Analîzê Danûsazîyê Xerabdarên Tranformasyonan bi Pankala di Stansyanên Dijla Şamsî de

Pêşnûmak

Di dema ku mezinda zanîngeha şimîndarên fotovoltaik da çetkir bike, transtiratorên paşînek, wekî yek ji pîvanên esasiyên taybetand, hatîn tesîr bêdil di ser operasyonê de hêsan dikin hêse dibe. Nivîska ya vê dihewaz dike li ser bikaranîna algoritmanên artificial intelligence piştguhî û integrasyonê yên teknolojîya analîzdanê datoyî da ku biceribînin ên rengî û efektivîyeta diagnosîzekan ên xerabdarên transtiratorên paşînek di stansiyên şimîndarên fotovoltaik de biguheze û destpêk teknîkî berbend bike bila amana û istikrarî operasyonê ya stansiyên şimîndarên fotovoltaik.

1. Binyatên Têmar

Transtiratorên paşînek di stansiyên şimîndarên fotovoltaik de, wekî komponantên asayî yên sisteman fotovoltaik, wêne karê bêtir da ku nîrgîrî şimîndarên DC bi şimîndarên paşînek din çêvebike bêdil bi nîrgirîya şimîndarên paşînek din bi tevahî yên şimîndarên paşînek. Di dema operasyonê de derê, sergirîyan bijîrtin dike wan sergirîyan bi viriya rûnda, kurtkirina qeyt, û veqetina qeyt. Wan sergirîyan jî ne dike diguherînin normala stansiyê û dikarin heye ku malperên wergerandin û heta girtina ewlekariya parastina herî. Analîzîn bêdil wan sergirîyan bijîrtin dike bêdil li ser diagnosîzekan sêdar, çareserkirina çewt, û amana û istikrarî operasyonê ya sisteman fotovoltaik.

2. Bikaranîna Artificial Intelligence di Ser Diagnosîzekan Bijîrtin Sergirîyan
2.1 Algoritmanên Artificial Intelligence

Wekî teknolojiyên nû, algoritmanên artificial intelligence potensiyel mezin di navçeya diagnosîzekan bijîrtin sergirîyan ên transtiratorên paşînek di stansiyên şimîndarên fotovoltaik de hene. Algoritmanên bixweberi, wekî şebexên neural, support vector machines, û algoritmanên genetîk [1], îmîtan rêzik û ra'îkarîya mînan pirikan û dikarin qanûnên ji data yên tenêre bibînin û pêdivînin bêdil. Di şopandinê de diagnosîzekan bijîrtin sergirîyan ên transtiratorên paşînek di stansiyên şimîndarên fotovoltaik de, wan dikarin data yên behtirîn bêdil proces bikin, modelên sergirîyan nirxîn bibînin, û pêdivînin bêdil ên nîşan dan.

2.2 Rêzikên Diagnosîzekan Bijîrtin Transtiratorên Paşînek di Stansiyên Şimîndarên Fotovoltaik De

Diagnosîzekan bijîrtin tradisyonel dike guhertin li ser malperên profesyonel bêdil deteksiyon û analîz bêdil, ku zamen e û xebit e û lêkolîn e û lêkolîn e û lêkolîn e. Lêmava lê, rêzik diagnosîzekan li ser algoritmanên artificial intelligence dikare guhertin automatîk û zihniyî. Bi cih û verdata operasyon û parametrên statîk transtiratorên paşînek û têkilanên algoritman, wan dikarin tipên sergirîyan bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ên bêdil ê......

2.3 Zanyarî Algoritmanên Artificial Intelligence di Ser Diagnosîzekan Bijîrtin Teynî

Algoritmanên artificial intelligence zanyarî mezin hene di ser diagnosîzekan bijîrtin transtiratorên paşînek di stansiyên şimîndarên fotovoltaik de: Yekê, wan dikarin data yên behtirîn û tenêre proces bikin, qanûnên potensiyel bibînin, taybetmendiyên ên bêdil ên nîşan dan, û dikarin fêr tune û pêşkeftin bêdil ên nîşan dan; Duyem, wan hewceyên adaptasyonê mezin hene û dikarin bixebit bike bi navçeya û sergirîyan, efektiv, rast, automatîk, û scalable, ku yekê bêtir e li ser diagnosîzekan bijîrtin transtiratorên paşînek di navcheyên cûd de. Bi analîz data yên taybetmendiyên û misalên tarîxî, wan dikarin çep û nîşan dan modelên sergirîyan, wekî anormaliya derexa û xerabkirina izolyasyon [2]; Sêyem, wan dersazin monitorîya demdem û alîtkirina demdem, dikarin vaxtîn bêtir detekt bike problemên potensiyel, zed bikin downtime ya sistem, û dikarin data yên navcheyên cûd, wekî data sensor û log operasyon, integre bike bêdil analîz, bigere bikin komperhensîv û rastîn diagnosîzekan, û destpêk parastin bike guhertin û karbargiriya pêdivîn. E wate mezin bêtir amana û istikrarî operasyonê ya malper û pêşparekirina cih û istikrarî stansiyên şimîndarên fotovoltaik.

3. Rêzikên Têmar
3.1 Cihkirina û Proseskirina Data

Bi bîyan kirina têmarê li ser diagnosîzekan bijîrtin transtiratorên paşînek di stansiyên şimîndarên fotovoltaik de, sensoran di transtiratorên paşînek de cih kirin bêdil monitorîya parametrên ên bêtir, wekî derex, nam, nîrgir, û şimîndar, demdem. Sensoran data cihkirin di demên fixe de û transmet bikin tu server storage bêdil nîşandan. Data aslen dike proseskirin, wekî denoising, handling outlier, û cleaning, bêdil êmin bike kalîta û rastîn data, û herî paş, setê data komplete bêdil guhertin bêdil feature extraction û model building.

3.2 Feature Extraction û Selection

Feature-an multidimensional, wekî derexa medyan, peak current, û frequency distribution, ji data aslen extract bikin bêdil karakterizasyon operasyon transtiratorên paşînek. Parameterên feature representatif mine bikin bi analîz statistîk û analîz domen frekansa. Lêmava lê, rêzik, wekî Principal Component Analysis (PCA), bikaranîn bêdil screen û optimize feature, reduce dimension, eliminate redundancy, û select key features bêdil model building û training.

3.3 Construction Model Diagnosîzekan Bijîrtin

Model efficient diagnosîzekan bijîrtin guhertin li ser algoritmanên artificial intelligence: Convolutional Neural Network (CNN) di deep learning de adopt kirin. Ji bo convolution û pooling multilayer, abstract learning advanced data feature bikin, key features extract bikin, û representations build bikin; Long Short-Term Memory network (LSTM) introduce bikin bêdil capture time dependence data sequences û enhance accuracy û generalization ability model; by integrating advantages both, end-to-end model construct bikin bêdil realize automatic diagnosis û early warning typical faults pad-mounted transformers. After training û verification large number datasets, model shows effectiveness û reliability fault diagnosis task, providing strong support safe operation photovoltaic power stations.

4. Experiment û Result Analysis
4.1 Design Experiment

Transtirator equipment representative di multiple photovoltaic power stations select bikin, û long-term data collection carry out bikin, covering data normal operation û various typical fault modes. Dataset divide into training set û test set certain proportion ensure objectivity û accuracy model training û evaluation. At same time, simulation experiments carry out different fault types verify diagnosis ability model.

4.2 Result Display û Analysis

Experiments show fault diagnosis model based artificial intelligence algorithms has excellent performance. When identifying typical faults, wekî winding grounding, short-circuit, û temperature anomalies, accuracy û recall rate quite high. For example, for winding grounding faults, accuracy rate test set exceeds 90%; for short-circuit faults, accuracy rate exceeds 85%. Model also good effect predicting occurrence time û location faults, can alarm timely û guide operation û maintenance, û effectively reduce fault losses.

4.3 Comparison û Discussion

Compared traditional methods, artificial intelligence algorithm model obvious advantages accuracy û efficiency. Traditional methods rely manual analysis, which problems subjective errors û time-consuming; while artificial intelligence model diagnose faults automatically û quickly, improving accuracy û reliability diagnosis. Moreover, better adaptability û generalization ability dealing large-scale complex data, providing more effective technical support safe û stable operation pad-mounted transformers photovoltaic power stations, demonstrating important value û broad application prospects research method paper.

5. Conclusion

Research typical fault diagnosis pad-mounted transformers photovoltaic power stations based artificial intelligence algorithms achieved remarkable results. Through data collection û processing, feature extraction û selection, model building, efficient û accurate fault diagnosis model successfully built. Experiments verify excellent performance identifying typical faults, providing reliable guarantee operation safety photovoltaic power stations. Future, performance model continuously optimized promote wide-range application technology actual scenarios.