Analisis Diagnosa Kegagalan Trafo Pad-Mounted di Pembangkit Listrik Tenaga Surya

Pendahuluan

Seiring terus berkembangnya skala stasiun pembangkit listrik tenaga surya, transformator pad-mounted, sebagai salah satu peralatan kunci, memiliki dampak yang mendalam pada operasi sistem ketika mengalami kerusakan. Makalah ini fokus pada penggunaan algoritma kecerdasan buatan canggih dan integrasi teknologi analisis data untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi diagnosis kerusakan pada transformator pad-mounted di stasiun pembangkit listrik tenaga surya, serta membangun dasar teknis yang kuat untuk operasi aman dan stabil stasiun pembangkit listrik tenaga surya.

1. Latar Belakang Penelitian

Transformator pad-mounted di stasiun pembangkit listrik tenaga surya, sebagai komponen inti dari sistem tenaga surya, menangani tugas penting untuk mengubah daya rendah yang dihasilkan oleh panel fotovoltaik DC menjadi daya tinggi yang cocok untuk transmisi. Selama operasi jangka panjang, kerusakan tipikal seperti grounding gulungan, hubungan singkat, dan putus sering terjadi. Kerusakan-kerusakan ini tidak hanya mengganggu operasi normal stasiun tetapi juga dapat menyebabkan kerusakan peralatan dan bahkan kecelakaan keselamatan. Analisis mendalam terhadap kerusakan tipikal ini sangat signifikan untuk diagnosis dini, pemecahan masalah, dan menjamin operasi aman dan stabil sistem tenaga surya.

2. Aplikasi Kecerdasan Buatan dalam Diagnosis Kerusakan Tipikal
2.1 Algoritma Kecerdasan Buatan

Sebagai teknologi baru, algoritma kecerdasan buatan memiliki potensi besar dalam bidang diagnosis kerusakan transformator pad-mounted di stasiun pembangkit listrik tenaga surya. Algoritma mainstream seperti jaringan saraf, mesin vektor pendukung, dan algoritma genetik [1] mensimulasikan proses belajar dan penalaran otak manusia, dan dapat menambang hukum dari data kompleks serta membuat prediksi yang akurat. Dalam skenario diagnosis kerusakan transformator pad-mounted di stasiun pembangkit listrik tenaga surya, mereka dapat memproses data berskala besar secara efisien, mengidentifikasi pola kerusakan tersembunyi, dan mengeluarkan hasil diagnosis yang akurat.

2.2 Metode Diagnosis Kerusakan Transformator Pad-mounted di Stasiun Pembangkit Listrik Tenaga Surya

Diagnosis kerusakan tradisional bergantung pada personil profesional untuk deteksi dan analisis komprehensif, yang membutuhkan waktu, tenaga, dan mudah dipengaruhi oleh faktor subjektif. Namun, metode diagnosis berbasis algoritma kecerdasan buatan dapat mewujudkan diagnosis otomatis dan cerdas. Dengan mengumpulkan data operasional dan parameter status transformator pad-mounted dan menggabungkan karakteristik algoritma, dapat dengan cepat dan akurat mengidentifikasi jenis kerusakan, meningkatkan efisiensi dan akurasi diagnosis, mengurangi biaya perawatan, mencegah risiko kerusakan potensial secara efektif, dan membantu meningkatkan kinerja dan keandalan stasiun pembangkit listrik tenaga surya.

2.3 Keunggulan Algoritma Kecerdasan Buatan dalam Diagnosis Teknis Kerusakan

Algoritma kecerdasan buatan memiliki keunggulan signifikan dalam diagnosis kerusakan transformator pad-mounted di stasiun pembangkit listrik tenaga surya: Pertama, mereka dapat memproses data kompleks dalam jumlah besar, menambang hukum potensial, mengekstrak fitur kunci, dan dapat terus belajar dan dioptimalkan untuk meningkatkan akurasi dan stabilitas diagnosis; Kedua, mereka memiliki kemampuan adaptasi yang kuat dan dapat menyesuaikan diri secara fleksibel dengan lingkungan dan kondisi kerusakan, efisien, akurat, otomatis, dan memiliki skalabilitas yang baik, cocok untuk diagnosis kerusakan transformator pad-mounted di berbagai jenis stasiun; Ketiga, mereka mendukung pemantauan dan peringatan dini secara real-time, dapat mendeteksi masalah potensial secara tepat waktu, mengurangi downtime sistem, dan juga dapat menggabungkan data heterogen multi-sumber seperti data sensor dan log operasional untuk analisis komprehensif, meningkatkan kelengkapan dan akurasi diagnosis, dan memberikan dukungan andal untuk keputusan operasional dan pemeliharaan. Ini sangat penting untuk menjamin operasi peralatan yang stabil dan aman serta mempromosikan pengembangan berkelanjutan stasiun pembangkit listrik tenaga surya.

3. Metode Penelitian
3.1 Pengumpulan dan Pemrosesan Data

Untuk melakukan penelitian tentang diagnosis kerusakan tipikal transformator pad-mounted di stasiun pembangkit listrik tenaga surya, sensor ditempatkan pada transformator pad-mounted untuk memantau parameter kunci seperti suhu, kelembaban, arus, dan tegangan secara real-time. Sensor mengumpulkan data pada interval waktu tertentu dan mengirimkannya ke server penyimpanan untuk direkam. Data asli menjalani prosedur pra-pemrosesan seperti pengurangan noise, penanganan outlier, dan pembersihan untuk memastikan kualitas dan akurasi data, dan akhirnya, set data lengkap dibangun untuk ekstraksi fitur dan pembangunan model selanjutnya.

3.2 Ekstraksi dan Seleksi Fitur

Fitur multidimensi seperti suhu rata-rata, arus puncak, dan distribusi frekuensi diekstrak dari data asli untuk menggambarkan keadaan operasi transformator pad-mounted. Parameter fitur representatif ditambang melalui analisis statistik dan analisis domain frekuensi. Pada saat yang sama, metode seperti Analisis Komponen Utama (PCA) digunakan untuk penyaringan dan optimasi fitur, reduksi dimensi, eliminasi redundansi, dan seleksi fitur kunci untuk pembangunan dan pelatihan model.

3.3 Pembangunan Model Diagnosis Kerusakan

Model diagnosis kerusakan yang efisien dibangun berdasarkan algoritma kecerdasan buatan: Jaringan Saraf Konvolusional (CNN) dalam pembelajaran mendalam diadopsi. Melalui operasi konvolusi dan pooling multi-lapis, dilakukan pembelajaran abstrak lanjutan dari data fitur, fitur kunci diekstrak, dan representasi dibangun; jaringan Long Short-Term Memory (LSTM) diperkenalkan untuk menangkap dependensi waktu dari urutan data dan meningkatkan akurasi dan kemampuan generalisasi model; dengan mengintegrasikan keunggulan keduanya, model end-to-end dibangun untuk mewujudkan diagnosis otomatis dan peringatan dini kerusakan tipikal transformator pad-mounted. Setelah dilatih dan diverifikasi dengan sejumlah besar set data, model menunjukkan efektivitas dan keandalan dalam tugas diagnosis kerusakan, memberikan dukungan kuat untuk operasi aman stasiun pembangkit listrik tenaga surya.

4. Eksperimen dan Analisis Hasil
4.1 Desain Eksperimen

Perangkat transformator pad-mounted yang representatif di beberapa stasiun pembangkit listrik tenaga surya dipilih, dan dilakukan pengumpulan data jangka panjang, mencakup data dalam operasi normal dan berbagai mode kerusakan tipikal. Set data dibagi menjadi set pelatihan dan set uji dalam proporsi tertentu untuk memastikan objektivitas dan akurasi pelatihan dan evaluasi model. Pada saat yang sama, eksperimen simulasi dilakukan untuk berbagai jenis kerusakan untuk memverifikasi kemampuan diagnosis model.

4.2 Penampilan dan Analisis Hasil

Eksperimen menunjukkan bahwa model diagnosis kerusakan berbasis algoritma kecerdasan buatan memiliki kinerja yang luar biasa. Ketika mengidentifikasi kerusakan tipikal seperti grounding gulungan, hubungan singkat, dan anomali suhu, tingkat akurasi dan recall sangat tinggi. Misalnya, untuk kerusakan grounding gulungan, tingkat akurasi pada set uji melebihi 90%; untuk kerusakan hubungan singkat, tingkat akurasi melebihi 85%. Model juga memiliki efek yang baik dalam memprediksi waktu dan lokasi terjadinya kerusakan, dapat memberikan peringatan secara tepat waktu dan membimbing operasional dan pemeliharaan, serta secara efektif mengurangi kerugian kerusakan.

4.3 Perbandingan dan Diskusi

Dibandingkan dengan metode tradisional, model algoritma kecerdasan buatan memiliki keunggulan yang jelas dalam akurasi dan efisiensi. Metode tradisional bergantung pada analisis manual, yang memiliki masalah seperti kesalahan subjektif dan memakan waktu; sementara model kecerdasan buatan dapat mendiagnosis kerusakan secara otomatis dan cepat, meningkatkan akurasi dan keandalan diagnosis. Selain itu, model ini memiliki adaptabilitas dan kemampuan generalisasi yang lebih baik dalam menangani data kompleks berskala besar, memberikan dukungan teknis yang lebih efektif untuk operasi aman dan stabil transformator pad-mounted di stasiun pembangkit listrik tenaga surya, menunjukkan nilai penting dan prospek aplikasi luas dari metode penelitian dalam makalah ini.

5. Kesimpulan

Penelitian tentang diagnosis kerusakan tipikal transformator pad-mounted di stasiun pembangkit listrik tenaga surya berbasis algoritma kecerdasan buatan telah mencapai hasil yang luar biasa. Melalui pengumpulan dan pemrosesan data, ekstraksi dan seleksi fitur, pembangunan model, dan lainnya, model diagnosis kerusakan yang efisien dan akurat telah berhasil dibangun. Eksperimen memverifikasi kinerja luar biasanya dalam mengidentifikasi kerusakan tipikal, memberikan jaminan andal untuk keselamatan operasi stasiun pembangkit listrik tenaga surya. Di masa depan, kinerja model akan terus dioptimalkan untuk mempromosikan penerapan teknologi secara luas dalam skenario aktual.