Анализа на дијагнозата на грешки на трансформаторите во фотоволтачките електрани

Вовед

Како се продолжува разширувањето на фотоволтаичните електростанции, трансформаторите со платформа, како едно од клучните опреми, имаат дубок влијание врз работата на системот кога се повредат. Овој труд се фокусира на користењето на напредни алгоритми на вештачка интелигенција и интеграција на технологија за анализа на податоци за подобрување на точноста и ефикасноста на дијагностика на грешки за трансформаторите со платформа во фотоволтаични електростанции, и за да се изгради чврсто техничко основание за безбедна и стабилна работа на фотоволтаичните електростанции.

1. Исследувачки позадина

Трансформаторите со платформа во фотоволтаичните електростанции, како основни компоненти на фотоволтаичниот систем, носат важна задача за превртување на нисконапонската енергија која ја испорачува DC фоточеличињата во високонапонска енергија прифатлива за пренос. Во текот на долготрачната работа, типични грешки како земјиште на виткавици, кратки спојови и отворени цепи често се појавуваат. Овие грешки не само што го прекинуваат нормалното функционирање на електростаницата, туку можат и да доведат до повреда на опремата и дури до безбедносни инциденти. Длабока анализа на овие типични грешки е од голема важност за ранна дијагностика, решавање на проблемите и осигурување на безбедна и стабилна работа на фотоволтаичниот систем.

2. Примена на вештачка интелигенција во дијагностика на типични грешки
2.1 Алгоритми на вештачка интелигенција

Како нови технологии, алгоритмите на вештачка интелигенција имаат голем потенцијал во областа на дијагностика на грешки за трансформаторите со платформа во фотоволтаични електростанции. Главни алгоритми како невронски мрежи, машина за поддршка на вектори и генетски алгоритми [1] симулираат процесот на учење и заклучување на мозокот, и можат да извлечат законитости од комплексни податоци и да направат точни предвидувања. Во сценаријот на дијагностика на грешки за трансформаторите со платформа во фотоволтаични електростанции, тие можат ефикасно да обработат големи количини на податоци, да идентификуваат скриени паттерни на грешки и да излезат со точни резултати на дијагностика.

2.2 Методи за дијагностика на грешки за трансформаторите со платформа во фотоволтаични електростанции

Традиционалната дијагностика на грешки се заснова на професионални лица за целостна детекција и анализа, што е време-потребно, трудно и лесно подложено на субјективни фактори. Меѓетуто, методот на дијагностика базиран на алгоритми на вештачка интелигенција може да реализира автоматизирана и интелектуална дијагностика. Со собирање на оперативни податоци и параметри на состојба на трансформаторите со платформа и комбинирање на карактеристики на алгоритмите, тоа може брзо и точно да идентификува типови на грешки, да подобри ефикасноста и точноста на дијагностика, да намали трошоците на одржување, ефективно да предотврати потенцијални ризици од грешки и да помогне за подобрување на перформансите и надежноста на фотоволтаичните електростанции.

2.3 Преимущества на алгоритмите на вештачка интелигенција во техничка дијагностика на грешки

Алгоритмите на вештачка интелигенција имаат значителни предности во дијагностика на грешки за трансформаторите со платформа во фотоволтаични електростанции: Прво, можат да обработат масивни комплексни податоци, да издебнуваат потенцијални законитости, да извлекуваат клучни карактеристики и можат непрекинато да учат и да се оптимизираат за подобрување на точноста и стабилноста на дијагностика; второ, имаат силни адаптивни способности и можат флексибилно да се прилагодат на околината и условите на грешките, бидейки ефикасни, точни, автоматизирани и со добра еластичност, прифатливи за дијагностика на грешки за трансформаторите со платформа во различни типови на електростанции. Со анализа на карактеристики на податоци и историски случаи, можат брзо да локализираат и да идентификуваат паттерни на грешки како аномалии на температурата и повреди на изолацијата [2]; трето, поддржуваат реално време мониторинг и претходно опомињање, можат своевремено да детектираат потенцијални проблеми, да намалат временските периоди на престанок на системот и исто така можат да ги спојат многуизворни хетерогени податоци како што се податоци од сензори и оперативни дневници за целостна анализа, подобрувајќи ги целостноста и точноста на дијагностика, и давајќи надежна поддршка за одлуки за управување и одржување. Тоа е од голема важност за осигурување на стабилна и безбедна работа на опремата и за поттикнување на одржливото развитие на фотоволтаичните електростанции.

3. Исследувачки методи
3.1 Собирање и обработка на податоци

За да се изведе истражувањето на дијагностика на типични грешки за трансформаторите со платформа во фотоволтаични електростанции, сензори се инсталираат на трансформаторите со платформа за мониторинг на кључни параметри како температура, влажност, струја и напон во реално време. Сензорите собираат податоци во фиксирани временски интервали и ги пренесуваат на серверот за чување за запис. Оригиналните податоци минуваат кроз процедури на претпроцесирање како шумско подолго, обработка на изузетни вредности и чистење за да се осигура качеството и точноста на податоците, и на крај се конструира целостен сет на податоци за последователна екстракција на карактеристики и изградба на модел.

3.2 Екстракција и избор на карактеристики

Многу-димензионални карактеристики како просечна температура, врхна струја и распределба на фреквенција се извлекуваат од оригинален податок за карактеризирање на оперативната состојба на трансформаторите со платформа. Представителни параметри на карактеристики се издебнуваат низ статистичка анализа и анализа во доменот на фреквенција. Исто така, се користат методи како Анализа на главни компоненти (PCA) за селекција и оптимизација на карактеристики, намалување на димензии, елиминација на редунданција и избор на клучни карактеристики за изградба и тренинг на модел.

3.3 Изградба на модел за дијагностика на грешки

Ефикасен модел за дијагностика на грешки е изграден на база на алгоритми на вештачка интелигенција: Покренут е Контвална невронска мрежа (CNN) во длабоко учење. Низ многу-слойни контвални и пулинг операции, се извршува напредна абстрактна анализа на податоци за карактеристики, се извлекуваат клучни карактеристики и се изградуваат претстави; се воведува Ланг Терминска Мемориска мрежа (LSTM) за да се захвати временската зависност на секвенци на податоци и да се подобри точноста и генерализацијата на моделот; со интеграција на предности на двете, се конструира end-to-end модел за да се реализира автоматизирана дијагностика и претходно опомињање на типични грешки на трансформаторите со платформа. Последно, након тренинг и верификација со голем број на сетови на податоци, моделот покажува ефикасност и надежност во задачата за дијагностика на грешки, што му дава силна поддршка за безбедна работа на фотоволтаичните електростанции.

4. Експеримент и анализа на резултати
4.1 Дизајн на експеримент

Избрана е представителна опрема на трансформатори со платформа во повеќе фотоволтаични електростанции, и се изведува долго-временско собирање на податоци, покривајќи податоци во нормална работа и различни типични режими на грешки. Сетот на податоци се делат во тренинг и тест сет во одредена пропорција за да се осигура объективноста и точноста на тренинг и евалуација на моделот. Исто така, се изведуваат симулациони експерименти за различни типови на грешки за да се верификува дијагнозната способност на моделот.

4.2 Приказ на резултати и анализа

Експериментите покажуваат дека моделот за дијагностика на грешки базиран на алгоритми на вештачка интелигенција има одлични перформанси. Кога се идентификуваат типични грешки како земјиште на виткавици, кратки спојови и аномалии на температурата, точноста и покликот се високи. На пример, за грешки на земјиште на виткавици, точноста на тест сетот надминува 90%; за кратки спојови, точноста надминува 85%. Моделот исто така има добар ефект во предвидување на времето и местото на појава на грешки, може своевремено да го активира опомињањето и да ги насочи управувањето и одржувањето, и ефективно да ги намали загубите од грешки.

4.3 Споредба и дискусија

Споредено со традиционалните методи, моделот на алгоритам на вештачка интелигенција има очигледни предности во точност и ефикасност. Традиционалните методи се засноваат на ручна анализа, што има проблеми како субјективни грешки и време-потребно; додека моделот на вештачка интелигенција може автоматски и брзо да дијагностицира грешки, подобрувајќи ги точноста и надежноста на дијагностика. Повеќе, има подобри адаптивни и генерализирани способности кога се справува со големи комплексни податоци, давајќи повеќе ефективна техничка поддршка за безбедна и стабилна работа на трансформаторите со платформа во фотоволтаични електростанции, покажувајќи важноста и широките применети перспективи на методот на истражување во овој труд.

5. Заклучок

Истражувањето на дијагностика на типични грешки за трансформаторите со платформа во фотоволтаични електростанции базирано на алгоритми на вештачка интелигенција ја постигнало значителната успех. Низ собирање и обработка на податоци, екстракција и избор на карактеристики, изградба на модел и други врски, успешно е изграден ефикасен и точен модел за дијагностика на грешки. Експериментите го верификуваат неговиот одличен перформанс во идентификација на типични грешки, што му дава надежна гаранција за безбедна работа на фотоволтаичните електростанции. Во иднина, перформансите на моделот ќе се непрекинато оптимизираат за да се поттикне широка примена на технологијата во актуелни сцени.