Analiza dijagnostike grešaka uporabljenih pad-mounted transformatora u fotovoltačnim elektranama

Uvod

S obzirom na stalno širenje fotovoltaičnih elektranama, pad-mountani transformatori, kao jedna od ključnih opreme, imaju dubok utjecaj na rad sustava kada se pokvari. Ovaj rad fokusira se na korištenje naprednih algoritama umjetne inteligencije i integraciju tehnologije analize podataka kako bi se povećala točnost i učinkovitost dijagnostike grešaka pad-mountanih transformatora u fotovoltaičnim elektranama, te izgradila čvrsta tehnička osnova za siguran i stabilan rad fotovoltaičnih elektranama.

1. Pozadina istraživanja

Pad-mountani transformatori u fotovoltaičnim elektranama, kao ključne komponente fotovoltaičnog sustava, preuzimaju važnu zadaću pretvaranja niskonaponske struje isporučene od DC fotovoltaičnih panela u visokonaponsku struju prikladnu za prijenos. Tijekom dugotrajnog rada, često se javljaju tipične greške poput zemljanja vitičastih svivoja, kratičnih spojeva i otvorene struje. Ove greške ne samo da ometaju normalni rad elektrane, već mogu dovesti i do oštećenja opreme i čak sigurnosnih incidenta. Duboka analiza ovih tipičnih grešaka ima veliku važnost za ranu dijagnozu, rješavanje problema i osiguravanje sigurnog i stabilnog rada fotovoltaičnog sustava.

2. Primjena umjetne inteligencije u dijagnostici tipičnih grešaka
2.1 Algoritmi umjetne inteligencije

Kao novootkriveni tehnološki trendovi, algoritmi umjetne inteligencije imaju veliki potencijal u području dijagnostike grešaka pad-mountanih transformatora u fotovoltaičnim elektranama. Glavni algoritmi poput neuronskih mreža, masina za podršku vektora i genetskih algoritama [1] simuliraju proces učenja i zaključivanja ljudskog mozga, te mogu izlučivati zakone iz složenih podataka i donositi točne predviđanja. U scenariju dijagnostike grešaka pad-mountanih transformatora u fotovoltaičnim elektranama, oni mogu učinkovito obraditi velike skupove podataka, prepoznati skrivene uzorce grešaka i proizvesti točne rezultate dijagnoze.

2.2 Metode dijagnostike grešaka pad-mountanih transformatora u fotovoltaičnim elektranama

Tradicionalna dijagnostika grešaka ovisi o stručnom osoblju za kompleksnu detekciju i analizu, što je vremenski- i trudno-zahvaćeno, te lako utjecano subjektivnim faktorima. Međutim, metoda dijagnostike temeljena na algoritmima umjetne inteligencije može ostvariti automatiziranu i inteligentnu dijagnozu. Kroz prikupljanje podataka o radu i stanju parametara pad-mountanih transformatora te kombinaciju karakteristika algoritama, može brzo i točno prepoznati vrstu greške, poboljšati učinkovitost i točnost dijagnoze, smanjiti troškove održavanja, učinkovito spriječiti potencijalne rizike od grešaka i pomoći u poboljšanju performansi i pouzdanosti fotovoltaičnih elektranama.

2.3 Prednosti algoritama umjetne inteligencije u tehničkoj dijagnostici grešaka

Algoritmi umjetne inteligencije imaju značajne prednosti u dijagnostici grešaka pad-mountanih transformatora u fotovoltaičnim elektranama: Prvo, mogu obraditi ogromne složene podatke, izlučivati potencijalne zakone, izdvajati ključne značajke, te kontinuirano učiti i optimizirati kako bi se poboljšala točnost i stabilnost dijagnoze; drugo, imaju snažne adaptivne sposobnosti i mogu fleksibilno prilagođavati se okruženju i uvjetima grešaka, budući su učinkoviti, točni, automatizirani i imaju dobru skalabilnost, prikladne za dijagnostiku grešaka pad-mountanih transformatora u različitim vrstama elektrana. Analizirajući karakteristike podataka i povijesne slučajeve, mogu brzo lokirati i prepoznati uzorce grešaka poput anomalija temperature i oštećenja izolacije [2]; treće, podržavaju stvarno-vrijeme nadzor i ranu upozoru, mogu pravočasno otkriti potencijalne probleme, smanjiti vrijeme nedostupnosti sustava, te također mogu kombinirati višestruke heterogene izvore podataka poput senzorskih podataka i evidencije rada za kompleksnu analizu, poboljšavajući svepristranost i točnost dijagnoze, te pružaju pouzdanu podršku odlukama o održavanju. To je značajno za osiguravanje stabilnog i sigurnog rada opreme i poticanje održivog razvoja fotovoltaičnih elektranama.

3. Metode istraživanja
3.1 Prikupljanje i obrada podataka

Za provedbu istraživanja tipične dijagnostike grešaka pad-mountanih transformatora u fotovoltaičnim elektranama, senzori su postavljeni na pad-mountane transformatore kako bi se u stvarnom vremenu praćeni ključni parametri poput temperature, vlažnosti, struje i napona. Senzori prikupljaju podatke u fiksnim vremenskim intervalima i prenose ih na poslužitelj za pohranu za zapisivanje. Izvorni podaci podliježu postupcima predprocesiranja poput uklanjanja šuma, obrade izvanrednih vrijednosti i čišćenja kako bi se osigurala kvaliteta i točnost podataka, te konačno, konstruiran je kompletni set podataka za kasniju ekstrakciju značajki i izgradnju modela.

3.2 Ekstrakcija i odabir značajki

Iz izvornih podataka ekstrahirane su višedimenzionalne značajke poput prosječne temperature, vrha struje i distribucije frekvencija kako bi se karakteriziralo stanje rada pad-mountanih transformatora. Predstavničke parametre značajki su izdvojeni putem statističke analize i analize u frekvencijskom domeni. U isto vrijeme, metode poput glavne komponentne analize (PCA) koriste se za filtriranje i optimizaciju značajki, smanjivanje dimenzija, eliminaciju redundantnosti i odabir ključnih značajki za izgradnju i treniranje modela.

3.3 Izgradnja modela dijagnostike grešaka

Izgrađen je učinkoviti model dijagnostike grešaka temeljen na algoritmima umjetne inteligencije: usvojena je duboka neuronska mreža (CNN). Kroz višeslojne konvolucijske i pooling operacije, vrši se napredno apstraktno učenje značajki podataka, izdvaja se ključne značajke i gradi se reprezentacija; uvedena je mreža dugoročne kratkoročne memorije (LSTM) kako bi se uhvatila vremenska zavisnost nizova podataka i poboljšala točnost i generalizacijska sposobnost modela; kombinirajući prednosti obje, izgrađen je end-to-end model za automatiziranu dijagnozu i ranu upozoru tipičnih grešaka pad-mountanih transformatora. Nakon treninga i verifikacije s velikim brojem setova podataka, model pokazuje učinkovitost i pouzdanost u zadatku dijagnostike grešaka, pružajući snažnu podršku sigurnom radu fotovoltaičnih elektranama.

4. Eksperiment i analiza rezultata
4.1 Dizajn eksperimenta

Odabrana je reprezentativna oprema pad-mountanih transformatora u više fotovoltaičnih elektrana, te provedeno je dugotrajno prikupljanje podataka, pokrivajući podatke tijekom normalnog rada i različitih tipičnih modova grešaka. Skup podataka je podijeljen na skup za trening i skup za testiranje u određenom omjeru kako bi se osigurala objektivnost i točnost treninga i procjene modela. U isto vrijeme, provedeni su simulacijski eksperimenti za različite vrste grešaka kako bi se provjerila sposobnost dijagnostike modela.

4.2 Prikaz i analiza rezultata

Eksperimenti pokazuju da model dijagnostike grešaka temeljen na algoritmima umjetne inteligencije ima izvrsne performanse. Kada se identificiraju tipične greške poput zemljanja vitičastih svivoja, kratičnih spojeva i anomalija temperature, točnost i recall rate su vrlo visoki. Na primjer, za greške zemljanja vitičastih svivoja, točnost na skupu za testiranje premašuje 90%; za greške kratičnih spojeva, točnost premašuje 85%. Model također ima dobar učinak u predviđanju vremena i mjesta pojavljivanja grešaka, može voditi alarm i uputiti održavanje, te učinkovito smanjiti gubitke od grešaka.

4.3 Uporedba i rasprava

U usporedbi s tradicionalnim metodama, model algoritama umjetne inteligencije ima očite prednosti u točnosti i učinkovitosti. Tradicionalne metode ovisne su o ručnoj analizi, što dovodi do problema poput subjektivnih pogrešaka i potrošnje vremena; dok model umjetne inteligencije može automatski i brzo dijagnosticirati greške, poboljšavajući točnost i pouzdanost dijagnoze. Nadalje, ima bolju prilagodljivost i generalizacijsku sposobnost kada se bavi velikim složenim podacima, pružajući učinkovitiju tehničku podršku za siguran i stabilan rad pad-mountanih transformatora u fotovoltaičnim elektranama, demonstrirajući važnu vrijednost i široke primjene metode istraživanja u ovom radu.

5. Zaključak

Istraživanje tipične dijagnostike grešaka pad-mountanih transformatora u fotovoltaičnim elektranama temeljeno na algoritmima umjetne inteligencije dostiglo je značajne rezultate. Kroz prikupljanje i obradu podataka, ekstrakciju i odabir značajki, izgradnju modela i druge faze, uspješno je izgrađen učinkoviti i točan model dijagnostike grešaka. Eksperimenti su potvrdili njegove izvrsne performanse u identifikaciji tipičnih grešaka, pružajući pouzdano jamstvo za sigurnost rada fotovoltaičnih elektranama. U budućnosti, performanse modela će se kontinuirano optimizirati kako bi se promovirala široka primjena tehnologije u stvarnim situacijama.