تحلیل تشخیص خطا در ترانسفورماترهای پاد-مانت شده در نیروگاه‌های فتوولتائیک

مقدمه

با افزایش مقیاس ایستگاه‌های توان خورشیدی، ترانسفورماتورهای جعبه‌ای به عنوان یکی از تجهیزات کلیدی، تأثیر عمیقی بر عملکرد سیستم در صورت خرابی دارند. این مقاله بر استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی پیشرفته و یکپارچه‌سازی فناوری تحلیل داده‌ها برای بهبود دقت و کارایی تشخیص خطا در ترانسفورماتورهای جعبه‌ای ایستگاه‌های توان خورشیدی تمرکز دارد و پایه فنی محکمی برای عملکرد ایمن و پایدار ایستگاه‌های توان خورشیدی ایجاد می‌کند.

۱. زمینه پژوهش

ترانسفورماتورهای جعبه‌ای در ایستگاه‌های توان خورشیدی به عنوان اجزای هسته‌ای سیستم خورشیدی، وظیفه مهم تبدیل خروجی ولتاژ پایین پانل‌های خورشیدی مستقیم به ولتاژ بالا مناسب برای انتقال را بر عهده دارند. در طول عملکرد بلندمدت، خرابی‌های نمونه‌ای مانند زمین‌گذاری پیچه، کوتاه شدن مدار و باز شدن مدار معمولاً رخ می‌دهند. این خرابی‌ها نه تنها عملکرد عادی ایستگاه را مختل می‌کنند، بلکه ممکن است منجر به خسارت تجهیزات و حتی حوادث ایمنی شوند. تحلیل عمیق این خرابی‌های نمونه برای تشخیص زودهنگام، حل مشکلات و تضمین عملکرد ایمن و پایدار سیستم خورشیدی بسیار مهم است.

۲. کاربرد هوش مصنوعی در تشخیص خطا‌های نمونه
۲.۱ الگوریتم‌های هوش مصنوعی

الگوریتم‌های هوش مصنوعی به عنوان فناوری‌های نوظهور، در زمینه تشخیص خطا در ترانسفورماتورهای جعبه‌ای ایستگاه‌های توان خورشیدی پتانسیل بزرگی دارند. الگوریتم‌های محبوب مانند شبکه‌های عصبی، ماشین‌های بردار پشتیبان و الگوریتم‌های ژنتیک [۱] فرآیند یادگیری و استدلال مغز انسان را شبیه‌سازی می‌کنند و می‌توانند قوانین را از داده‌های پیچیده استخراج کرده و پیش‌بینی‌های دقیق انجام دهند. در سناریوی تشخیص خطا در ترانسفورماتورهای جعبه‌ای ایستگاه‌های توان خورشیدی، آنها می‌توانند داده‌های در مقیاس بزرگ را به طور موثر پردازش کرده، الگوهای پنهان خرابی را شناسایی کرده و نتایج تشخیص دقیق را خروجی دهند.

۲.۲ روش‌های تشخیص خطا در ترانسفورماتورهای جعبه‌ای ایستگاه‌های توان خورشیدی

تشخیص خطا به روش سنتی بر روی تحلیل و آزمایش جامع توسط کارشناسان متخصص تکیه دارد که زمان‌بر، نیروگیر و به عوامل ذهنی تأثیرپذیر است. با این حال، روش تشخیص بر اساس الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌تواند تشخیص خودکار و هوشمندانه را محقق کند. با جمع‌آوری داده‌های عملکرد و پارامترهای حالت ترانسفورماتورهای جعبه‌ای و ترکیب ویژگی‌های الگوریتم‌ها، می‌توان نوع خرابی را به سرعت و با دقت شناسایی کرد، کارایی و دقت تشخیص را افزایش داد، هزینه‌های نگهداری را کاهش داد، خطرات پتانسیل خرابی را مؤثرانه پیشگیری کرد و به بهبود عملکرد و قابلیت اطمینان ایستگاه‌های توان خورشیدی کمک کرد.

۲.۳ مزایای الگوریتم‌های هوش مصنوعی در تشخیص فنی خطا

الگوریتم‌های هوش مصنوعی در تشخیص خطا در ترانسفورماتورهای جعبه‌ای ایستگاه‌های توان خورشیدی مزایای قابل توجهی دارند: ابتدا، می‌توانند داده‌های پیچیده در مقیاس بزرگ را پردازش کرده، قوانین پنهان را استخراج کرده و ویژگی‌های کلیدی را استخراج کنند و می‌توانند به طور مداوم یاد بگیرند و بهینه‌سازی کنند تا دقت و پایداری تشخیص را افزایش دهند؛ ثانیاً، آنها توانایی انطباق قوی دارند و می‌توانند با محیط و شرایط خرابی به طور انعطاف‌پذیری تنظیم شوند، کارآمد، دقیق، خودکار و قابل گسترش هستند و برای تشخیص خطا در ترانسفورماتورهای جعبه‌ای در انواع مختلف ایستگاه‌های توان مناسب هستند. با تحلیل ویژگی‌های داده و موارد تاریخی، می‌توانند الگوهای خرابی مانند ناهماهنگی دمایی و آسیب عایق [۲] را به سرعت محل‌یابی و شناسایی کنند؛ ثالثاً، آنها حمایت از نظارت و هشدار زننده در زمان واقعی را فراهم می‌کنند، می‌توانند مشکلات پتانسیل را به طور زمانی شناسایی کنند، زمان توقف سیستم را کاهش دهند و همچنین می‌توانند داده‌های چند منبع ناهماهنگ مانند داده‌های حسگر و لاگ‌های عملیاتی را برای تحلیل جامع ترکیب کنند، دقت و جامعیت تشخیص را افزایش دهند و حمایت قابل اعتمادی برای تصمیمات عملیاتی و نگهداری فراهم کنند. این موضوع برای تضمین عملکرد پایدار و ایمن تجهیزات و ترویج توسعه پایدار ایستگاه‌های توان خورشیدی بسیار مهم است.

۳. روش‌های پژوهش
۳.۱ جمع‌آوری و پردازش داده‌ها

برای انجام پژوهش درباره تشخیص خطا‌های نمونه در ترانسفورماتورهای جعبه‌ای ایستگاه‌های توان خورشیدی، حسگرهایی بر روی ترانسفورماتورهای جعبه‌ای نصب می‌شوند تا پارامترهای کلیدی مانند دما، رطوبت، جریان و ولتاژ را به طور واقعی نظارت کنند. حسگرهای داده‌ها را در فواصل زمانی ثابت جمع‌آوری می‌کنند و آنها را به سرور ذخیره‌سازی ارسال می‌کنند. داده‌های اصلی از طریق فرآیندهای پیش‌پردازش مانند حذف نویز، مدیریت داده‌های دور افتاده و تمیزکاری به منظور تضمین کیفیت و دقت داده‌ها پردازش می‌شوند و در نهایت یک مجموعه داده کامل برای استخراج ویژگی و ساخت مدل ساخته می‌شود.

۳.۲ استخراج و انتخاب ویژگی

ویژگی‌های چند بعدی مانند دمای میانگین، جریان قله و توزیع فرکانس از داده‌های اصلی استخراج می‌شوند تا وضعیت عملکرد ترانسفورماتورهای جعبه‌ای را مشخص کنند. پارامترهای ویژگی نماینده از طریق تحلیل آماری و تحلیل حوزه فرکانس استخراج می‌شوند. همزمان، روش‌هایی مانند تحلیل مؤلفه اصلی (PCA) برای غربالگری و بهینه‌سازی ویژگی‌ها، کاهش ابعاد، حذف تکرار و انتخاب ویژگی‌های کلیدی برای ساخت و آموزش مدل استفاده می‌شوند.

۳.۳ ساخت مدل تشخیص خطا

یک مدل تشخیص خطا کارآمد بر اساس الگوریتم‌های هوش مصنوعی ساخته می‌شود: شبکه عصبی کانولوشنی (CNN) در یادگیری عمیق به کار گرفته می‌شود. از طریق عملیات کانولوشن و پولینگ چند لایه، یادگیری انتزاعی پیشرفته داده‌های ویژگی انجام می‌شود، ویژگی‌های کلیدی استخراج می‌شوند و نمایش‌ها ساخته می‌شوند؛ شبکه حافظه بلند-کوتاه مدت (LSTM) معرفی می‌شود تا وابستگی زمانی دنباله‌های داده را ضبط کرده و دقت و تعمیم‌پذیری مدل را افزایش دهد؛ با ترکیب مزایای هر دو، یک مدل انتهایی-به-انتهایی ساخته می‌شود تا تشخیص خودکار و هشدار زننده خطا‌های نمونه ترانسفورماتورهای جعبه‌ای را محقق کند. پس از آموزش و تأیید با مجموعه داده‌های بزرگ، مدل در وظیفه تشخیص خطا مؤثر و قابل اعتماد نشان داده شده و حمایت قوی برای عملکرد ایمن ایستگاه‌های توان خورشیدی فراهم می‌کند.

۴. آزمایش و تحلیل نتایج
۴.۱ طراحی آزمایش

تجهیزات نماینده ترانسفورماتورهای جعبه‌ای در چندین ایستگاه توان خورشیدی انتخاب می‌شوند و جمع‌آوری داده‌های بلندمدت انجام می‌شود که شامل داده‌های در حالت عملکرد عادی و گونه‌های مختلف خطا نمونه است. مجموعه داده به نسبتی به مجموعه آموزش و تست تقسیم می‌شود تا اطمینان حاصل شود که آموزش و ارزیابی مدل به صورت موضوعی و دقیق انجام شده است. همزمان، آزمایش‌های شبیه‌سازی برای گونه‌های مختلف خطا انجام می‌شود تا توانایی تشخیص مدل را تأیید کند.

۴.۲ نمایش و تحلیل نتایج

آزمایش‌ها نشان می‌دهند که مدل تشخیص خطا بر اساس الگوریتم‌های هوش مصنوعی عملکرد برجسته‌ای دارد. در شناسایی خطا‌های نمونه مانند زمین‌گذاری پیچه، کوتاه شدن مدار و ناهماهنگی دمایی، دقت و نرخ بازیابی بسیار بالا است. به عنوان مثال، برای خطا‌های زمین‌گذاری پیچه، نرخ دقت در مجموعه تست بیش از ۹۰٪ است؛ برای خطا‌های کوتاه شدن مدار، نرخ دقت بیش از ۸۵٪ است. مدل همچنین در پیش‌بینی زمان و مکان وقوع خطا‌ها نیز اثر بسیار خوبی دارد، می‌تواند به طور زمانی هشدار دهد و عملیات و نگهداری را هدایت کند و به طور مؤثر خسارات ناشی از خطا را کاهش دهد.

۴.۳ مقایسه و بحث

در مقایسه با روش‌های سنتی، مدل الگوریتم هوش مصنوعی مزایای واضحی در دقت و کارایی دارد. روش‌های سنتی بر تحلیل دستی تکیه دارند که مشکلاتی مانند خطاهای ذهنی و وقت‌گیر بودن دارند؛ در حالی که مدل هوش مصنوعی می‌تواند خطا‌ها را به طور خودکار و سریع تشخیص دهد و دقت و قابلیت اطمینان تشخیص را افزایش دهد. علاوه بر این، آنها توانایی انطباق و تعمیم‌پذیری بهتری در مواجهه با داده‌های پیچیده در مقیاس بزرگ دارند و حمایت فنی مؤثرتری برای عملکرد ایمن و پایدار ترانسفورماتورهای جعبه‌ای در ایستگاه‌های توان خورشیدی فراهم می‌کنند، اهمیت و چشم‌انداز کاربردی گسترده روش پژوهشی این مقاله را نشان می‌دهند.

۵. نتیجه‌گیری

تحقیق درباره تشخیص خطا‌های نمونه ترانسفورماتورهای جعبه‌ای در ایستگاه‌های توان خورشیدی بر اساس الگوریتم‌های هوش مصنوعی نتایج قابل توجهی به دست آورده است. از طریق مراحل جمع‌آوری و پردازش داده‌ها، استخراج و انتخاب ویژگی، ساخت مدل و غیره، یک مدل تشخیص خطا کارآمد و دقیق موفق به ساخت شده است. آزمایش‌ها کارایی برجسته آن در شناسایی خطا‌های نمونه را تأیید کرده‌اند و تضمین قابل اعتمادی برای ایمنی عملکرد ایستگاه‌های توان خورشیدی فراهم کرده‌اند. در آینده، عملکرد مدل به طور مداوم بهینه‌سازی خواهد شد تا کاربرد گسترده فناوری در سناریوهای واقعی را ترویج دهد.