फोटोवोल्टिक पावर प्लांट में पैड-माउंटेड ट्रांसफॉर्मर्स की दोष विश्लेषण

परिचय

जैसे-जैसे फोटोवोल्टेलिक पावर स्टेशनों का पैमाना बढ़ता जा रहा है, पैड-माउंटेड ट्रांसफॉर्मर, एक महत्वपूर्ण उपकरण के रूप में, अगर वे फेल हो जाते हैं तो प्रणाली के संचालन पर गहरा प्रभाव पड़ता है। यह शोधपत्र उन्नत कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिदमों का उपयोग करने और डेटा विश्लेषण प्रौद्योगिकी को एकीकृत करने पर केंद्रित है, ताकि फोटोवोल्टेलिक पावर स्टेशनों में पैड-माउंटेड ट्रांसफॉर्मरों के दोष निदान की सटीकता और दक्षता में सुधार किया जा सके, और फोटोवोल्टेलिक पावर स्टेशनों के सुरक्षित और स्थिर संचालन के लिए एक मजबूत तकनीकी आधार बनाया जा सके।

1. शोध का पृष्ठभूमि

फोटोवोल्टेलिक पावर स्टेशनों में पैड-माउंटेड ट्रांसफॉर्मर, फोटोवोल्टेलिक प्रणाली के मुख्य घटकों के रूप में, डीसी फोटोवोल्टेलिक पैनलों द्वारा उत्पन्न निम्न-वोल्टेज ऊर्जा को प्रसारण के लिए उपयुक्त उच्च-वोल्टेज ऊर्जा में परिवर्तित करने का महत्वपूर्ण कार्य लेते हैं। लंबे समय तक कार्य करने के दौरान, विंडिंग ग्राउंडिंग, शॉर्ट-सर्किट, और ओपन-सर्किट जैसे आम दोष अक्सर होते हैं। ये दोष न केवल पावर स्टेशन के सामान्य संचालन को व्यवधान पैदा करते हैं, बल्कि उपकरणों की क्षति और भी सुरक्षा दुर्घटनाओं का कारण भी बन सकते हैं। इन आम दोषों का गहरा विश्लेषण शीघ्र निदान, समस्या का समाधान, और फोटोवोल्टेलिक प्रणाली के सुरक्षित और स्थिर संचालन की गारंटी देने के लिए बहुत महत्वपूर्ण है।

2. आम दोष निदान में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग
2.1 कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिदम

उभरती प्रौद्योगिकियों के रूप में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिदम फोटोवोल्टेलिक पावर स्टेशनों में पैड-माउंटेड ट्रांसफॉर्मरों के दोष निदान के क्षेत्र में बहुत बड़ी क्षमता रखते हैं। न्यूरल नेटवर्क, सपोर्ट वेक्टर मशीन, और जेनेटिक एल्गोरिदम [1] जैसे प्रमुख एल्गोरिदम मानव मस्तिष्क की सीखने और तर्क करने की प्रक्रिया की नकल करते हैं, और जटिल डेटा से नियमों को खोज सकते हैं और सटीक भविष्यवाणियाँ कर सकते हैं। फोटोवोल्टेलिक पावर स्टेशनों में पैड-माउंटेड ट्रांसफॉर्मरों के दोष निदान की स्थिति में, वे बड़े पैमाने पर डेटा को प्रभावी रूप से संसाधित कर सकते हैं, छिपे हुए दोष पैटर्नों की पहचान कर सकते हैं, और सटीक निदान के परिणाम दे सकते हैं।

2.2 फोटोवोल्टेलिक पावर स्टेशनों में पैड-माउंटेड ट्रांसफॉर्मरों के दोष निदान की विधियाँ

पारंपरिक दोष निदान पेशेवर व्यक्तियों पर निर्भर करता है, जो व्यापक निगरानी और विश्लेषण करते हैं, जो समय-ग्राही, श्रम-ग्राही, और व्यक्तिगत तत्वों से प्रभावित होता है। हालांकि, कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिदम पर आधारित निदान विधि स्वचालित और बुद्धिमत्ता-आधारित निदान को संभव बनाती है। पैड-माउंटेड ट्रांसफॉर्मरों के संचालन डेटा और स्थिति पैरामीटरों का संग्रह करके और एल्गोरिदम की विशेषताओं को जोड़कर, यह तेजी से और सटीक रूप से दोष के प्रकारों की पहचान कर सकता है, निदान की दक्षता और सटीकता में सुधार कर सकता है, रखरखाव की लागत को कम कर सकता है, संभावित दोष जोखिम को प्रभावी रूप से रोक सकता है, और फोटोवोल्टेलिक पावर स्टेशनों के प्रदर्शन और विश्वसनीयता में सुधार करने में मदद कर सकता है।

2.3 तकनीकी दोष निदान में कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिदमों के फायदे

कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिदम फोटोवोल्टेलिक पावर स्टेशनों में पैड-माउंटेड ट्रांसफॉर्मरों के दोष निदान में महत्वपूर्ण फायदे रखते हैं: पहले, वे बड़े पैमाने पर जटिल डेटा को संसाधित कर सकते हैं, गुप्त नियमों को खोज सकते हैं, महत्वपूर्ण विशेषताओं को निकाल सकते हैं, और निरंतर सीख सकते और अनुकूलित कर सकते हैं, निदान की सटीकता और स्थिरता में सुधार करने के लिए; दूसरे, उनकी शक्तिशाली अनुकूलन शक्ति होती है और वे पर्यावरण और दोष की स्थितियों के साथ लचीले ढंग से बदल सकते हैं, प्रभावी, सटीक, स्वचालित, और अच्छी विस्तार की क्षमता वाले, विभिन्न प्रकार के पावर स्टेशनों में पैड-माउंटेड ट्रांसफॉर्मरों के दोष निदान के लिए उपयुक्त हैं। डेटा विशेषताओं और ऐतिहासिक मामलों के विश्लेषण द्वारा, वे तेजी से तापमान विसंगतियों और अवरोधन क्षति [2] जैसे दोष पैटर्नों की स्थिति और पहचान कर सकते हैं; तीसरे, वे वास्तविक-समय निगरानी और पूर्व सूचना का समर्थन करते हैं, संभावित समस्याओं की तत्काल पहचान कर सकते हैं, प्रणाली के डाउनटाइम को कम कर सकते हैं, और सेंसर डेटा और संचालन लॉग जैसे बहु-स्रोती विविध डेटा को संयोजित विश्लेषण के लिए फ्यूज कर सकते हैं, निदान की समग्रता और सटीकता में सुधार करते हैं, और संचालन और रखरखाव के निर्णयों के लिए विश्वसनीय समर्थन प्रदान करते हैं। यह उपकरणों के स्थिर और सुरक्षित संचालन की गारंटी देने और फोटोवोल्टेलिक पावर स्टेशनों के टिकाऊ विकास को बढ़ावा देने में बहुत महत्वपूर्ण है।

3. शोध विधियाँ
3.1 डेटा संग्रह और संसाधन

फोटोवोल्टेलिक पावर स्टेशनों में पैड-माउंटेड ट्रांसफॉर्मरों के आम दोष निदान पर शोध करने के लिए, पैड-माउंटेड ट्रांसफॉर्मरों पर सेंसर तैनात किए जाते हैं, जो तापमान, आर्द्रता, विद्युत धारा, और वोल्टेज जैसे महत्वपूर्ण पैरामीटरों की वास्तविक-समय निगरानी करते हैं। सेंसर नियमित समय अंतराल पर डेटा संग्रह करते हैं और इसे स्टोरेज सर्वर पर रिकॉर्डिंग के लिए भेजते हैं। मूल डेटा डीनोइजिंग, बाहरी मानों की निगरानी, और साफ करने जैसी पूर्व-संसाधन प्रक्रियाओं से गुजरता है, डेटा की गुणवत्ता और सटीकता की गारंटी देने के लिए, और अंत में, फीचर निकालने और मॉडल बनाने के लिए एक पूर्ण डेटा सेट बनाया जाता है।

3.2 फीचर निकालना और चयन

मूल डेटा से औसत तापमान, चरम विद्युत धारा, और आवृत्ति वितरण जैसे बहु-आयामी फीचर निकाले जाते हैं, जो पैड-माउंटेड ट्रांसफॉर्मरों की संचालन स्थिति को वर्णित करते हैं। विशिष्ट फीचर पैरामीटरों को सांख्यिकीय विश्लेषण और आवृत्ति डोमेन विश्लेषण के माध्यम से खोजा जाता है। साथ ही, मुख्य घटक विश्लेषण (PCA) जैसी विधियों का उपयोग किया जाता है, फीचरों को चयन और अनुकूलित करने, आयामों को कम करने, अनावश्यकता को हटाने, और मॉडल बनाने और प्रशिक्षण के लिए महत्वपूर्ण फीचरों को चुनने के लिए।

3.3 दोष निदान मॉडल निर्माण

कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिदमों पर आधारित एक प्रभावी दोष निदान मॉडल बनाया जाता है: गहरी सीखने में एक गहन न्यूरल नेटवर्क (CNN) का उपयोग किया जाता है। बहु-स्तरीय असोसिएशन और पूलिंग ऑपरेशनों के माध्यम से, फीचर डेटा का उच्च-स्तरीय अमूर्त सीखना किया जाता है, महत्वपूर्ण फीचर निकाले जाते हैं, और प्रतिनिधित्व बनाए जाते हैं; एक लंबे समय की स्मृति नेटवर्क (LSTM) को पेश किया जाता है, जो डेटा अनुक्रमों की समय-निर्भरता को पकड़ने और मॉडल की सटीकता और सामान्यीकरण क्षमता में सुधार करने के लिए; दोनों के फायदों को एकीकृत करके, एक एंड-टू-एंड मॉडल बनाया जाता है, जो पैड-माउंटेड ट्रांसफॉर्मरों के आम दोषों के स्वचालित निदान और पूर्व सूचना को संभव बनाता है। बड़ी मात्रा में डेटा सेट के साथ प्रशिक्षण और सत्यापन के बाद, मॉडल दोष निदान कार्य में प्रभावशीलता और विश्वसनीयता दिखाता है, फोटोवोल्टेलिक पावर स्टेशनों के सुरक्षित संचालन के लिए मजबूत समर्थन प्रदान करता है।

4. प्रयोग और परिणाम विश्लेषण
4.1 प्रयोग डिजाइन

कई फोटोवोल्टेलिक पावर स्टेशनों में प्रतिनिधित्वशील पैड-माउंटेड ट्रांसफॉर्मर उपकरण चुने जाते हैं, और लंबे समय तक डेटा संग्रह किया जाता है, जो सामान्य संचालन और विभिन्न आम दोष मोडों में डेटा को कवर करता है। डेटा सेट को एक निश्चित अनुपात में प्रशिक्षण सेट और परीक्षण सेट में विभाजित किया जाता है, मॉडल के प्रशिक्षण और मूल्यांकन की वस्तुनिष्ठता और सटीकता की गारंटी देने के लिए। साथ ही, विभिन्न दोष प्रकारों के लिए सिमुलेशन प्रयोग भी किए जाते हैं, मॉडल की निदान क्षमता की सत्यापन के लिए।

4.2 परिणाम प्रदर्शन और विश्लेषण

प्रयोग दिखाते हैं कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिदमों पर आधारित दोष निदान मॉडल अद्वितीय प्रदर्शन दिखाता है। जब विंडिंग ग्राउंडिंग, शॉर्ट-सर्किट, और तापमान विसंगतियों जैसे आम दोषों की पहचान की जाती है, तो सटीकता और रिकॉल दर बहुत ऊंची होती है। उदाहरण के लिए, विंडिंग ग्राउंडिंग दोषों के लिए, परीक्षण सेट पर सटीकता दर 90% से अधिक है; शॉर्ट-सर्किट दोषों के लिए, सटीकता दर 85% से अधिक है। मॉडल दोषों के होने के समय और स्थान की भविष्यवाणी में भी अच्छा प्रभाव दिखाता है, तात्कालिक सूचना दे सकता है और संचालन और रखरखाव का निर्देशन कर सकता है, और दोष की हानि को प्रभावी रूप से कम कर सकता है।

4.3 तुलना और चर्चा

पारंपरिक विधियों की तुलना में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिदम मॉडल सटीकता और दक्षता में स्पष्ट फायदे रखता है। पारंपरिक विधियाँ मानवीय विश्लेषण पर निर्भर करती हैं, जिनमें व्यक्तिगत त्रुटियाँ और समय-ग्राही प्रक्रियाएँ होती हैं; जबकि कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल दोषों का तेजी से और स्वचालित रूप से निदान कर सकता है, निदान की सटीकता और विश्वसनीयता में सुधार करता है। इसके अलावा, यह बड़े पैमाने पर जटिल डेटा के साथ संभालने में बेहतर अनुकूलन और सामान्यीकरण क्षमता रखता है, फोटोवोल्टेलिक पावर स्टेशनों में पैड-माउंटेड ट्रांसफॉर्मरों के सुरक्षित और स्थिर संचालन के लिए अधिक प्रभावी तकनीकी समर्थन प्रदान करता है, इस शोध विधि के महत्वपूर्ण मूल्य और व्यापक अनुप्रयोग की प्रतिकृति दिखाता है।