Pagsusuri ng Pagsisiyasat ng Kaguluhan sa Pad-Mounted Transformers sa Mga Solar Power Plant

Panimula

Sapagkat patuloy na lumalaki ang saklaw ng mga solar power plant, ang mga pad-mounted transformers, bilang isa sa mga pangunahing kagamitan, may malalim na epekto sa operasyon ng sistema kapag sila ay nabigong gumana. Ang papel na ito ay nakatuon sa paggamit ng mga maunlad na algoritmo ng artificial intelligence at integrasyon ng teknolohiya ng pagsusuri ng data upang mapabuti ang katumpakan at epektibidad ng pagtukoy sa mga kasalanan para sa mga pad-mounted transformers sa mga solar power plant, at upang maitayo ang matatag na teknikal na pundasyon para sa ligtas at matatag na operasyon ng mga solar power plant.

1. Pagnanais ng Pag-aaral

Ang mga pad-mounted transformers sa mga solar power plant, bilang pangunahing bahagi ng sistemang solar, ay nagtataguyod ng mahalagang tungkulin ng pagbabago ng mababang-boltayang lakas na inilalabas ng mga DC solar panel sa mataas na boltayang lakas na angkop para sa paghahatid. Sa mahabang panahon ng operasyon, karaniwang nangyayari ang mga kasalanan tulad ng grounding ng winding, short-circuit, at open-circuit. Ang mga kasalanan na ito hindi lamang nakakaapekto sa normal na operasyon ng planta, ngunit maaari rin itong magresulta sa pagkasira ng kagamitan at kahit na mga aksidente sa kaligtasan. Ang malalim na pagsusuri ng mga kasalanan na ito ay may malaking kahalagahan para sa maagang pagtukoy, paglutas ng problema, at pagsiguro ng ligtas at matatag na operasyon ng sistemang solar.

2. Paggamit ng Artificial Intelligence sa Karaniwang Pagtukoy ng Kasalanan
2.1 Mga Algoritmo ng Artificial Intelligence

Bilang bagong teknolohiya, ang mga algoritmo ng artificial intelligence ay may malaking potensyal sa larangan ng pagtukoy ng kasalanan para sa mga pad-mounted transformers sa mga solar power plant. Ang mga pangunahing algoritmo tulad ng neural networks, support vector machines, at genetic algorithms [1] ay sumasalamin sa proseso ng pag-aaral at pag-uugali ng utak ng tao, at maaaring makuhang batas mula sa masalimuot na data at gawin ang tumpak na hula. Sa scenario ng pagtukoy ng kasalanan para sa mga pad-mounted transformers sa mga solar power plant, maaari silang mabisa na prosesuhi ang malaking bilang ng data, kilalanin ang napatagong pattern ng kasalanan, at ibigay ang tumpak na resulta ng pagtukoy.

2.2 Mga Pamamaraan ng Pagtukoy ng Kasalanan para sa Mga Pad-mounted Transformers sa Mga Solar Power Plant

Ang tradisyunal na pagtukoy ng kasalanan ay umaasa sa mga propesyonal na personal para sa komprehensibong pagsusuri at pag-analisa, na kung saan ay nakakainis, mahirap, at madaling maapektuhan ng mga subhektibong factor. Gayunpaman, ang pamamaraan ng pagtukoy batay sa mga algoritmo ng artificial intelligence ay maaaring maisagawa ang automatikong at intelligenteng pagtukoy. Sa pamamagitan ng pagkuha ng datos ng operasyon at estado ng mga pad-mounted transformers at pag-combine ng mga katangian ng algoritmo, maaari itong mabilis at tumpak na kilalanin ang uri ng kasalanan, mapabuti ang epektibidad at katumpakan ng pagtukoy, bawasan ang gastos sa pagmamanage, mabawasan ang potensyal na panganib ng kasalanan, at tumulong sa pagpapabuti ng performance at reliabilidad ng mga solar power plant.

2.3 Mga Bentahe ng Mga Algoritmo ng Artificial Intelligence sa Teknikal na Pagtukoy ng Kasalanan

Ang mga algoritmo ng artificial intelligence ay may malaking bentahe sa pagtukoy ng kasalanan para sa mga pad-mounted transformers sa mga solar power plant: Una, maaari silang prosesuhi ang napakalaking bilang ng masalimuot na data, kunin ang potensyal na batas, ilunsad ang mga pangunahing katangian, at maaaring patuloy na matuto at i-optimize upang mapabuti ang katumpakan at estabilidad ng pagtukoy; Pangalawa, sila ay may malakas na kakayahang sumunod at maaaring mapag-iyakin na ayusin sa kapaligiran at kondisyon ng kasalanan, na mabisang, tumpak, automatiko, at may mahusay na kakayahan ng paglalaki, na angkop para sa pagtukoy ng kasalanan para sa mga pad-mounted transformers sa iba't ibang uri ng mga planta. Sa pamamagitan ng pagsusuri ng mga katangian ng data at mga historical na kaso, maaari silang mabilis na lokasyon at kilalanin ang pattern ng kasalanan tulad ng anomalya sa temperatura at pinsala sa insulate [2]; Pangatlo, sila ay sumusuporta sa real-time monitoring at early warning, maaaring agad na detektiyun ang potensyal na problema, bawasan ang downtime ng sistema, at maaari ring ipagsama ang multi-source heterogeneous data tulad ng sensor data at operation logs para sa comprehensive na analisis, mapabuti ang kabuuang katumpakan at epektibidad ng pagtukoy, at magbigay ng maasahanang suporta para sa mga desisyon sa operasyon at pagmamanage. Ito ay may malaking kahalagahan para sa pagsiguro ng matatag at ligtas na operasyon ng kagamitan at pagpapalaganap ng sustainable development ng mga solar power plant.

3. Mga Pamamaraan ng Pag-aaral
3.1 Pagkolekta at Pagproseso ng Data

Upang maisagawa ang pag-aaral sa karaniwang pagtukoy ng kasalanan para sa mga pad-mounted transformers sa mga solar power plant, iminumungkahing isagawa ang mga sensor sa mga pad-mounted transformers upang monitorin ang mga pangunahing parameter tulad ng temperatura, humidity, current, at voltage sa real-time. Ang mga sensor ay kinukuha ng data sa regular na interval ng oras at isinasailalim ito sa storage server para sa recording. Ang orihinal na data ay dadaanin sa mga pre-processing procedure tulad ng denoising, outlier handling, at cleaning upang masiguro ang kalidad at katumpakan ng data, at sa wakas, itatayo ang buong dataset para sa susunod na feature extraction at model building.

3.2 Feature Extraction at Selection

Maramihang dimensyon ng features tulad ng average temperature, peak current, at frequency distribution ay inilalabas mula sa orihinal na data upang ilarawan ang estado ng operasyon ng mga pad-mounted transformers. Ang mga representative na feature parameters ay minining sa pamamagitan ng statistical analysis at frequency domain analysis. Sa parehong oras, ginagamit ang mga pamamaraan tulad ng Principal Component Analysis (PCA) upang suriin at i-optimize ang mga feature, bawasan ang dimensyon, alisin ang redundancy, at piliin ang mga pangunahing feature para sa model building at training.

3.3 Construction ng Fault Diagnosis Model

Isinasaayos ang isang mabisang fault diagnosis model batay sa mga algoritmo ng artificial intelligence: Ginagamit ang Convolutional Neural Network (CNN) sa deep learning. Sa pamamagitan ng multiple-layer convolution at pooling operations, ginagawa ang advanced abstract learning ng feature data, inilalabas ang mga pangunahing feature, at binubuo ang mga representation; ipinasok ang Long Short-Term Memory network (LSTM) upang hawakan ang time dependence ng data sequences at mapabuti ang katumpakan at generalization ability ng model; sa pamamagitan ng pagsasama ng mga birtud ng parehong CNN at LSTM, itinayo ang end-to-end model upang maisagawa ang automatic diagnosis at early warning ng mga typical faults ng mga pad-mounted transformers. Matapos ang training at verification gamit ang malaking bilang ng datasets, ang model ay nagpakita ng epektividad at reliabilidad sa task ng fault diagnosis, nagbibigay ng malakas na suporta para sa ligtas na operasyon ng mga solar power plant.

4. Experiment at Result Analysis
4.1 Design ng Experiment

Pinili ang mga representatibong pad-mounted transformer equipment sa maraming solar power plants, at isinagawa ang long-term data collection, na sumasaklaw sa data sa normal na operasyon at iba't ibang typical fault modes. Ang dataset ay hinati sa training set at test set sa tiyak na proporsyon upang masigurado ang objectivity at katumpakan ng model training at evaluation. Sa parehong oras, isinagawa ang simulation experiments para sa iba't ibang uri ng mga kasalanan upang ipapatunayan ang kakayahan ng model sa pagtukoy ng kasalanan.

4.2 Display at Analysis ng Resulta

Nagpapakita ang mga experiment na ang fault diagnosis model batay sa mga algoritmo ng artificial intelligence ay may kamangha-manghang performance. Kapag tinukoy ang mga typical faults tulad ng winding grounding, short-circuit, at temperature anomalies, ang katumpakan at recall rate ay napakahigh. Halimbawa, para sa winding grounding faults, ang katumpakan rate sa test set ay lumampas sa 90%; para sa short-circuit faults, ang katumpakan rate ay lumampas sa 85%. Ang model din ay may mabuting epekto sa paghula ng oras at lugar ng pagkakasala, maaaring mag-alarm agad at gabayan ang operasyon at pagmamanage, at mabawasan ang pagkawala dahil sa kasalanan.

4.3 Comparison at Discussion

Kumpara sa mga tradisyunal na pamamaraan, ang modelo ng algoritmo ng artificial intelligence ay may malinaw na bentahe sa katumpakan at epektibidad. Ang mga tradisyunal na pamamaraan ay umaasa sa manual na pagsusuri, na may mga problema tulad ng subjective errors at time-consuming; samantalang ang modelo ng artificial intelligence ay maaaring mag-diagnose ng kasalanan nang automatiko at mabilis, mapabuti ang katumpakan at reliabilidad ng pagtukoy. Bukod dito, ito ay may mas mahusay na adaptability at generalization ability kapag nakikipaglaban sa malaking bilang ng masalimuot na data, nagbibigay ng mas epektibong teknikal na suporta para sa ligtas at matatag na operasyon ng mga pad-mounted transformers sa mga solar power plant, ipinapakita ang mahalagang halaga at malawak na application prospects ng pamamaraan ng pag-aaral sa paper na ito.

5. Conclusion

Ang pag-aaral sa karaniwang pagtukoy ng kasalanan para sa mga pad-mounted transformers sa mga solar power plant batay sa mga algoritmo ng artificial intelligence ay nakuha ang napakahusay na resulta. Sa pamamagitan ng pagkolekta at pagproseso ng data, feature extraction at selection, model building, at iba pa, matagumpay na itinayo ang isang mabisang at tumpak na fault diagnosis model. Ang mga eksperimento ay napatunayan ang kanyang kamangha-manghang performance sa pagtukoy ng mga typical faults, nagbibigay ng maasahang tagapagtustos para sa ligtas na operasyon ng mga solar power plant. Sa hinaharap, ang performance ng model ay patuloy na i-optimize upang mapromote ang malawak na aplikasyon ng teknolohiya sa aktwal na mga scenario.