Analisis Diagnosis Kerosakan Penjana Berpangkalan Pad di Kilang Kuasa Fotovoltaik

Pengenalan

Seiring dengan peningkatan skala stesen kuasa fotovoltaik, transformer pad-mounted, sebagai salah satu peralatan utama, mempunyai kesan mendalam terhadap operasi sistem apabila mereka gagal. Kertas kerja ini bertumpu pada penggunaan algoritma kecerdasan buatan canggih dan integrasi teknologi analisis data untuk meningkatkan ketepatan dan kecekapan diagnosis kerosakan pada transformer pad-mounted di stesen kuasa fotovoltaik, serta membina asas teknikal yang kukuh untuk operasi selamat dan stabil stesen kuasa fotovoltaik.

1. Latar Belakang Penyelidikan

Transformer pad-mounted di stesen kuasa fotovoltaik, sebagai komponen inti sistem fotovoltaik, mengambil tanggungjawab tugas penting untuk menukar tenaga keluaran rendah dari panel fotovoltaik DC menjadi tenaga tekanan tinggi yang sesuai untuk transmisi. Semasa operasi jangka panjang, kerosakan biasa seperti grounding lilitan, short-circuit, dan open-circuit sering berlaku. Kerosakan-kerosakan ini tidak hanya mengganggu operasi normal stesen kuasa, tetapi juga mungkin menyebabkan kerosakan peralatan dan bahkan kemalangan keselamatan. Analisis mendalam tentang kerosakan biasa ini sangat penting untuk diagnosis awal, penyelesaian masalah, dan menjamin operasi selamat dan stabil sistem fotovoltaik.

2. Penggunaan Kecerdasan Buatan dalam Diagnosis Kerosakan Biasa
2.1 Algoritma Kecerdasan Buatan

Sebagai teknologi baru, algoritma kecerdasan buatan mempunyai potensi besar dalam bidang diagnosis kerosakan pada transformer pad-mounted di stesen kuasa fotovoltaik. Algoritma utama seperti rangkaian neural, mesin vektor sokongan, dan algoritma genetik [1] mensimulasikan proses pembelajaran dan pemikiran otak manusia, dan dapat menggali undang-undang dari data yang rumit dan membuat ramalan yang tepat. Dalam skenario diagnosis kerosakan pada transformer pad-mounted di stesen kuasa fotovoltaik, mereka dapat memproses data berskala besar dengan cepat, mengenal pasti corak kerosakan tersembunyi, dan mengeluarkan hasil diagnosis yang tepat.

2.2 Kaedah Diagnosis Kerosakan untuk Transformer Pad-mounted di Stesen Kuasa Fotovoltaik

Diagnosis kerosakan tradisional bergantung kepada tenaga kerja profesional untuk pemeriksaan dan analisis menyeluruh, yang memerlukan masa, tenaga, dan mudah dipengaruhi oleh faktor subjektif. Namun, kaedah diagnosis berdasarkan algoritma kecerdasan buatan boleh mewujudkan diagnosis automatik dan pintar. Dengan mengumpul data operasi dan parameter keadaan transformer pad-mounted dan menggabungkan ciri-ciri algoritma, ia boleh mengenal pasti jenis kerosakan dengan cepat dan tepat, meningkatkan kecekapan dan ketepatan diagnosis, mengurangkan kos penyelenggaraan, mencegah risiko kerosakan potensial secara efektif, dan membantu meningkatkan prestasi dan kebolehpercayaan stesen kuasa fotovoltaik.

2.3 Kelebihan Algoritma Kecerdasan Buatan dalam Diagnosis Teknikal Kerosakan

Algoritma kecerdasan buatan mempunyai kelebihan signifikan dalam diagnosis kerosakan pada transformer pad-mounted di stesen kuasa fotovoltaik: Pertama, mereka boleh memproses data kompleks yang besar, menggali undang-undang potensial, mengekstrak ciri-ciri utama, dan boleh terus belajar dan mengoptimumkan untuk meningkatkan ketepatan dan kestabilan diagnosis; Kedua, mereka mempunyai keupayaan adaptif yang kuat dan boleh disesuaikan dengan fleksibel dengan persekitaran dan keadaan kerosakan, berkesan, tepat, automatik, dan mempunyai skalabiliti yang baik, sesuai untuk diagnosis kerosakan pada transformer pad-mounted di pelbagai jenis stesen kuasa. Dengan menganalisis ciri-ciri data dan kes-kes sejarah, mereka boleh mengenal pasti dan melokalisasi corak kerosakan seperti anjakan suhu dan kerosakan isolasi [2]; Ketiga, mereka menyokong pemantauan dan amaran awal masa nyata, boleh mengesan masalah potensial secara tepat, mengurangkan waktu henti sistem, dan juga boleh menggabungkan data multi-sumber heterogen seperti data sensor dan log operasi untuk analisis menyeluruh, meningkatkan kekompleksan dan ketepatan diagnosis, dan memberikan sokongan yang boleh dipercayai untuk keputusan operasi dan penyelenggaraan. Ia sangat penting untuk memastikan operasi selamat dan stabil peralatan dan mempromosikan pembangunan lestari stesen kuasa fotovoltaik.

3. Kaedah Penyelidikan
3.1 Pengumpulan dan Pemprosesan Data

Untuk menjalankan penyelidikan diagnosis kerosakan biasa pada transformer pad-mounted di stesen kuasa fotovoltaik, sensor ditempatkan pada transformer pad-mounted untuk memantau parameter penting seperti suhu, kelembapan, arus, dan voltan secara masa nyata. Sensor-sensor tersebut mengumpul data pada selang masa tetap dan menghantarinya ke pelayan storan untuk direkod. Data asal menjalani prosedur pra-pemrosesan seperti penyisihan bising, penanganan outlier, dan pembersihan untuk memastikan kualiti dan ketepatan data, dan akhirnya, set data lengkap dibina untuk ekstraksi ciri dan pembinaan model selanjutnya.

3.2 Ekstraksi dan Pilihan Ciri

Ciri-ciri multi-dimensi seperti suhu purata, arus puncak, dan taburan frekuensi diekstrak dari data asal untuk menggambarkan keadaan operasi transformer pad-mounted. Parameter ciri yang wakil ditambang melalui analisis statistik dan analisis domain frekuensi. Pada masa yang sama, kaedah seperti Analisis Komponen Utama (PCA) digunakan untuk menyaring dan mengoptimumkan ciri, mengurangkan dimensi, menghapuskan redundansi, dan memilih ciri-ciri utama untuk pembinaan dan latihan model.

3.3 Pembinaan Model Diagnosis Kerosakan

Model diagnosis kerosakan yang cekap dibina berdasarkan algoritma kecerdasan buatan: Jaringan Neural Konvolusi (CNN) dalam pembelajaran mendalam diadopsi. Melalui operasi konvolusi dan pooling multi-lapis, pembelajaran abstrak lanjutan data ciri dilakukan, ciri-ciri utama diekstrak, dan representasi dibina; jaringan Long Short-Term Memory (LSTM) diperkenalkan untuk menangkap kebergantungan masa data urutan dan meningkatkan ketepatan dan keupayaan generalisasi model; dengan mengintegrasikan kelebihan kedua-duanya, model end-to-end dibina untuk merealisasikan diagnosis automatik dan amaran awal kerosakan biasa pada transformer pad-mounted. Setelah dilatih dan disahkan dengan banyak set data, model menunjukkan keberkesanan dan kebolehpercayaan dalam tugas diagnosis kerosakan, menyediakan sokongan yang kuat untuk operasi selamat stesen kuasa fotovoltaik.

4. Eksperimen dan Analisis Hasil
4.1 Reka Bentuk Eksperimen

Peralatan transformer pad-mounted yang wakil dipilih dari pelbagai stesen kuasa fotovoltaik, dan pengumpulan data jangka panjang dilakukan, merangkumi data dalam operasi normal dan pelbagai mod kerosakan biasa. Set data dibahagikan kepada set latihan dan set ujian dengan nisbah tertentu untuk memastikan objektivitas dan ketepatan latihan dan penilaian model. Pada masa yang sama, eksperimen simulasi dilakukan untuk jenis kerosakan yang berbeza untuk mengesahkan keupayaan diagnosis model.

4.2 Paparan dan Analisis Hasil

Eksperimen menunjukkan bahawa model diagnosis kerosakan berdasarkan algoritma kecerdasan buatan mempunyai prestasi yang luar biasa. Apabila mengenal pasti kerosakan biasa seperti grounding lilitan, short-circuit, dan anjakan suhu, kadar ketepatan dan recall adalah sangat tinggi. Sebagai contoh, untuk kerosakan grounding lilitan, kadar ketepatan pada set ujian melebihi 90%; untuk kerosakan short-circuit, kadar ketepatan melebihi 85%. Model juga berkesan dalam meramal masa dan lokasi kerosakan, boleh memberi amaran secara tepat dan membimbing operasi dan penyelenggaraan, dan mengurangkan kerugian kerosakan secara efektif.

4.3 Perbandingan dan Perbincangan

Berbanding dengan kaedah tradisional, model algoritma kecerdasan buatan mempunyai kelebihan yang jelas dalam ketepatan dan kecekapan. Kaedah tradisional bergantung pada analisis manual, yang mempunyai masalah seperti ralat subjektif dan memakan masa; manakala model kecerdasan buatan boleh mendiagnosis kerosakan secara automatik dan cepat, meningkatkan ketepatan dan kebolehpercayaan diagnosis. Selain itu, ia mempunyai keupayaan adaptif dan generalisasi yang lebih baik apabila menangani data kompleks berskala besar, menyediakan sokongan teknikal yang lebih berkesan untuk operasi selamat dan stabil transformer pad-mounted di stesen kuasa fotovoltaik, menunjukkan nilai penting dan prospek aplikasi yang luas kaedah penyelidikan dalam kertas kerja ini.

5. Kesimpulan

Penyelidikan diagnosis kerosakan biasa pada transformer pad-mounted di stesen kuasa fotovoltaik berdasarkan algoritma kecerdasan buatan telah mencapai hasil yang luar biasa. Melalui pengumpulan dan pemprosesan data, ekstraksi dan pilihan ciri, pembinaan model, dan lain-lain, model diagnosis kerosakan yang cekap dan tepat telah dibina dengan jayanya. Eksperimen mengesahkan prestasi luar biasanya dalam mengenal pasti kerosakan biasa, menyediakan jaminan yang boleh dipercayai untuk keselamatan operasi stesen kuasa fotovoltaik. Di masa depan, prestasi model akan terus dioptimumkan untuk mempromosikan aplikasi luas teknologi ini dalam situasi sebenar.