Análise de Diagnóstico de Falhas en Transformadores Compactos en Centrais Eléctricas Fotovoltaicas

Introdución

A medida que a escala das centrais fotovoltaicas continúa expandíndose, os transformadores de poste, como un dos equipos clave, teñen un impacto profundo na operación do sistema cando fallan. Este artigo centrase en usar algoritmos avanzados de intelixencia artificial e integrar tecnoloxía de análise de datos para mellorar a precisión e eficiencia do diagnóstico de fallos nos transformadores de poste en centrais fotovoltaicas, e construír unha sólida base técnica para a operación segura e estable das centrais fotovoltaicas.

1. Contexto da Investigación

Os transformadores de poste nas centrais fotovoltaicas, como componentes nucleares do sistema fotovoltaico, asumen a tarefa crucial de converter a enerxía eléctrica de baixa tensión producida polas placas fotovoltaicas en corrente contínua en enerxía de alta tensión adecuada para a transmisión. Durante a operación a longo prazo, ocorren con frecuencia fallos típicos como aterrado de bobinas, cortocircuito e circuito aberto. Estes fallos non só interfieren na operación normal da central, senón que tamén poden levar ao deterioro do equipo e incluso a accidentes de seguridade. Unha análise en profundidade destes fallos típicos é de gran importancia para o diagnóstico precoz, a resolución de problemas e a garantía da operación segura e estable do sistema fotovoltaico.

2. Aplicación da Intelixencia Artificial no Diagnóstico de Fallos Típicos
2.1 Algoritmos de Intelixencia Artificial

Como tecnoloxías emergentes, os algoritmos de intelixencia artificial teñen un gran potencial no campo do diagnóstico de fallos nos transformadores de poste en centrais fotovoltaicas. Algoritmos mainstream como redes neuronais, máquinas de vectores de soporte e algoritmos xénicos [1] simulan o proceso de aprendizaxe e razonamento do cerebro humano, e poden extraer patróns de datos complexos e facer prediccións precisas. No escenario do diagnóstico de fallos nos transformadores de poste en centrais fotovoltaicas, poden procesar eficientemente grandes volumes de datos, identificar patróns ocultos de fallos e emitir resultados de diagnóstico precisos.

2.2 Métodos de Diagnóstico de Fallos en Transformadores de Poste en Centrais Fotovoltaicas

O diagnóstico de fallos tradicional depende de persoal profesional para a detección e análise comprehensiva, que é laborioso, consome tempo e está facilmente influenciado por factores subxectivos. No entanto, o método de diagnóstico basado en algoritmos de intelixencia artificial pode realizar un diagnóstico automatizado e inteligente. Recopilando os datos de operación e parámetros de estado dos transformadores de poste e combinándoos coas características dos algoritmos, pode identificar rapidamente e con precisión os tipos de fallo, mellorar a eficiencia e a precisión do diagnóstico, reducir os custos de manutención, prevenir eficazmente os riscos de fallos potenciais e axudar a mellorar o rendemento e a fiabilidade das centrais fotovoltaicas.

2.3 Ventajas dos Algoritmos de Intelixencia Artificial no Diagnóstico Técnico de Fallos

Os algoritmos de intelixencia artificial teñen ventaxes significativas no diagnóstico de fallos nos transformadores de poste en centrais fotovoltaicas: Primeiro, poden procesar enormes cantidades de datos complexos, extraer leis potenciais, extraer características clave e poden aprender e optimizar continuamente para mellorar a precisión e estabilidade do diagnóstico; segundo, teñen fortes capacidades adaptativas e poden ajustarse flexibelmente ao ambiente e ás condicións de fallo, sendo eficientes, precisos, automatizados e con boa escalabilidade, adecuados para o diagnóstico de fallos en diferentes tipos de centrais. Analizando as características dos datos e os casos históricos, poden localizar e identificar rapidamente patróns de fallos como anomalías de temperatura e danos na aislación [2]; terceiro, apoian o monitorización en tempo real e a alerta temprana, poden detectar oportunamente posibles problemas, reducir o tempo de inactividade do sistema e tamén poden fusionar datos heteroxéneos de múltiples orixes, como datos de sensores e rexistros de operación, para unha análise comprehensiva, mellorando a exhaustividade e precisión do diagnóstico, e proporcionando un soporte fiable para as decisións de operación e manutención. É de gran importancia para garantir a operación estable e segura do equipo e promover o desenvolvemento sostenible das centrais fotovoltaicas.

3. Métodos de Investigación
3.1 Recollida e Procesamento de Datos

Para levar a cabo a investigación sobre o diagnóstico de fallos típicos nos transformadores de poste en centrais fotovoltaicas, se implantan sensores nos transformadores de poste para monitorizar en tempo real parámetros clave como a temperatura, humidade, corrente e voltaxe. Os sensores recollen datos a intervalos fixos de tempo e os transmiten ao servidor de almacenamento para o rexistro. Os datos orixinais pasan por procedementos de preprocessamento como desnoisado, manejo de valores atípicos e limpeza para asegurar a calidade e precisión dos datos, e finalmente, constrúese un conxunto de datos completo para a extracción posterior de características e a construción de modelos.

3.2 Extracción e Selección de Características

Extraense características multidimensionais como a temperatura media, a corrente pico e a distribución de frecuencia dos datos orixinais para caracterizar o estado de operación dos transformadores de poste. Extraense parámetros de características representativos a través do análise estatístico e de dominio de frecuencia. Ao mesmo tempo, úsanse métodos como o Análise de Componentes Principais (PCA) para seleccionar e optimizar características, reducir a dimensionalidade, eliminar a redundancia e seleccionar características clave para a construción e o adestramento do modelo.

3.3 Construción do Modelo de Diagnóstico de Fallos

Constrúese un modelo de diagnóstico de fallos eficiente basado en algoritmos de intelixencia artificial: adoptase unha Rede Neural Convolucional (CNN) en aprendizaxe profunda. A través de operacións de convolución e pooling multi-capa, realiza un aprendizaxe abstracto avanzado de datos de características, extrae características clave e constrúe representacións; introduce unha rede de memoria de curto e longo prazo (LSTM) para capturar a dependencia temporal das secuencias de datos e aumentar a precisión e capacidade de xeneralización do modelo; integrando as vantaxes de ambos, constrúese un modelo de extremo a extremo para realizar o diagnóstico automático e a alerta temprana de fallos típicos nos transformadores de poste. Despois de ser adestrado e validado con numerosos conxuntos de datos, o modelo demostra efectividad e fiabilidade na tarefa de diagnóstico de fallos, proporcionando un forte soporte para a operación segura das centrais fotovoltaicas.

4. Experiencia e Análise de Resultados
4.1 Diseño da Experiencia

Selecciónanse equipos de transformadores de poste representativos en múltiples centrais fotovoltaicas, e realiza-se a recollida de datos a longo prazo, cubrindo datos en operación normal e varios modos de fallo típico. O conxunto de datos divideuse nun conxunto de adestramento e un conxunto de proba en certa proporción para asegurar a obxectividade e precisión do adestramento e avaliación do modelo. Ao mesmo tempo, realizanse experimentos de simulación para diferentes tipos de fallos para verificar a capacidade de diagnóstico do modelo.

4.2 Presentación e Análise de Resultados

Os experimentos mostran que o modelo de diagnóstico de fallos basado en algoritmos de intelixencia artificial ten un rendemento excelente. Ao identificar fallos típicos como aterrado de bobinas, cortocircuito e anomalías de temperatura, a precisión e a taxa de recuperación son moi altas. Por exemplo, para fallos de aterrado de bobinas, a taxa de precisión no conxunto de proba supera o 90%; para fallos de cortocircuito, a taxa de precisión supera o 85%. O modelo tamén é eficaz na predición do momento e lugar de ocorrência dos fallos, pode alarmar oportunamente e guiar a operación e manutención, e reducir eficazmente as perdas por fallos.

4.3 Comparación e Discusión

En comparación cos métodos tradicionais, o modelo de algoritmo de intelixencia artificial ten claras ventaxes en precisión e eficiencia. Os métodos tradicionais dependen do análise manual, que presenta problemas como erros subxectivos e consumo de tempo; mentres que o modelo de intelixencia artificial pode diagnosticar fallos automaticamente e rapidamente, mellorando a precisión e fiabilidade do diagnóstico. Ademais, ten unha mellor adaptabilidade e capacidade de xeneralización ao tratar con grandes volumes de datos complexos, proporcionando un soporte técnico máis eficaz para a operación segura e estable dos transformadores de poste en centrais fotovoltaicas, demostrando o valor importante e as amplias perspectivas de aplicación do método de investigación deste artigo.

5. Conclusión

A investigación sobre o diagnóstico de fallos típicos nos transformadores de poste en centrais fotovoltaicas basada en algoritmos de intelixencia artificial logrou resultados notables. A través da recollida e procesamento de datos, extracción e selección de características, construción de modelos e outros elos, construíuse con éxito un modelo de diagnóstico de fallos eficiente e preciso. Os experimentos verifican o seu excelente rendemento na identificación de fallos típicos, proporcionando unha garantía fiable para a seguridade operativa das centrais fotovoltaicas. No futuro, o rendemento do modelo seguirá optimizándose para promover a aplicación amplia da tecnoloxía en escenarios reais.