Análisis de Diagnóstico de Fallas en Transformadores de Nicho en Plantas de Energía Fotovoltaica

Introducción

A medida que la escala de las estaciones de energía fotovoltaica continúa expandiéndose, los transformadores montados en caja, como uno de los equipos clave, tienen un impacto profundo en el funcionamiento del sistema cuando fallan. Este artículo se centra en el uso de algoritmos avanzados de inteligencia artificial e integración de tecnología de análisis de datos para mejorar la precisión y eficiencia del diagnóstico de fallas de los transformadores montados en caja en estaciones de energía fotovoltaica, y para construir una base técnica sólida para la operación segura y estable de las estaciones de energía fotovoltaica.

1. Antecedentes de la Investigación

Los transformadores montados en caja en las estaciones de energía fotovoltaica, como componentes centrales del sistema fotovoltaico, asumen la tarea crucial de convertir la energía de baja tensión producida por los paneles fotovoltaicos de corriente directa en energía de alta tensión adecuada para la transmisión. Durante la operación a largo plazo, se producen con frecuencia fallos típicos como el toque a tierra de los devanados, cortocircuitos y circuitos abiertos. Estos fallos no solo interfieren con la operación normal de la estación, sino que también pueden llevar a daños en el equipo e incluso a accidentes de seguridad. Un análisis profundo de estos fallos típicos es de gran importancia para el diagnóstico temprano, la resolución de problemas y la garantía de la operación segura y estable del sistema fotovoltaico.

2. Aplicación de la Inteligencia Artificial en el Diagnóstico de Fallos Típicos
2.1 Algoritmos de Inteligencia Artificial

Como tecnologías emergentes, los algoritmos de inteligencia artificial tienen un gran potencial en el campo del diagnóstico de fallas de los transformadores montados en caja en las estaciones de energía fotovoltaica. Los algoritmos principales, como las redes neuronales, las máquinas de vectores de soporte y los algoritmos genéticos [1], simulan el proceso de aprendizaje y razonamiento del cerebro humano, y pueden extraer patrones de datos complejos y realizar predicciones precisas. En el escenario del diagnóstico de fallas de los transformadores montados en caja en las estaciones de energía fotovoltaica, pueden procesar eficientemente grandes cantidades de datos, identificar patrones ocultos de fallas y proporcionar resultados de diagnóstico precisos.

2.2 Métodos de Diagnóstico de Fallas para Transformadores Montados en Caja en Estaciones de Energía Fotovoltaica

El diagnóstico de fallas tradicional depende de personal profesional para la detección y análisis exhaustivos, lo cual es laborioso, consume tiempo y está fácilmente afectado por factores subjetivos. Sin embargo, el método de diagnóstico basado en algoritmos de inteligencia artificial puede lograr un diagnóstico automatizado e inteligente. Al recopilar los datos de operación y parámetros de estado de los transformadores montados en caja y combinando las características de los algoritmos, puede identificar rápidamente y con precisión los tipos de fallas, mejorar la eficiencia y precisión del diagnóstico, reducir los costos de mantenimiento, prevenir eficazmente los riesgos potenciales de fallas y ayudar a mejorar el rendimiento y la confiabilidad de las estaciones de energía fotovoltaica.

2.3 Ventajas de los Algoritmos de Inteligencia Artificial en el Diagnóstico Técnico de Fallas

Los algoritmos de inteligencia artificial tienen ventajas significativas en el diagnóstico de fallas de los transformadores montados en caja en las estaciones de energía fotovoltaica: en primer lugar, pueden procesar enormes cantidades de datos complejos, descubrir leyes potenciales, extraer características clave y pueden aprender y optimizar continuamente para mejorar la precisión y estabilidad del diagnóstico; en segundo lugar, tienen una fuerte capacidad adaptativa y pueden ajustarse flexiblemente al entorno y las condiciones de falla, siendo eficientes, precisos, automatizados y con buena escalabilidad, adecuados para el diagnóstico de fallas de transformadores montados en caja en diferentes tipos de estaciones de energía; mediante el análisis de las características de los datos y los casos históricos, pueden localizar y identificar rápidamente patrones de fallas como anomalías de temperatura y daño aislante [2]; en tercer lugar, admiten la monitorización en tiempo real y la alerta temprana, pueden detectar oportunamente problemas potenciales, reducir el tiempo de inactividad del sistema y también fusionar datos heterogéneos de múltiples fuentes, como datos de sensores y registros de operación, para un análisis integral, mejorando la comprensividad y precisión del diagnóstico, y proporcionando un apoyo confiable para las decisiones de operación y mantenimiento. Es de gran importancia para garantizar la operación estable y segura del equipo y promover el desarrollo sostenible de las estaciones de energía fotovoltaica.

3. Métodos de Investigación
3.1 Recolección y Procesamiento de Datos

Para llevar a cabo la investigación sobre el diagnóstico de fallas típicas de los transformadores montados en caja en las estaciones de energía fotovoltaica, se despliegan sensores en los transformadores montados en caja para monitorear parámetros clave como la temperatura, la humedad, la corriente y el voltaje en tiempo real. Los sensores recopilan datos a intervalos de tiempo fijos y los transmiten al servidor de almacenamiento para su registro. Los datos originales pasan por procedimientos de preprocesamiento como la eliminación de ruido, el manejo de valores atípicos y la limpieza para asegurar la calidad y precisión de los datos, y finalmente se construye un conjunto de datos completo para la extracción de características y la construcción de modelos posteriores.

3.2 Extracción y Selección de Características

Se extraen múltiples características dimensionales, como la temperatura media, la corriente pico y la distribución de frecuencia, de los datos originales para caracterizar el estado de operación de los transformadores montados en caja. Se extraen parámetros de características representativos a través de análisis estadísticos y de dominio de frecuencia. Al mismo tiempo, se utilizan métodos como el Análisis de Componentes Principales (PCA) para cribar y optimizar las características, reducir dimensiones, eliminar redundancias y seleccionar características clave para la construcción y entrenamiento de modelos.

3.3 Construcción del Modelo de Diagnóstico de Fallas

Se construye un modelo eficiente de diagnóstico de fallas basado en algoritmos de inteligencia artificial: se adopta una Red Neuronal Convolucional (CNN) en el aprendizaje profundo. A través de operaciones de convolución y agrupación en múltiples capas, se lleva a cabo un aprendizaje abstracto avanzado de los datos de características, se extraen características clave y se construyen representaciones; se introduce una red de memoria de corto y largo plazo (LSTM) para capturar la dependencia temporal de las secuencias de datos y mejorar la precisión y la capacidad de generalización del modelo; al integrar las ventajas de ambas, se construye un modelo de extremo a extremo para realizar el diagnóstico automático y la alerta temprana de las fallas típicas de los transformadores montados en caja. Después de ser entrenado y verificado con un gran número de conjuntos de datos, el modelo muestra efectividad y confiabilidad en la tarea de diagnóstico de fallas, proporcionando un fuerte apoyo para la operación segura de las estaciones de energía fotovoltaica.

4. Experimento y Análisis de Resultados
4.1 Diseño del Experimento

Se selecciona equipo representativo de transformadores montados en caja en múltiples estaciones de energía fotovoltaica, y se realiza una recolección de datos a largo plazo, cubriendo datos en operación normal y varios modos de falla típica. El conjunto de datos se divide en un conjunto de entrenamiento y un conjunto de prueba en cierta proporción para asegurar la objetividad y precisión del entrenamiento y evaluación del modelo. Al mismo tiempo, se realizan experimentos de simulación para diferentes tipos de fallas para verificar la capacidad de diagnóstico del modelo.

4.2 Presentación y Análisis de Resultados

Los experimentos muestran que el modelo de diagnóstico de fallas basado en algoritmos de inteligencia artificial tiene un excelente rendimiento. Al identificar fallas típicas como el toque a tierra de los devanados, cortocircuitos y anomalías de temperatura, la precisión y la tasa de recuperación son bastante altas. Por ejemplo, para las fallas de toque a tierra de los devanados, la tasa de precisión en el conjunto de prueba supera el 90%; para las fallas de cortocircuito, la tasa de precisión supera el 85%. El modelo también tiene un buen efecto en la predicción del tiempo y la ubicación de las fallas, puede alarmar oportunamente y guiar la operación y el mantenimiento, y reducir eficazmente las pérdidas por fallas.

4.3 Comparación y Discusión

En comparación con los métodos tradicionales, el modelo de algoritmos de inteligencia artificial tiene ventajas evidentes en precisión y eficiencia. Los métodos tradicionales dependen del análisis manual, lo que presenta problemas como errores subjetivos y consumo de tiempo; mientras que el modelo de inteligencia artificial puede diagnosticar fallas de manera automática y rápida, mejorando la precisión y confiabilidad del diagnóstico. Además, tiene una mejor adaptabilidad y capacidad de generalización al tratar con datos complejos a gran escala, proporcionando un soporte técnico más efectivo para la operación segura y estable de los transformadores montados en caja en las estaciones de energía fotovoltaica, demostrando el valor importante y las amplias perspectivas de aplicación del método de investigación en este artículo.

5. Conclusión

La investigación sobre el diagnóstico de fallas típicas de los transformadores montados en caja en las estaciones de energía fotovoltaica basada en algoritmos de inteligencia artificial ha logrado resultados notables. A través de la recolección y procesamiento de datos, la extracción y selección de características, la construcción de modelos y otros enlaces, se ha construido con éxito un modelo de diagnóstico de fallas eficiente y preciso. Los experimentos verifican su excelente rendimiento en la identificación de fallas típicas, proporcionando una garantía confiable para la seguridad operativa de las estaciones de energía fotovoltaica. En el futuro, el rendimiento del modelo se optimizará continuamente para promover la aplicación generalizada de la tecnología en escenarios reales.