόνο παρεμποδίζουν την κανονική λειτουργία του ενεργειακού σταθμού, αλλά μπορεί επίσης να οδηγήσουν σε κατάστροφη εξοπλισμού και ακόμα και σε ασφαλείς ατυχίες. Η ενδελεχής ανάλυση αυτών των συνηθισμένων παραλλαγών έχει μεγάλη σημασία για την πρώιμη διάγνωση, την επίλυση προβλημάτων και τη διασφάλιση της ασφαλής και σταθερής λειτουργίας του φωτοβολταϊκού συστήματος.

2. Εφαρμογή της Τεχνητής Νοημοσύνης στη Διάγνωση Συνηθισμένων Παραλλαγών
2.1 Αλγόριθμοι Τεχνητής Νοημοσύνης

Ως νεολαία τεχνολογίες, οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης έχουν μεγάλο δυναμικό στο πεδίο της διάγνωσης παραλλαγών στους περιφερειακούς μετατροπείς των φωτοβολταϊκών ενεργειακών σταθμών. Οι κυρίαρχοι αλγόριθμοι όπως τα νευρωνικά δίκτυα, οι υποστηρικτικοί μηχανισμοί και οι γενετικοί αλγόριθμοι [1] μιμούνται την εκμάθηση και τη λογική διαδικασία του ανθρώπινου εγκεφάλου, και μπορούν να αναδεικνύουν κανόνες από πολύπλοκα δεδομένα και να κάνουν ακριβείς προβλέψεις. Στο σενάριο της διάγνωσης παραλλαγών στους περιφερειακούς μετατροπείς των φωτοβολταϊκών ενεργειακών σταθμών, μπορούν να επεξεργάζονται αποτελεσματικά μεγάλα δεδομένα, να αναγνωρίζουν κρυμμένες προσωπικότητες παραλλαγών και να εκδίδουν ακριβείς αποτελέσματα διάγνωσης.

2.2 Μεθόδοι Διάγνωσης Παραλλαγών για Περιφερειακούς Μετατροπείς σε Φωτοβολταϊκούς Ενεργειακούς Σταθμούς

Η παραδοσιακή διάγνωση παραλλαγών εξαρτάται από επαγγελματίες για ολοκληρωμένη εξέταση και ανάλυση, η οποία είναι χρονοβόρα, εργασιακά επιβαρυντική και εύκολα επηρεαζόμενη από υποκειμενικούς παράγοντες. Ωστόσο, η μέθοδος διάγνωσης βασισμένη σε αλγόριθμους τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να επιτευχθεί αυτοματοποιημένη και νοηματική διάγνωση. Μέσω της συλλογής δεδομένων λειτουργίας και παραμέτρων κατάστασης των περιφερειακών μετατροπέων και της συνδυασμού των χαρακτηριστικών των αλγορίθμων, μπορεί να αναγνωρίζει γρήγορα και ακριβώς τους τύπους παραλλαγών, να βελτιώσει την αποτελεσματικότητα και την ακρίβεια της διάγνωσης, να μειώσει το κόστος συντήρησης, να προλαμβάνει αποτελεσματικά τους δυνητικούς κινδύνους παραλλαγών και να βοηθά στη βελτίωση της απόδοσης και της αξιοπιστίας των φωτοβολταϊκών ενεργειακών σταθμών.

2.3 Πλεονεκτήματα των Αλγορίθμων Τεχνητής Νοημοσύνης στη Τεχνική Διάγνωση Παραλλαγών

Οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης έχουν σημαντικά πλεονεκτήματα στη διάγνωση παραλλαγών στους περιφερειακούς μετατροπείς των φωτοβολταϊκών ενεργειακών σταθμών: Πρώτον, μπορούν να επεξεργάζονται μαζικά πολύπλοκα δεδομένα, να αναδεικνύουν κρυμμένες κανόνες, να εξάγουν κλειδί χαρακτηριστικά, και μπορούν να μαθαίνουν και να βελτιώνονται συνεχώς για να βελτιώσουν την ακρίβεια και τη σταθερότητα της διάγνωσης. Δεύτερον, έχουν ισχυρές προσαρμοστικές ικανότητες και μπορούν να προσαρμόζονται ευέλικτα με το περιβάλλον και τις συνθήκες παραλλαγής, είναι αποτελεσματικοί, ακριβείς, αυτόματοι και έχουν καλή επεκτασιμότητα, κατάλληλοι για τη διάγνωση παραλλαγών σε περιφερειακούς μετατροπείς διαφορετικών τύπων ενεργειακών σταθμών. Αναλύοντας τα χαρακτηριστικά δεδομένων και ιστορικά παραδείγματα, μπορούν να αναγνωρίζουν γρήγορα και να ταυτίζουν τύπους παραλλαγών όπως η ανωμαλία θερμοκρασίας και η βλάβη μόνωσης [2]. Τρίτον, υποστηρίζουν την πραγματική ώρα παρακολούθησης και προειδοποίηση, μπορούν να ανιχνεύουν εγκαίρως δυνητικά προβλήματα, να μειώνουν την παύση του συστήματος, και μπορούν επίσης να ενσωματώνουν πολυπηγαία ετερογενή δεδομένα όπως τα δεδομένα αισθητήρων και τα λογαριασμοί λειτουργίας για ολοκληρωμένη ανάλυση, βελτιώνοντας την πληρότητα και την ακρίβεια της διάγνωσης, και παρέχοντας αξιόπιστη υποστήριξη για αποφάσεις λειτουργίας και συντήρησης. Έχει μεγάλη σημασία για τη διασφάλιση της σταθερής και ασφαλής λειτουργίας του εξοπλισμού και την προώθηση της βιώσιμης ανάπτυξης των φωτοβολταϊκών ενεργειακών σταθμών.

3. Μεθόδοι Εργασίας
3.1 Συλλογή και Επεξεργασία Δεδομένων

Για να εκτελέσει την έρευνα στη διάγνωση παραλλαγών περιφερειακών μετατροπέων σε φωτοβολταϊκούς ενεργειακούς σταθμούς, αισθητήρες εγκαταστάνονται σε περιφερειακούς μετατροπείς για την πραγματική ώρα παρακολούθηση των βασικών παραμέτρων όπως η θερμοκρασία, η υγρασία, ο ρεύμα και η τάση. Οι αισθητήρες συλλέγουν δεδομένα σε σταθερά χρονικά διαστήματα και τα μεταφέρουν στον διακομιστή αποθήκευσης για καταγραφή. Τα αρχικά δεδομένα υποκείμενα σε διαδικασίες προεπεξεργασίας όπως η αφαίρεση θορύβου, η χειρισμός ανωμαλιών και η εκκαθάριση για να εξασφαλίσει την ποιότητα και ακρίβεια των δεδομένων, και τελικά, κατασκευάζεται ένα ολοκληρωμένο σύνολο δεδομένων για την επόμενη εξαγωγή χαρακτηριστικών και κατασκευή μοντέλου.

3.2 Εξαγωγή και Επιλογή Χαρακτηριστικών

Πολλαπλά χαρακτηριστικά όπως η μέση θερμοκρασία, η κορυφαία ροή ρεύματος και η κατανομή συχνότητας εξάγονται από τα αρχικά δεδομένα για να χαρακτηριστεί η κατάσταση λειτουργίας των περιφερειακών μετατροπέων. Αντιπροσωπευτικά χαρακτηριστικά παράμετροι αναδεικνύονται μέσω στατιστικής ανάλυσης και ανάλυσης συχνότητας. Παράλληλα, μεθόδους όπως η Ανάλυση Κυρίων Συνιστωσών (PCA) χρησιμοποιούνται για την επιλογή και βελτίωση χαρακτηριστικών, μείωση διαστάσεων, εξάλειψη επανάληψης και επιλογή κλειδί χαρακτηριστικών για την κατασκευή και εκπαίδευση του μοντέλου.

3.3 Κατασκευή Μοντέλου Διάγνωσης Παραλλαγών

Κατασκευάζεται ένα αποτελεσματικό μοντέλο διάγνωσης παραλλαγών με βάση αλγόριθμους τεχνητής νοημοσύνης: Χρησιμοποιείται ένα Σύνθετο Νευρωνικό Δίκτυο (CNN) στη βαθιά μάθηση. Μέσω πολυεπίπεδων συνειρμών και πινάκων, πραγματοποιείται προηγμένη αφαιρετική μάθηση των χαρακτηριστικών δεδομένων, εξάγονται κλειδί χαρακτηριστικά και κατασκευάζονται αναπαραστάσεις. Εισάγεται ένα Δίκτυο Μακροχρόνιας Μνήμης (LSTM) για να αναγνωρίζει την χρονική εξάρτηση των ακολουθιών δεδομένων και να ενισχύσει την ακρίβεια και τη γενικότητα του μοντέλου. Συνδυάζοντας τα πλεονεκτήματα των δύο, κατασκευάζεται ένα μοντέλο από την αρχή μέχρι το τέλος για την αυτόματη διάγνωση και προειδοποίηση συνηθισμένων παραλλαγών περιφερειακών μετατροπέων. Μετά την εκπαίδευση και επαλήθευση με μεγάλα σύνολα δεδομένων, το μοντέλο δείχνει αποτελεσματικότητα και αξιοπιστία στην εργασία διάγνωσης παραλλαγών, παρέχοντας ισχυρή υποστήριξη για την ασφαλή λειτουργία των φωτοβολταϊκών ενεργειακών σταθμών.

4. Πείραμα και Ανάλυση Αποτελεσμάτων
4.1 Σχεδίαση Πειράματος

Επιλέγονται εκπροσωπητικά εξοπλισμό περιφερειακών μετατροπέων σε πολλούς φωτοβολταϊκούς ενεργειακούς σταθμούς, και γίνεται μακροχρόνια συλλογή δεδομένων, καλύπτοντας δεδομένα κατά την κανονική λειτουργία και διάφορες συνηθισμένες συνθήκες παραλλαγής. Το σύνολο δεδομένων χωρίζεται σε σύνολο εκπαίδευσης και σύνολο δοκιμής σε ορισμένο ποσοστό για να εξασφαλίσει την αντικειμενικότητα και την ακρίβεια της εκπαίδευσης και αξιολόγησης του μοντέλου. Παράλληλα, γίνονται προσομοιωτικά πειράματα για διάφορους τύπους παραλλαγών για να επαληθευθεί η διαγνωστική ικανότητα του μοντέλου.

4.2 Παρουσίαση και Ανάλυση Αποτελεσμάτων

Τα πειράματα δείχνουν ότι το μοντέλο διάγνωσης παραλλαγών με βάση αλγόριθμους τεχνητής νοημοσύνης έχει εξαιρετική απόδοση. Κατά την αναγνώριση συνηθισμένων παραλλαγών όπως η γείτονας συνδεσμός, η σύνδεση και η ανωμαλία θερμοκρασίας, η ακρίβεια και η ανακάλυψη είναι πολύ υψηλή. Για παράδειγμα, για τις παραλλαγές γείτονας συνδεσμού, η ακρίβεια στο σύνολο δοκιμής υπερβαίνει το 90%; για τις παραλλαγές σύνδεσης, η ακρίβεια υπερβαίνει το 85%. Το μοντέλο έχει επίσης καλό αποτέλεσμα στην πρόβλεψη τ