Analisi di Diagnosi dei Guasti nei Trasformatori a Parete in Impianti Fotovoltaici

Introduzione

Con l'espansione continua delle centrali fotovoltaiche, i trasformatori a pad, come uno dei componenti chiave, hanno un impatto profondo sul funzionamento del sistema quando si verificano guasti. Questo articolo si concentra sull'utilizzo di avanzati algoritmi di intelligenza artificiale e sull'integrazione di tecnologie di analisi dei dati per migliorare la precisione ed l'efficienza della diagnosi dei guasti nei trasformatori a pad nelle centrali fotovoltaiche, costruendo una solida base tecnica per il funzionamento sicuro e stabile delle centrali fotovoltaiche.

1. Contesto di Ricerca

I trasformatori a pad nelle centrali fotovoltaiche, come componenti centrali del sistema fotovoltaico, svolgono il compito cruciale di convertire l'energia a bassa tensione prodotta dai pannelli fotovoltaici in corrente continua in energia ad alta tensione adatta alla trasmissione. Durante l'operazione a lungo termine, si verificano frequentemente guasti tipici come la messa a terra delle bobine, cortocircuiti e interruzioni. Questi guasti non solo interferiscono con il normale funzionamento della centrale, ma possono anche portare a danni agli apparecchiature e persino a incidenti di sicurezza. Un'analisi approfondita di questi guasti tipici è di grande importanza per una diagnosi precoce, la risoluzione dei problemi e la garanzia del funzionamento sicuro e stabile del sistema fotovoltaico.

2. Applicazione dell'Intelligenza Artificiale nella Diagnosi dei Guasti Tipici
2.1 Algoritmi di Intelligenza Artificiale

Come tecnologie emergenti, gli algoritmi di intelligenza artificiale hanno un grande potenziale nel campo della diagnosi dei guasti nei trasformatori a pad nelle centrali fotovoltaiche. Gli algoritmi mainstream come le reti neurali, le macchine a vettori di supporto e gli algoritmi genetici [1] simulano il processo di apprendimento e ragionamento del cervello umano, e possono estrarre leggi da dati complessi e fare previsioni accurate. Nello scenario della diagnosi dei guasti nei trasformatori a pad nelle centrali fotovoltaiche, possono processare efficientemente grandi quantità di dati, identificare modelli nascosti di guasto e fornire risultati di diagnosi accurati.

2.2 Metodi di Diagnosi dei Guasti nei Trasformatori a Pad nelle Centrali Fotovoltaiche

La diagnosi dei guasti tradizionale si basa su personale specializzato per rilevamenti e analisi completi, che sono costosi in termini di tempo e lavoro, e facilmente influenzati da fattori soggettivi. Tuttavia, il metodo di diagnosi basato su algoritmi di intelligenza artificiale può realizzare una diagnosi automatizzata e intelligente. Raccogliendo i dati operativi e i parametri di stato dei trasformatori a pad e combinando le caratteristiche degli algoritmi, può identificare rapidamente e con precisione i tipi di guasto, migliorare l'efficienza e l'accuratezza della diagnosi, ridurre i costi di manutenzione, prevenire efficacemente i rischi di guasto potenziali e aiutare a migliorare le prestazioni e la affidabilità delle centrali fotovoltaiche.

2.3 Vantaggi degli Algoritmi di Intelligenza Artificiale nella Diagnosi Tecnica dei Guasti

Gli algoritmi di intelligenza artificiale presentano vantaggi significativi nella diagnosi dei guasti nei trasformatori a pad nelle centrali fotovoltaiche: In primo luogo, possono elaborare enormi quantità di dati complessi, estrarre leggi potenziali, estrazione di caratteristiche chiave, e possono continuare a imparare e ottimizzare per migliorare la precisione e la stabilità della diagnosi; In secondo luogo, hanno forti capacità di adattamento e possono regolare flessibilmente in base all'ambiente e alle condizioni di guasto, essendo efficienti, precisi, automatizzati e dotati di buona scalabilità, adatti alla diagnosi dei guasti nei trasformatori a pad in diversi tipi di centrali; Analizzando le caratteristiche dei dati e i casi storici, possono localizzare e identificare rapidamente modelli di guasto come anomalie di temperatura e danni all'isolamento [2]; In terzo luogo, supportano il monitoraggio in tempo reale e l'allarme anticipato, possono rilevare tempestivamente problemi potenziali, ridurre il tempo di inattività del sistema, e possono anche integrare dati eterogenei multi-sorgente come dati dei sensori e registri di operazione per un'analisi complessiva, migliorando la completezza e l'accuratezza della diagnosi, e fornendo un supporto affidabile per le decisioni di manutenzione. È di grande importanza per garantire il funzionamento stabile e sicuro delle attrezzature e promuovere lo sviluppo sostenibile delle centrali fotovoltaiche.

3. Metodi di Ricerca
3.1 Raccolta e Elaborazione dei Dati

Per condurre la ricerca sulla diagnosi dei guasti tipici nei trasformatori a pad nelle centrali fotovoltaiche, vengono disposti sensori sui trasformatori a pad per monitorare in tempo reale parametri chiave come temperatura, umidità, corrente e tensione. I sensori raccolgono i dati a intervalli fissi di tempo e li trasmettono al server di archiviazione per la registrazione. I dati originali subiscono procedure di pre-elaborazione come denoising, gestione degli outlier e pulizia per garantire la qualità e l'accuratezza dei dati, e infine, viene costruito un set di dati completo per l'estrazione successiva delle caratteristiche e la creazione del modello.

3.2 Estrazione e Selezione delle Caratteristiche

Vengono estratte caratteristiche multidimensionali come la temperatura media, la corrente picco e la distribuzione di frequenza dai dati originali per caratterizzare lo stato operativo dei trasformatori a pad. Vengono estratti parametri caratteristici attraverso l'analisi statistica e l'analisi nel dominio delle frequenze. Allo stesso tempo, vengono utilizzati metodi come l'Analisi delle Componenti Principali (PCA) per selezionare e ottimizzare le caratteristiche, ridurre le dimensioni, eliminare la ridondanza e selezionare le caratteristiche chiave per la creazione e l'addestramento del modello.

3.3 Costruzione del Modello di Diagnosi dei Guasti

Viene costruito un modello di diagnosi dei guasti efficiente basato su algoritmi di intelligenza artificiale: viene adottata una Rete Neurale Convoluzionale (CNN) nell'apprendimento profondo. Attraverso operazioni di convoluzione e pooling multi-strato, viene eseguito un apprendimento astratto avanzato dei dati caratteristici, vengono estratte caratteristiche chiave e vengono create rappresentazioni; viene introdotta una rete a memoria a breve e lungo termine (LSTM) per catturare la dipendenza temporale delle sequenze di dati e migliorare l'accuratezza e la capacità di generalizzazione del modello; integrando i vantaggi di entrambi, viene costruito un modello end-to-end per realizzare la diagnosi automatica e l'allarme anticipato dei guasti tipici dei trasformatori a pad. Dopo l'addestramento e la verifica con un gran numero di set di dati, il modello dimostra efficienza e affidabilità nel compito di diagnosi dei guasti, fornendo un forte supporto per il funzionamento sicuro delle centrali fotovoltaiche.

4. Sperimentazione e Analisi dei Risultati
4.1 Progettazione dell'Esperimento

Viene selezionato equipaggiamento rappresentativo di trasformatori a pad in diverse centrali fotovoltaiche, e viene effettuata una raccolta di dati a lungo termine, coprendo dati in operazione normale e vari modi di guasto tipici. Il set di dati viene diviso in un set di addestramento e un set di test in una certa proporzione per garantire l'obiettività e l'accuratezza dell'addestramento e della valutazione del modello. Allo stesso tempo, vengono condotti esperimenti di simulazione per diversi tipi di guasti per verificare la capacità di diagnosi del modello.

4.2 Visualizzazione e Analisi dei Risultati

Gli esperimenti mostrano che il modello di diagnosi dei guasti basato su algoritmi di intelligenza artificiale ha ottime prestazioni. Quando si identificano guasti tipici come la messa a terra delle bobine, i cortocircuiti e le anomalie di temperatura, l'accuratezza e il tasso di richiamo sono molto alti. Ad esempio, per i guasti di messa a terra delle bobine, il tasso di accuratezza sul set di test supera il 90%; per i guasti di cortocircuito, il tasso di accuratezza supera l'85%. Il modello ha anche un buon effetto nella previsione del tempo e del luogo di occorrenza dei guasti, può allertare tempestivamente e guidare la manutenzione, riducendo efficacemente le perdite dovute ai guasti.

4.3 Confronto e Discussione

In confronto ai metodi tradizionali, il modello basato su algoritmi di intelligenza artificiale presenta vantaggi evidenti in termini di accuratezza ed efficienza. I metodi tradizionali si basano sull'analisi manuale, che presenta problemi come errori soggettivi e consumi di tempo; mentre il modello di intelligenza artificiale può diagnosticare i guasti in modo automatico e rapido, migliorando l'accuratezza e l'affidabilità della diagnosi. Inoltre, ha maggiore adattabilità e capacità di generalizzazione quando affronta grandi quantità di dati complessi, fornendo un supporto tecnico più efficace per il funzionamento sicuro e stabile dei trasformatori a pad nelle centrali fotovoltaiche, dimostrando il valore importante e le prospettive di applicazione ampie del metodo di ricerca presentato in questo articolo.

5. Conclusione

La ricerca sulla diagnosi dei guasti tipici nei trasformatori a pad nelle centrali fotovoltaiche basata su algoritmi di intelligenza artificiale ha ottenuto risultati notevoli. Attraverso la raccolta e l'elaborazione dei dati, l'estrazione e la selezione delle caratteristiche, la creazione del modello e altre fasi, è stato costruito con successo un modello di diagnosi dei guasti efficiente e accurato. Gli esperimenti ne hanno verificato l'eccellente performance nell'identificazione dei guasti tipici, fornendo una garanzia affidabile per la sicurezza operativa delle centrali fotovoltaiche. In futuro, le prestazioni del modello saranno continuamente ottimizzate per promuovere l'applicazione su larga scala della tecnologia in scenari reali.