تحلیل تشخیص خطا در ترانسفورماتورهای پادمونت شده در نیروگاه‌های فتوولتائیک

مقدمه

با افزایش مداوم مقیاس ایستگاه‌های توان خورشیدی، ترانس‌های جعبه‌ای به عنوان یکی از تجهیزات کلیدی، در صورت بروز عیب در آنها، تأثیر عمیقی بر عملکرد سیستم دارند. این مقاله به استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی پیشرفته و یکپارچه‌سازی فناوری تحلیل داده‌ها می‌پردازد تا دقت و کارایی تشخیص عیب ترانس‌های جعبه‌ای در ایستگاه‌های توان خورشیدی را افزایش دهد و پایه‌ای فنی محکم برای عملکرد ایمن و پایدار ایستگاه‌های توان خورشیدی ایجاد کند.

۱. زمینه تحقیق

ترانس‌های جعبه‌ای در ایستگاه‌های توان خورشیدی، به عنوان مؤلفه‌های هسته‌ای سیستم خورشیدی، وظیفه مهم تبدیل توان پایین ولتاژ خروجی پنل‌های خورشیدی مستقیم به توان بالا ولتاژ مناسب برای انتقال را بر عهده دارند. در طول عملکرد بلندمدت، عیوب معمولی مانند زمین شدن پیچش، کوتاه شدن مدار و باز شدن مدار به طور مکرر رخ می‌دهند. این عیوب نه تنها عملکرد طبیعی ایستگاه را اختلال می‌دهند، بلکه ممکن است منجر به آسیب دیدن تجهیزات و حتی حوادث ایمنی شوند. تجزیه و تحلیل عمیق این عیوب معمولی برای تشخیص زودهنگام، حل مشکلات و تضمین عملکرد ایمن و پایدار سیستم خورشیدی اهمیت بسیاری دارد.

۲. کاربرد هوش مصنوعی در تشخیص عیب معمولی
۲.۱ الگوریتم‌های هوش مصنوعی

به عنوان فناوری‌های نوظهور، الگوریتم‌های هوش مصنوعی در حوزه تشخیص عیب ترانس‌های جعبه‌ای در ایستگاه‌های توان خورشیدی پتانسیل بزرگی دارند. الگوریتم‌های اصلی 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 عیب ترانس‌های جعبه‌ای در ایستگاه‌های توان خورشیدی، آنها می‌توانند داده‌های بزرگ مقیاس را به طور موثر پردازش کرده، الگوهای پنهان عیب را شناسایی کرده و نتایج تشخیص دقیق را خروجی دهند.

۲.۲ روش‌های تشخیص عیب ترانس‌های جعبه‌ای در ایستگاه‌های توان خورشیدی

تشخیص عیب سنتی به کارشناسان متخصص برای آزمایش و تحلیل کامل متکی است که زمان‌بر، پرهزینه و به راحتی تحت تأثیر عوامل ذهنی قرار می‌گیرد. با این حال، روش تشخیص مبتنی بر الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌تواند تشخیص خودکار و هوشمندانه را محقق کند. با جمع‌آوری داده‌های عملکرد و پارامترهای وضعیت ترانس‌های جعبه‌ای و ترکیب ویژگی‌های الگوریتم‌ها، می‌توان به سرعت و به طور دقیق نوع عیب را شناسایی کرد، کارایی و دقت تشخیص را افزایش داد، هزینه‌های نگهداری را کاهش داد، خطرات پنهان عیب را مؤثرانه پیشگیری کرد و به بهبود عملکرد و قابلیت اطمینان ایستگاه‌های توان خورشیدی کمک کرد.

۲.۳ مزایای الگوریتم‌های هوش مصنوعی در تشخیص عیب فنی

الگوریتم‌های هوش مصنوعی مزایای قابل توجهی در تشخیص عیب ترانس‌های جعبه‌ای در ایستگاه‌های توان خورشیدی دارند: اولاً، می‌توانند داده‌های پیچیده و انبوه را پردازش کرده، قوانین پنهان را استخراج کرده، ویژگی‌های کلیدی را استخراج کرده و به طور مداوم یاد بگیرند و بهینه‌سازی کنند تا دقت و پایداری تشخیص را افزایش دهند؛ ثانیاً، توانایی تطبیق‌پذیری قوی دارند و می‌توانند با محیط و شرایط عیب به طور انعطاف‌پذیری تنظیم شوند، کارآمد، دقیق، خودکار و قابل گسترش هستند و برای تشخیص عیب ترانس‌های جعبه‌ای در انواع مختلف ایستگاه‌ها مناسب هستند. با تحلیل ویژگی‌های داده‌ها و موارد تاریخی، می‌توانند به سرعت الگوهای عیب مانند ناهماهنگی دمایی و آسیب دیدگی عایق [۲] را شناسایی کنند؛ ثالثاً، پشتیبانی از نظارت و هشدار زنی در زمان واقعی دارند، می‌توانند مشکلات پنهان را به طور زمانی شناسایی کرده، زمان توقف سیستم را کاهش داده و می‌توانند داده‌های چند منبع و غیرهمگن مانند داده‌های حسگر و لاگ‌های عملکرد را برای تحلیل جامع ادغام کنند، دقت و جامعیت تشخیص را افزایش داده و پشتیبانی قابل اعتمادی برای تصمیمات عملیاتی و نگهداری ارائه دهند. این موضوع برای تضمین عملکرد پایدار و ایمن تجهیزات و ترویج توسعه پایدار ایستگاه‌های توان خورشیدی اهمیت بسیاری دارد.

۳. روش‌های تحقیق
۳.۱ جمع‌آوری و پردازش داده‌ها

برای انجام تحقیق در تشخیص عیب معمولی ترانس‌های جعبه‌ای در ایستگاه‌های توان خورشیدی، حسگرها روی ترانس‌های جعبه‌ای نصب می‌شوند تا پارامترهای کلیدی مانند دما، رطوبت، جریان و ولتاژ را به طور واقعی نظارت کنند. حسگرها داده‌ها را در فواصل زمانی ثابت جمع‌آوری کرده و آنها را به سرور ذخیره‌سازی ارسال می‌کنند. داده‌های اولیه با روش‌های پیش‌پردازش مانند کاهش نویز، مدیریت نقاط دورافتاده و تمیزکاری پردازش می‌شوند تا کیفیت و دقت داده‌ها تضمین شود و در نهایت مجموعه داده کاملی برای استخراج ویژگی و ساخت مدل ایجاد می‌شود.

۳.۲ استخراج و انتخاب ویژگی

ویژگی‌های چندبعدی مانند دمای میانگین، جریان پیک و توزیع فرکانس از داده‌های اولیه استخراج می‌شوند تا وضعیت عملکرد ترانس‌های جعبه‌ای را مشخص کنند. پارامترهای ویژگی نماینده از طریق تحلیل آماری و تحلیل حوزه فرکانس استخراج می‌شوند. در همان زمان، روش‌هایی مانند تحلیل مؤلفه اصلی (PCA) برای انتخاب و بهینه‌سازی ویژگی‌ها، کاهش بعد، حذف اضافی و انتخاب ویژگی‌های کلیدی برای ساخت و آموزش مدل استفاده می‌شود.

۳.۳ ساخت مدل تشخیص عیب

یک مدل تشخیص عیب کارآمد بر اساس الگوریتم‌های هوش مصنوعی ساخته می‌شود: یک شبکه عصبی کانولوشنی (CNN) در یادگیری عمیق اتخاذ می‌شود. از طریق عملیات کانولوشن و پولینگ چندلایه، یادگیری پیشرفته و انتزاعی داده‌های ویژگی انجام می‌شود، ویژگی‌های کلیدی استخراج می‌شوند و نمایش‌ها ساخته می‌شوند؛ یک شبکه حافظه بلند-کوتاه‌مدت (LSTM) معرفی می‌شود تا وابستگی زمانی دنباله‌های داده را شناسایی 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 زنی عیوب معمولی ترانس‌های جعبه‌ای را محقق کند. پس از آموزش و تأیید با مجموعه داده‌های بزرگ، مدل در وظیفه تشخیص عیب اثربخشی و قابلیت اطمینان را نشان می‌دهد و پشتیبانی قوی برای عملکرد ایمن ایستگاه‌های توان خورشیدی ارائه می‌کند.

۴. آزمایش و تحلیل نتایج
۴.۱ طراحی آزمایش

تجهیزات ترانس جعبه‌ای نماینده در چندین ایستگاه توان خورشیدی انتخاب می‌شوند و جمع‌آوری داده‌های بلندمدت انجام می‌شود که شامل داده‌های عملکرد عادی و حالت‌های عیب معمولی می‌باشد. مجموعه داده به تعداد مشخصی به مجموعه آموزش و تست تقسیم می‌شود تا اجرایی و دقت آموزش و ارزیابی مدل تضمین شود. همزمان، آزمایش‌های شبیه‌سازی برای انواع مختلف عیب انجام می‌شود تا توانایی تشخیص مدل را تأیید کند.

۴.۲ نمایش و تحلیل نتایج

آزمایش‌ها نشان می‌دهند که مدل تشخیص عیب مبتنی بر الگوریتم‌های هوش مصنوعی عملکرد عالی دارد. هنگام شناسایی عیوب معمولی مانند زمین شدن پیچش، کوتاه شدن مدار و ناهماهنگی دمایی، دقت و بازیابی بسیار بالا است. به عنوان مثال، برای عیب زمین شدن پیچش، دقت در مجموعه تست بیش از ۹۰٪ است؛ برای عیب کوتاه شدن مدار، دقت بیش از ۸۵٪ است. مدل همچنین در پیش‌بینی زمان و محل وقوع عیب نیز اثر مثبت دارد، می‌تواند به طور زمانی هشدار دهد و عملیات و نگهداری را هدایت کند و به طور مؤثر خسارات عیب 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 به تحلیل دستی متکی هستند که مشکلاتی مانند خطاهای ذهنی و زمان‌بر بودن دارند؛ در حالی که مدل هوش مصنوعی می‌تواند به طور خودکار و سریع عیب را تشخیص دهد و دقت و قابلیت اطمینان تشخیص را افزایش دهد. علاوه بر این، وقتی با داده‌های پیچیده و بزرگ مقیام می‌شود، تطبیق‌پذیری و تعمیم‌پذیری بهتری دارد و پشتیبانی فنی مؤثرتری برای عملکرد ایمن و پایدار ترانس‌های جعبه‌ای در ایستگاه‌های توان خورشیدی ارائه می‌دهد، که اهمیت و چشم‌انداز کاربرد گسترده روش تحقیق ارائه شده در این مقاله را نشان می‌دهد.

۵. نتیجه‌گیری

تحقیق در تشخیص عیب معمولی ترانس‌های جعبه‌ای در ایستگاه‌های توان خورشیدی مبتنی بر الگوریتم‌های هوش مصنوعی نتایج برجسته‌ای به دست آورده است. از طریق مراحل جمع‌آوری و پردازش داده‌ها، استخراج و انتخاب ویژگی‌ها و ساخت مدل، یک مدل تشخیص عیب کارآمد و دقیق به طور موفقیت‌آمیز ساخته شده است. آزمایش‌ها عملکرد عالی آن را در شناسایی عیوب معمولی تأیید کرده‌اند و تضمین قابل اعتمادی برای ایمنی عملکرد ایستگاه‌های توان خورشیدی ارائه می‌دهند. در آینده، عملکرد مدل به طور مداوم بهینه‌سازی خواهد شد تا گسترش گسترده فناوری در سناریوهای واقعی را ترویج دهد.