फोटोवोल्टिक पावर प्लान्टमा पैड-माउंटेड ट्रान्सफार्मरहरूको दोष विश्लेषण

परिचय

सौर ऊर्जा स्टेशनहरूको परिमाण लगातार विस्तार गर्दै आएकोमा, पैड-माउंटेड ट्रान्सफार्मरहरू, जुन एउटा महत्त्वपूर्ण उपकरणहरू हुन्, यीहरूले असफल भएको स्थितिमा प्रणालीको संचालनमा गहिरो प्रभाव पार्छन्। यो कागजपत्र उन्नत मानवी बुद्धिमत्ता एल्गोरिदमहरूको प्रयोग गर्दै र डाटा विश्लेषण तकनीक समेट्दै पैड-माउंटेड ट्रान्सफार्मरहरूमा फँटको निदानको सटीकता र कार्यकारिता बढाउन र सौर ऊर्जा स्टेशनहरूको सुरक्षित र स्थिर संचालनको लागि मजबूत तकनीकी आधार निर्माण गर्न सकेको ध्यानमा लेको छ।

1. अनुसन्धानको पृष्ठभूमि

सौर ऊर्जा स्टेशनहरूको पैड-माउंटेड ट्रान्सफार्मरहरू, सौर प्रणालीका मुख्य घटकहरूको रूपमा, DC सौर पैनलहरूद्वारा निर्गत गरिने निम्न वोल्टेज शक्तिलाई ट्रान्समिशनको लागि उचित उच्च वोल्तेज शक्तिमा रूपान्तरण गर्ने महत्त्वपूर्ण काम गर्छन्। लामो समयको संचालनको दौरान, रिक्तिको ग्राउंडिङ, शॉर्ट-सर्किट, र ओपन-सर्किट जस्ता टिप्पणीय फँटहरू अक्सर घटिसक्छन्। यी फँटहरूले सिर्जित गर्ने विघ्नले स्टेशनको नैमित्तिक संचालनलाई हानि पार्न सक्छ, र यसले उपकरणको क्षति र यस्तो दुर्घटनाहरू भन्दा पनि सुरक्षा सम्बन्धी दुर्घटनाहरू ल्याउन सक्छ। यी टिप्पणीय फँटहरूको गहिरो विश्लेषण अग्रिम निदान, समस्या-समाधान, र सौर प्रणालीको सुरक्षित र स्थिर संचालन गारन्टी दिनका लागि धेरै महत्त्वपूर्ण छ।

2. टिप्पणीय फँट निदानमा मानवी बुद्धिमत्ताको प्रयोग
2.1 मानवी बुद्धिमत्ता एल्गोरिदमहरू

मानवी बुद्धिमत्ता एल्गोरिदमहरू नयाँ प्रवर्तक तकनीकहरूको रूपमा, सौर ऊर्जा स्टेशनहरूको पैड-माउंटेड ट्रान्सफार्मरहरूमा फँट निदानको क्षेत्रमा धेरै प्राविधिक सामर्थ्य छन्। न्यूरल नेटवर्क, सपोर्ट वेक्टर मशीन, र जेनेटिक एल्गोरिदम [1] जस्ता प्रमुख एल्गोरिदमहरू मानवी मस्तिष्कको शिक्षण र तर्क गर्ने प्रक्रियालाई सिमुलेट गर्दछन्, र जटिल डाटामा से नियमहरू खोज्दछन् र सटीक अनुमान गर्न सक्छन्। सौर ऊर्जा स्टेशनहरूको पैड-माउंटेड ट्रान्सफार्मरहरूमा फँट निदानको स्थितिमा, यीहरूले बडी परिमाणको डाटा सक्रिय रूपमा संसाधन, लुकिएको फँट प्रकारहरू पहिचान, र सटीक निदान परिणामहरू प्रस्तुत गर्न सक्छन्।

2.2 सौर ऊर्जा स्टेशनहरूको पैड-माउंटेड ट्रान्सफार्मरहरूको फँट निदान विधिहरू

परम्परागत फँट निदान पेशेवादी व्यक्तिहरूले व्यापक जाँच र विश्लेषण गर्ने आधारमा निर्भर गर्दछ, जसले समय र परिश्रम खर्च गर्छ, र यसलाई व्यक्तिगत तत्वहरूले आसानीले प्रभाव पार्न सक्छ। तर, मानवी बुद्धिमत्ता एल्गोरिदमहरू आधारित निदान विधि ऑटोमेटेड र बुद्धिमत्तामा निदान गर्न सक्छ। पैड-माउंटेड ट्रान्सफार्मरहरूको संचालन डाटा र स्थिति परामाणहरू एकत्र गर्दै र एल्गोरिदमहरूको विशेषताहरू समेट्दै, यीहरूले फँट प्रकारहरूलाई शीघ्र र सटीक रूपमा पहिचान, निदान दक्षता र सटीकता बढाउन, रख-रखाव खर्च घटाउन, आगामी फँट झुक्नहरूलाई प्रभावी रूपमा रोकथाम गर्न, र सौर ऊर्जा स्टेशनहरूको प्रदर्शन र विश्वसनीयता बढाउन मद्दत गर्न सक्छ।

2.3 तकनीकी फँट निदानमा मानवी बुद्धिमत्ता एल्गोरिदमहरूको फाइदाहरू

मानवी बुद्धिमत्ता एल्गोरिदमहरू सौर ऊर्जा स्टेशनहरूको पैड-माउंटेड ट्रान्सफार्मरहरूमा फँट निदानमा धेरै महत्त्वपूर्ण फाइदाहरू छन्: पहिलो, यीहरूले बडी परिमाणको जटिल डाटालाई संसाधन, संभावित नियमहरू खोज्दछन्, मुख्य विशेषताहरू निकाल्दछन्, र निरन्तर शिक्षण र अनुकूलन गर्दै निदानको सटीकता र स्थिरता बढाउन सक्छन्; दोस्रो, यीहरूले शक्तिशाली अनुकूलन क्षमता छन् र वातावरण र फँट स्थितिहरूसँग लचीलो रूपमा समायोजन गर्न सक्छन्, जसले दक्ष, सटीक, ऑटोमेटेड, र विस्तारण योग्य छ, विभिन्न प्रकारका स्टेशनहरूको पैड-माउंटेड ट्रान्सफार्मरहरूको फँट निदानको लागि उपयुक्त छ; तेस्रो, यीहरूले वास्तविक समयमा निरीक्षण र पूर्व सूचना समर्थन गर्छन्, र यीहरूले आवश्यक समस्याहरूलाई तत्काल खोज्न, प्रणालीको बन्द अवस्थाको समय घटाउन, र सेन्सर डाटा, संचालन लोगहरू जस्ता बहु-स्रोती विभिन्न प्रकारका डाटालाई सम्मिश्र विश्लेषण गर्न सक्छ, जसले निदानको सम्पूर्णता र सटीकतालाई बढाउन र संचालन र रख-रखाव निर्णयहरूको लागि विश्वसनीय समर्थन प्रदान गर्छ। यो उपकरणहरूको स्थिर र सुरक्षित संचालन र सौर ऊर्जा स्टेशनहरूको टिकाउ विकासको लागि धेरै महत्त्वपूर्ण छ।

3. अनुसन्धान विधिहरू
3.1 डाटा संग्रह र संसाधन

सौर ऊर्जा स्टेशनहरूको पैड-माउंटेड ट्रान्सफार्मरहरूको टिप्पणीय फँट निदानको अनुसन्धान गर्न, पैड-माउंटेड ट्रान्सफार्मरहरूमा सेन्सरहरू लगानी गरिन्छ जसले तापक्रम, आर्द्रता, विद्युत धारा, र वोल्टेज जस्ता महत्त्वपूर्ण परामाणहरूलाई वास्तविक समयमा निरीक्षण गर्छ। सेन्सरहरूले नियमित समय अन्तरालमा डाटा संग्रह गर्छन् र यसलाई रेकार्ड गर्ने लागि स्टोरेज सर्वरमा प्रसारित गर्छन्। मूल डाटालाई धूम्रपान, बाहिरी मानहरूको संसाधन, र त्यसको सफाई जस्ता पूर्व-संसाधन प्रक्रियाहरू गरिन्छ ताकि डाटाको गुणस्तर र सटीकता सुनिश्चित गरिन्छ, र अन्तमा, विशिष्ट विशेषता निकाल्न र मॉडल निर्माण गर्न लागि पूर्ण डाटा सेट निर्माण गरिन्छ।

3.2 विशेषता निकाल्न र चयन

मूल डाटाबाट औसत तापक्रम, शिखर धारा, र आवृत्ति वितरण जस्ता बहु-आयामी विशेषताहरू निकालिन्छ जसले पैड-माउंटेड ट्रान्सफार्मरहरूको संचालन स्थितिलाई वर्णन गर्छ। अनुमानित विशेषता परामाणहरूलाई सांख्यिकीय विश्लेषण र आवृत्ति क्षेत्र विश्लेषण द्वारा खोज्न गरिन्छ। उसी समय, मुख्य घटक विश्लेषण (PCA) जस्ता विधिहरूले विशेषताहरूलाई चयन र अनुकूलन गर्दछ, आयामहरूलाई घटाउँदछ, दोहोरी विशेषताहरूलाई हटाउँदछ, र मॉडल निर्माण र प्रशिक्षणको लागि मुख्य विशेषताहरू चयन गर्दछ।