Anailís Déanamh Fialóis ar Trasnorfaithe ar Phláta i Stáisiúin Gniomhairí Gréine

Muirbhreathán

Mar go leanann méid stáisiúin fhuinnimh ghrianaigh ag fás, tá tionchar mór ag éirí as feabhsuitheoirí bainte leis an gcóras nuair a tharlaíonn deifir orthu. Tá an páipéar seo dírithe ar úsáid algoritme réadachta inntineachta chun measúnacht agus cothromacht diagnoise deifire a fheabhsú do fhéabhsuitheoirí bainte i stáisiúin fhuinnimh ghrianaigh, agus chun buncheannach teicniúil a chur ar fáil don oibriú sábháilte agus stiúrtha stáisiúin fhuinnimh ghrianaigh.

1. Cúlra Taighde

Tá féabhsuitheoirí bainte i stáisiúin fhuinnimh ghrianaigh mar chomhpháirteanna príomha den chóras fuinnimh ghrianaigh, ag déanamh an tasc ríthábhachtach de cheiltiúch an chumhacht íseal-voltáide atá á sheoladh ó phainéil grianaigh DC go cumhacht ard-voltáide is oiriúnach le seoladh. Le linn oibriú fada téarma, tarlaíonn deifir chomhthéacsacha cosúil le grundeala clúin, gearradh-seoighe, agus oscailt-chruinne go minic. Ní hamháin gur féidir leo na deifir seo comhbhrú ar oibriú gnách an stáisiúin, ach d'fhéadfadh siad freisin a bheith mar chúis dionchar a chuid uirlisí agus fiú d'eachtraí sláinte. Tá anailís ghoirid ar na deifir tréitheacha seo tábhachtach don diagnóis luatha, réiteach fadhb, agus a chinntiú go mbíonn an córas fuinnimh ghrianaigh ag oibriú go sábháilte agus go stiúrtha.

2. Úsáid Réadachta Inntineachta i Diagnóis Deifir Tréitheacha
2.1 Algoritme Réadachta Inntineachta

Mar theicneolaíochtaí nua-aimseartha, tá foréigneacht mhór ag algoritme réadachta inntineachta sa réimse diagnóise deifir do fhéabhsuitheoirí bainte i stáisiúin fhuinnimh ghrianaigh. I measc na gcláir bheatha, ina measc líonraí neamhaird, machnaithe veciti, agus algoritme genetici [1], a mheastar próiseas foghlama agus réasúnaíocht an inntin, agus is féidir leo rialacha a aimsiú ó shonraí casta agus roghnú cruinn. Sa scéal diagnóise deifir do fhéabhsuitheoirí bainte i stáisiúin fhuinnimh ghrianaigh, is féidir leo sonraí móra-méide a proiseáil go héifeachtúil, patróin deifir folctha a aithint, agus torthaí diagnóise cruinne a sheoladh amach.

2.2 Modhanna Diagnóise Deifir do Fhéabhsuitheoirí Bainte i Stáisiúin Fuinnimh Ghrianaigh

Is brónach an diagnóis deifir traidisiúnta ar an bhfeidhmíocht agus anailís a dhéanamh, a bhfuil sé aisteoireach, agus a bhfuil sé ábalta a bheith faoi thionchar facáilte. Ach, is féidir leis an modh diagnóise bunaithe ar algoritme réadachta inntineachta an diagnóis uathoibríoch agus inntineach a chur i bhfeidhm. Tríd sonraí oibriú agus paraiméadar stádas féabhsuitheoirí bainte a bhailiú agus a chomhcheangal le carachtar algoritme, is féidir leo eochairtheipcéad a aithint go tapa agus go cruinn, an cothromacht agus an cothromacht a fheabhsú, costais uathais a laghdú, deifir a sheachantas, agus cabhrú lena n-ardú ar an fheidhmíocht agus an iontaofacht stáisiúin fhuinnimh ghrianaigh.

2.3 Foréigneachtaí Algoritme Réadachta Inntineachta i Diagnóise Teicneolaíochta Deifir

Tá foréigneachtaí suntasacha ag algoritme réadachta inntineachta i diagnóise deifir do fhéabhsuitheoirí bainte i stáisiúin fhuinnimh ghrianaigh: Ar dtús, is féidir leo sonraí casta a proiseáil, rialacha folctha a aimsiú, eochairthéimeanna a bhaint amach, agus is féidir leo foghlaim agus a oibriú go leanúnach chun measúnacht agus cothromacht diagnóise a fheabhsú; Ina dhiaidh sin, tá cumas adhearcach láidir acu agus is féidir leo a oibriú go fleisciúil leis an timpeallacht agus ciorruithe, éifeachtach, cruinn, uathoibríoch, agus leis an scálaitheacht, oiriúnach do diagnóise deifir do fhéabhsuitheoirí bainte i stáisiúin fhuinnimh éagsúla; Tríd anailís sonraithe agus cásanna stairiúla, is féidir leo patróin deifir cosúil le hionchorrachtaí teoranta agus damáiste insileachta [2] a aimsiú go tapa; Seo trí, is féidir leo monatóireacht agus rabhadh luatha a dhéanamh, a dhéanamh a aimsiú go tapa, stopadh an chórais a laghdú, agus is féidir leo sonraí éagsúla cosúil le sonraí sensóir agus logaí oibriú a chur le chéile do anailís iomlán, measúnacht agus cothromacht diagnóise a fheabhsú, agus tacaíocht iontaofa a sholáthar do chosaint agus do roghnú. Tá sé tábhachtach go mór chun a chinntiú go mbíonn an t-eochairthéimpléacht agus an oibriú sábháilte agus go mbíonn forbairt inbhuanaithe stáisiúin fhuinnimh ghrianaigh.

3. Modhanna Taighde
3.1 Bailiú agus Proiseáil Sonraí

Chun taighde a dhéanamh ar diagnóise deifir tréitheacha do fhéabhsuitheoirí bainte i stáisiúin fhuinnimh ghrianaigh, cuirtear sensóirí ar fhéabhsuitheoirí bainte chun paraiméadair gnách cosúil le teorantacht, maolacht, corraí, agus voltáide a mheas i láthair na huaire. Cuireann na sensóirí sonraí ar fáil ag amanna míre, agus seoltar siad chuig an tseirbhís stórála chun a stóráil. Déantar próiseáil reamhchóirithe ar an data bunúsach cosúil le sruthú, cur i bhfeidhm, agus sciptiú chun a chinntiú go mbíonn an data dáiríre agus cruinn, agus déantar bunúshatach sonraí ar deireadh le haghaidh bailiú téimh agus tógáil modhail.

3.2 Bailiú Téimh agus Roghnaíocht

Bailítear téimh ilmheáchan cosúil le teorantacht meán, toras crua, agus daonáil réadachta ón data bunúsach chun a chur in iúl an stádas oibriú féabhsuitheoirí bainte. Bainfear aistear ar pharáiméadair téimh repreasaitiúil trí anailís staitistiúil agus réadachta. Ag an am céanna, úsáidtear modhanna cosúil le Príomhchomhchoitianta (PCA) chun téimh a scagadh agus a oibriú, dímheasú, díol rudaí, agus a roghnú téimh reatha chun tógáil agus oiliúint an modhaill.

3.3 Tógáil Modhail Diagnóise Deifir

Tógfar modh ailgéabra réadachta inntineachta éifeachtach: Tógfar Líonra Neamhaird Chomhtháthach (CNN) i foghlaim domhain. Tríd oibreáin chomhtháthach agus pollaí ilmheánach, déantar foghlaim airíochta casta, aistear ar théimh reatha, agus a chur in iúl; cuirtear isteach Líonra Cuimhne Fada-Ghearr (LSTM) chun an t-eochairréaltacht amaíochta sonraí a chur i bhfeidhm agus an measúnacht agus an cothromacht an modhaill a ardú; trí aontú na foréigneachtaí, tógfar modh ailgéabra deireadh go deireadh chun an diagnóis uathoibríoch agus rabhadh luatha deifir tréitheacha do fhéabhsuitheoirí bainte. Tar éis oiliúint agus dearbhú le tacsaí sonraí, léiríonn an modh éifeachtach agus iontaofa é a chur chun cinn sa tasc diagnóise deifir, ag tabhairt tacaíocht láidir don oibriú sábháilte stáisiúin fhuinnimh ghrianaigh.

4. Taispeántas agus Anailís Torthaí
4.1 Deartháireacht Taispeántais

Roghnaítear uirlisí féabhsuitheoirí bainte repreasaitiúla i stáisiúin fhuinnimh ghrianaigh éagsúla, agus déantar bailiúchán fada-théarmaí, agus iad ag cúry glacadh leis na sonraí i réimse oibriú gnách agus modhanna deifir tréitheacha éagsúla. Roinneann an tacsaí sonraí ina tacsaí oiliúint agus testála de réir cota, chun a chinntiú go mbíonn an oiliúint agus an méideachán modhaill dírithe agus cruinn. Ag an am céanna, déantar taispeántais simleácha ar shonracha deifir éagsúla chun an cumas diagnóise an modhaill a dhearbhadh.

4.2 Taispeántas agus Anailís Torthaí

Léiríonn na taispeántais go bhfuil feidhmíocht iontaofa ag modh diagnóise deifir bunaithe ar algoritme réadachta inntineachta. Nuair a aithnítear deifir tréitheacha cosúil le grundeala clúin, gearradh-seoighe, agus hionchorrachtaí teoranta, tá an cothromacht agus an cothromacht an-ard. Mar shampla, do dhéifir grundeala clúin, tá an cothromacht ar an tacsaí testála os cionn 90%; do dhéifir gearradh-seoighe, tá an cothromacht os cionn 85%. Tá an modh freisin go maith ag tuairisc ar an tréimhse agus an áit a tharlódh deifir, agus is féidir leis rabhadh a thabhairt go tapa agus treoracha a thabhairt do chosaint agus do roghnú, agus deifir a laghdú go héifeachtúil.

4.3 Comhréiteach agus Plé

Compared with traditional methods, the artificial intelligence algorithm model has obvious advantages in accuracy and efficiency. Traditional methods rely on manual analysis, which has problems such as subjective errors and time-consuming; while the artificial intelligence model can diagnose faults automatically and quickly, improving the accuracy and reliability of diagnosis. Moreover, it has better adaptability and generalization ability when dealing with large-scale complex data, providing more effective technical support for the safe and stable operation of pad-mounted transformers in photovoltaic power stations, demonstrating the important value and broad application prospects of the research method in this paper.

5. Conclusions

The research on typical fault diagnosis of pad-mounted transformers in photovoltaic power stations based on artificial intelligence algorithms has achieved remarkable results. Through data collection and processing, feature extraction and selection, model building and other links, an efficient and accurate fault diagnosis model has been successfully built. Experiments verify its excellent performance in identifying typical faults, providing reliable guarantee for the operation safety of photovoltaic power stations. In the future, the performance of the model will be continuously optimized to promote the wide-range application of the technology in actual scenarios.