Fotogrāmatveida transformatoru defektu diagnosticēšanas analīze fotogalvānu elektrārstacijās

Ievads

Kā fotovoltaisko elektrumu staciju mērogs turpina palielināties, padu transformatoru, kā viens no galvenajiem ierīcēm, neveiksmes gadījumā var būt dziļa ietekme uz sistēmas darbību. Šis rādījums koncentrējas uz tādu pašapguves mākslīgā intelekta algoritmu un datu analīzes tehnoloģiju izmantošanu, lai uzlabotu padu transformatoru neveiksmju diagnosticēšanas precizitāti un efektivitāti fotovoltaisko elektrumu stacijās, veidojot solīdu tehnisko pamatu fotovoltaisko elektrumu staciju drošai un stabillai darbībai.

1. Pētījumu fons

Fotovoltaisko elektrumu staciju padu transformatori, kā fotovoltaisko sistēmu galvenie komponenti, sasniedz svarīgo uzdevumu, pārvēršot zemu spriegumu, ko producē DC fotovoltaiskās paneles, par augstu spriegumu, kas piemērots pārraidīšanai. Ilgtermiņa darbības laikā parasti notiek šādi neveiksmes, kā vijumu apzemešana, īslaiste un atslēgšana. Šīs neveiksmes ne tikai traucē normālai stacijas darbībai, bet var arī radīt ierīču bojājumu un pat drošības incidentus. Šo tipisku neveiksmju nolīdzināta analīze ir liela nozīme agrīnai diagnosticēšanai, problēmu risināšanai un fotovoltaisko sistēmu drošai un stabillai darbībai nodrošināšanai.

2. Mākslīgā intelekta izmantošana tipisku neveiksmju diagnosticēšanā
2.1 Mākslīgā intelekta algoritmi

Kā jaunās tehnoloģijas, mākslīgā intelekta algoritmi fotovoltaisko elektrumu staciju padu transformatoru neveiksmju diagnosticēšanas jomā ir liels potenciāls. Galvenie algoritmi, piemēram, neurona tīkli, atbalstīšanas vektori un genetiskie algoritmi [1], simulē cilvēka smadzenes mācīšanos un loģisko procesu, var izgaismot likumus no sarežģītajiem datiem un veikt precīzas prognozes. Fotovoltaisko elektrumu staciju padu transformatoru neveiksmju diagnosticēšanas situācijā tos var efektīvi apstrādāt lielos datu apjomos, identificēt slēptās neveiksmju modelis un izdot precīzas diagnosticēšanas rezultātus.

2.2 Padu transformatoru fotovoltaisko elektrumu staciju neveiksmju diagnosticēšanas metodes

Tradicionālās neveiksmju diagnosticēšanas metodes balstās uz profesionāļu visaptverošu pārbaudi un analīzi, kas ir ilggarīgas, grūtas un viegli ietekmētas subjektīviem faktoriem. Tomēr, mākslīgā intelekta algoritmu balstītās diagnosticēšanas metodes var realizēt automatizētu un inteliģentu diagnosticēšanu. Samazinot padu transformatoru darbības datus un stāvokļa parametrus, un savienojot tos ar algoritmu raksturlielumiem, tās var ātri un precīzi identificēt neveiksmju veidus, uzlabot diagnosticēšanas efektivitāti un precizitāti, samazināt uzturēšanas izmaksas, efektīvi novērst potenciālas neveiksmju riskus un palīdzēt uzlabot fotovoltaisko elektrumu staciju veiktspēju un uzticamību.

2.3 Mākslīgā intelekta algoritmu priekšrocības tehnikālajās neveiksmju diagnosticēšanas jomā

Mākslīgā intelekta algoritmi fotovoltaisko elektrumu staciju padu transformatoru neveiksmju diagnosticēšanā ir ievērojamas priekšrocības: Pirmkārt, tie var apstrādāt milzīgus sarežģītus datu apjomus, izgaismot potenciālus likumus, izgriezt galvenos raksturlielumus un turpināt mācīšanos un optimizāciju, lai uzlabotu diagnosticēšanas precizitāti un stabilitāti; Otrkārt, tiem ir spēcīgas pielāgošanās spējas, un tie var elastīgi pielāgoties videi un neveiksmju stāvoklim, būt efektīvi, precīzi, automatizēti un labi izplešanās spējas, piemēroti dažāda veida staciju padu transformatoru neveiksmju diagnosticēšanai. Analizējot datu raksturlielumus un vēsturiskos gadījumus, tie var ātri noteikt un identificēt neveiksmju modelis, piemēram, temperatūras anomalijas un izolācijas bojājumu [2]; Treškārt, tie atbalsta reāllaika monitoringu un agrīnu brīdinājumu, var laicīgi detektēt potenciālas problēmas, samazināt sistēmas bezdarbības laiku, un var arī salikt kopā daudzavotaņu heterogēnos datus, piemēram, sensoru datus un darbības žurnālus, lai veiktu visaptverošu analīzi, uzlabotu diagnosticēšanas visaptverošumu un precizitāti, sniedzot uzticamu atbalstu operācijām un uzturēšanas lēmumiem. Tas ir liela nozīme, lai nodrošinātu ierīču stabila un droša darbība un veicinātu fotovoltaisko elektrumu staciju ilgtspējīgu attīstību.

3. Pētījumu metodes
3.1 Dati apstrāde un izstrāde

Lai veiktu pētījumu par fotovoltaisko elektrumu staciju padu transformatoru tipiskām neveiksmju diagnosticēšanām, uz padu transformatoriem tiek iestatīti sensori, lai tūlītēji monitorētu galvenos parametrus, piemēram, temperatūru, mitrumu, strāvu un spriegumu. Sensori regulāri apkopo datus un tos nosūta uz krājserveri, lai tos ierakstītu. Sākotnējie dati caur apstrādes procedūrām, piemēram, trokšņa samazināšana, izliekuma apstrāde un tīrīšana, lai nodrošinātu datus kvalitāti un precizitāti, un beigās tiek izveidots pilns datu komplekts, lai to izmantotu tālāk raksturlielumu izgriešanai un modeļa izveidei.

3.2 Raksturlielumu izgriešana un izvēle

No sākotnējiem datiem tiek izgriezti daudzdimensionāli raksturlielumi, piemēram, vidējā temperatūra, maksimālā strāva un frekvences sadalījums, lai raksturotu padu transformatoru darbības stāvokli. Pārstāvnieciski raksturlielumi tiek izgaismoti, izmantojot statistisko analīzi un frekvences domēna analīzi. Tāpat tiek izmantotas metodes, piemēram, Galvenā Komponentu Analīze (PCA), lai atlase un optimizētu raksturlielumus, samazinātu dimensijas, izbeigtu dubultniekus un izvēlētos galvenos raksturlielumus, lai izveidotu modeļus un trenētu tos.

3.3 Neveiksmju diagnosticēšanas modeļa izveide

Balstoties uz mākslīgā intelekta algoritmiem, tika izveidots efektīvs neveiksmju diagnosticēšanas modelis: Tika pieņemts gausaina neuronu tīkls (CNN) dziļā mācīšanā. Caurlaukošu un grupējošu darbību, izpildot daudzlauku konvolūciju un grupēšanu, tika veikta augstāka abstrakta mācīšanās raksturlielumu datiem, izgrieztu galvenos raksturlielumus un izveidoja reprezentācijas; tika ieviesta Ilgstoša īslaista atmiņas tīkla (LSTM), lai uztvertu datu seku laika atkarību un uzlabotu modeļa precizitāti un generalizācijas spēju; savienojot abu priekšrocības, tika izveidots gala-punkta modelis, lai realizētu automātisku diagnostikāciju un agrīnu brīdinājumu par padu transformatoru tipiskām neveiksmēm. Pēc trenēšanas un pārbaudes ar lielu datu komplektu, modelis parādīja efektivitāti un uzticamību neveiksmju diagnosticēšanas uzdevumā, sniedzot stipru atbalstu fotovoltaisko elektrumu staciju drošai darbībai.

4. Eksperiments un rezultātu analīze
4.1 Eksperimenta dizains

Tika izvēlētas dažādu fotovoltaisko elektrumu staciju pārstāvnieciskas padu transformatoru ierīces, un tika veikta ilgtermiņa datu apkopošana, kas ietver datus par normālo darbību un dažādām tipiskām neveiksmju modeļiem. Datus komplekts tika sadalīts trešdaļās un testa komplektā, lai nodrošinātu objektivitāti un precizitāti modeļa trenēšanai un vērtēšanai. Tāpat tika veikti simulācijas eksperimenti dažādiem neveiksmju veidiem, lai pārbaudītu modeļa diagnosticēšanas spēju.

4.2 Rezultātu prezentācija un analīze

Eksperimenti parādīja, ka mākslīgā intelekta algoritmu balstītais neveiksmju diagnosticēšanas modelis ir izcils. Identificējot tipiskas neveiksmes, piemēram, vijumu apzemešanu, īslaisti un temperatūras anomalijas, precizitāte un atceršanās rādītājs bija ļoti augsts. Piemēram, vijumu apzemešanas neveiksmju gadījumā precizitāte testa komplektā pārsniedza 90%; īslaistes neveiksmju gadījumā precizitāte pārsniedza 85%. Modelis arī labi prognozēja neveiksmju notikšanas laiku un atrašanās vietu, varēja laicīgi brīdināt un vadīt operācijas un uzturēšanu, efektīvi samazinot neveiksmju zaudējumus.

4.3 Salīdzinājums un diskusija

Salīdzinājumā ar tradicionālajām metodēm, mākslīgā intelekta algoritmu modelis ir skaidras priekšrocības precizitātes un efektivitātes ziņā. Tradicionālās metodes balstās uz manuālu analīzi, kas saistītas ar subjektīvām kļūdām un ilggarīgumu; savukārt mākslīgais intelekts var automātiski un ātri diagnosticēt neveiksmes, uzlabojot diagnosticēšanas precizitāti un uzticamību. Tāpat tas ir labāk pielāgojamāks un vispārināmāks, kad tiks apstrādāti lieli sarežģīti dati, sniedzot efektīvāku tehnisko atbalstu fotovoltaisko elektrumu staciju padu transformatoru drošai un stabillai darbībai, demonstrējot šīs pētījuma metodes svarīgo vērtību un plašas lietošanas perspektīvas.

5. Secinājums

Pētījums par fotovoltaisko elektrumu staciju padu transformatoru tipiskām neveiksmju diagnosticēšanām, balstoties uz mākslīgā intelekta algoritmiem, ir sasniegts ievērojams rezultāts. Caurlaukojot datu apkopošanu un apstrādi, raksturlielumu izgriešanu un izvēli, modeļa izveidi, tika veiksmīgi izveidots efektīvs un precīzs neveiksmju diagnosticēšanas modelis. Eksperimenti apliecina tā izcilu veiktspēju tipisku neveiksmju identifikācijā, nodrošinot uzticamu garantiju fotovoltaisko elektrumu staciju drošai darbībai. Nākotnē modeļa veiktspēja tiks nepārtraukti optimizēta, lai veicinātu tehnoloģijas plašu lietošanu reālos scenārijos.