Analyse de diagnostic des pannes des transformateurs encastrés dans les centrales photovoltaïques
Introduction
Alors que l'échelle des centrales photovoltaïques continue de s'élargir, les transformateurs sur pied, en tant qu'un des équipements clés, ont un impact profond sur le fonctionnement du système lorsqu'ils tombent en panne. Cet article se concentre sur l'utilisation d'algorithmes avancés d'intelligence artificielle et l'intégration de la technologie d'analyse de données pour améliorer la précision et l'efficacité du diagnostic de panne des transformateurs sur pied dans les centrales photovoltaïques, et pour établir une solide base technique pour le fonctionnement sûr et stable des centrales photovoltaïques.
1. Contexte de la recherche
Les transformateurs sur pied dans les centrales photovoltaïques, en tant que composants essentiels du système photovoltaïque, sont chargés de la tâche cruciale de convertir la puissance à basse tension produite par les panneaux photovoltaïques en courant continu en puissance à haute tension adaptée à la transmission. Au cours de leur exploitation à long terme, des pannes typiques telles que la mise à la terre des enroulements, les courts-circuits et les ouverts se produisent fréquemment. Ces pannes perturbent non seulement le fonctionnement normal de la centrale mais peuvent également entraîner des dommages aux équipements et même des accidents de sécurité. Une analyse approfondie de ces pannes typiques est d'une grande importance pour le diagnostic précoce, la résolution des problèmes et la garantie du fonctionnement sûr et stable du système photovoltaïque.
2. Application de l'intelligence artificielle au diagnostic de pannes typiques
2.1 Algorithmes d'intelligence artificielle
En tant que technologies émergentes, les algorithmes d'intelligence artificielle présentent un grand potentiel dans le domaine du diagnostic de pannes des transformateurs sur pied dans les centrales photovoltaïques. Des algorithmes mainstream tels que les réseaux de neurones, les machines à vecteurs de support et les algorithmes génétiques [1] simulent le processus d'apprentissage et de raisonnement du cerveau humain, et peuvent extraire des lois à partir de données complexes et faire des prédictions précises. Dans le scénario du diagnostic de pannes des transformateurs sur pied dans les centrales photovoltaïques, ils peuvent traiter efficacement de grandes quantités de données, identifier des motifs de panne cachés et fournir des résultats de diagnostic précis.
2.2 Méthodes de diagnostic de pannes pour les transformateurs sur pied dans les centrales photovoltaïques
Le diagnostic de pannes traditionnel repose sur des personnels professionnels pour une détection et une analyse globales, ce qui est chronophage, coûteux en main-d'œuvre et facilement influencé par des facteurs subjectifs. Cependant, la méthode de diagnostic basée sur des algorithmes d'intelligence artificielle peut réaliser un diagnostic automatisé et intelligent. En collectant les données de fonctionnement et les paramètres d'état des transformateurs sur pied et en combinant les caractéristiques des algorithmes, elle peut rapidement et précisément identifier les types de pannes, améliorer l'efficacité et la précision du diagnostic, réduire les coûts de maintenance, prévenir efficacement les risques potentiels de pannes et aider à améliorer les performances et la fiabilité des centrales photovoltaïques.
2.3 Avantages des algorithmes d'intelligence artificielle dans le diagnostic technique des pannes
Les algorithmes d'intelligence artificielle présentent des avantages significatifs dans le diagnostic de pannes des transformateurs sur pied dans les centrales photovoltaïques : tout d'abord, ils peuvent traiter des données massives et complexes, extraire des lois potentielles, extraire des caractéristiques clés, et peuvent apprendre et s'optimiser continuellement pour améliorer la précision et la stabilité du diagnostic ; deuxièmement, ils possèdent des capacités d'adaptation fortes et peuvent ajuster flexiblement avec l'environnement et les conditions de panne, étant efficaces, précis, automatisés et ayant une bonne extensibilité, adaptés au diagnostic de pannes de transformateurs sur pied dans différents types de centrales ; en analysant les caractéristiques des données et les cas historiques, ils peuvent rapidement localiser et identifier des motifs de panne tels que les anomalies de température et les dommages d'isolation [2] ; troisièmement, ils supportent la surveillance en temps réel et l'alerte précoce, peuvent détecter en temps opportun les problèmes potentiels, réduire les temps d'arrêt du système, et peuvent également fusionner des données hétérogènes multi-sources telles que les données des capteurs et les journaux d'exploitation pour une analyse globale, améliorant ainsi la compréhension et la précision du diagnostic, et fournissant un soutien fiable pour les décisions d'exploitation et de maintenance. Cela est d'une grande importance pour assurer le fonctionnement stable et sûr des équipements et promouvoir le développement durable des centrales photovoltaïques.
3. Méthodes de recherche
3.1 Collecte et traitement des données
Pour mener la recherche sur le diagnostic de pannes typiques des transformateurs sur pied dans les centrales photovoltaïques, des capteurs sont installés sur les transformateurs sur pied pour surveiller en temps réel des paramètres clés tels que la température, l'humidité, le courant et la tension. Les capteurs collectent des données à intervalles fixes et les transmettent au serveur de stockage pour être enregistrées. Les données brutes subissent des procédures de prétraitement telles que le débruitage, le traitement des valeurs aberrantes et le nettoyage pour assurer la qualité et la précision des données, et finalement, un ensemble de données complet est construit pour l'extraction ultérieure des caractéristiques et la construction du modèle.
3.2 Extraction et sélection des caractéristiques
Des caractéristiques multidimensionnelles telles que la température moyenne, le courant de pointe et la distribution de fréquence sont extraites des données brutes pour caractériser l'état de fonctionnement des transformateurs sur pied. Des paramètres de caractéristiques représentatifs sont minés par l'analyse statistique et l'analyse du domaine fréquentiel. En même temps, des méthodes telles que l'Analyse en Composantes Principales (ACP) sont utilisées pour trier et optimiser les caractéristiques, réduire les dimensions, éliminer la redondance et sélectionner les caractéristiques clés pour la construction et l'entraînement du modèle.
3.3 Construction du modèle de diagnostic de pannes
Un modèle de diagnostic de pannes efficace est construit sur la base d'algorithmes d'intelligence artificielle : un Réseau de Neurones Convolutif (CNN) en apprentissage profond est adopté. Grâce à des opérations de convolution et de pooling multi-couches, il effectue un apprentissage abstrait avancé des données de caractéristiques, extrait des caractéristiques clés et construit des représentations ; un réseau LSTM (Long Short-Term Memory) est introduit pour capturer la dépendance temporelle des séquences de données et renforcer la précision et la capacité de généralisation du modèle ; en intégrant les avantages des deux, un modèle de bout en bout est construit pour réaliser le diagnostic automatique et l'alerte précoce des pannes typiques des transformateurs sur pied. Après l'entraînement et la vérification avec de nombreux ensembles de données, le modèle montre son efficacité et sa fiabilité dans la tâche de diagnostic de pannes, offrant un soutien fort pour le fonctionnement sûr des centrales photovoltaïques.
4. Expérience et analyse des résultats
4.1 Conception de l'expérience
Du matériel de transformateur sur pied représentatif dans plusieurs centrales photovoltaïques est sélectionné, et une collecte de données à long terme est effectuée, couvrant des données en fonctionnement normal et divers modes de pannes typiques. L'ensemble de données est divisé en un ensemble d'entraînement et un ensemble de test dans une certaine proportion pour assurer l'objectivité et la précision de l'entraînement et de l'évaluation du modèle. En même temps, des expériences de simulation sont menées pour différents types de pannes afin de vérifier la capacité de diagnostic du modèle.
4.2 Présentation et analyse des résultats
Les expériences montrent que le modèle de diagnostic de pannes basé sur des algorithmes d'intelligence artificielle présente d'excellentes performances. Lors de l'identification de pannes typiques telles que la mise à la terre des enroulements, les courts-circuits et les anomalies de température, la précision et le taux de rappel sont très élevés. Par exemple, pour les pannes de mise à la terre des enroulements, le taux de précision sur l'ensemble de test dépasse 90 % ; pour les pannes de court-circuit, le taux de précision dépasse 85 %. Le modèle a également un bon effet dans la prédiction du moment et de l'emplacement des pannes, peut alerter en temps opportun et guider l'exploitation et la maintenance, réduisant efficacement les pertes dues aux pannes.
4.3 Comparaison et discussion
Comparé aux méthodes traditionnelles, le modèle d'algorithmes d'intelligence artificielle présente des avantages évidents en termes de précision et d'efficacité. Les méthodes traditionnelles reposent sur l'analyse manuelle, qui présente des problèmes tels que les erreurs subjectives et le temps consommé ; tandis que le modèle d'intelligence artificielle peut diagnostiquer les pannes automatiquement et rapidement, améliorant la précision et la fiabilité du diagnostic. De plus, il a une meilleure adaptabilité et capacité de généralisation face à de grandes quantités de données complexes, offrant un soutien technique plus efficace pour le fonctionnement sûr et stable des transformateurs sur pied dans les centrales photovoltaïques, démontrant l'importance et les vastes perspectives d'application de la méthode de recherche présentée dans cet article.
5. Conclusion
La recherche sur le diagnostic de pannes typiques des transformateurs sur pied dans les centrales photovoltaïques basée sur des algorithmes d'intelligence artificielle a obtenu des résultats remarquables. Grâce à la collecte et au traitement des données, l'extraction et la sélection des caractéristiques, la construction du modèle, un modèle de diagnostic de pannes efficace et précis a été construit avec succès. Les expériences confirment ses excellentes performances dans l'identification des pannes typiques, fournissant une garantie fiable pour la sécurité de fonctionnement des centrales photovoltaïques. À l'avenir, les performances du modèle seront continuellement optimisées pour promouvoir l'application large de la technologie dans les scénarios réels.
