Foutdiagnoseanalyse van pad-geplaatste transformatoren in fotovoltaïsche energiecentrales

Inleiding

Terwijl de schaal van fotovoltaïsche energiecentrales blijft toenemen, hebben pad-mounted transformatoren, als een van de belangrijke apparatuur, een diepgaande impact op het systeem wanneer ze defect raken. Dit artikel richt zich op het gebruik van geavanceerde kunstmatige intelligentie algoritmen en het integreren van datanalysetechnologie om de nauwkeurigheid en efficiëntie van foutdiagnose voor pad-mounted transformatoren in fotovoltaïsche energiecentrales te verbeteren, en om een solide technische basis te bouwen voor de veilige en stabiele werking van fotovoltaïsche energiecentrales.

1. Onderzoekskader

Pad-mounted transformatoren in fotovoltaïsche energiecentrales, als kerncomponenten van het fotovoltaïsche systeem, hebben de cruciale taak om de lage spanning die wordt uitgebracht door DC-fotovoltaïsche panelen om te zetten in hoge spanning die geschikt is voor transport. Tijdens lange periodes van werking komen typische storingen zoals winding-aarding, kortsluiting en open circuit vaak voor. Deze storingen storen niet alleen de normale werking van de centrale, maar kunnen ook leiden tot apparatuurschade en zelfs veiligheidsincidenten. Een grondige analyse van deze typische storingen is van groot belang voor vroege diagnose, probleemoplossing en het waarborgen van de veilige en stabiele werking van het fotovoltaïsche systeem.

2. Toepassing van Kunstmatige Intelligentie in Typische Foutdiagnose
2.1 Kunstmatige Intelligentie Algoritmen

Als opkomende technologieën hebben kunstmatige intelligentie algoritmen groot potentieel op het gebied van foutdiagnose voor pad-mounted transformatoren in fotovoltaïsche energiecentrales. Hoofdstreamalgoritmen zoals neurale netwerken, support vector machines en genetische algoritmen [1] simuleren het leer- en redeneerproces van de menselijke hersenen en kunnen patronen uit complexe data ontdekken en accurate voorspellingen maken. In het scenario van foutdiagnose voor pad-mounted transformatoren in fotovoltaïsche energiecentrales kunnen ze grote hoeveelheden data efficiënt verwerken, verborgen foutpatronen identificeren en accurate diagnostische resultaten opleveren.

2.2 Foutdiagnosemethoden voor Pad-mounted Transformatoren in Fotovoltaïsche Energiecentrales

Traditionele foutdiagnose is afhankelijk van professioneel personeel voor grondige detectie en analyse, wat tijdrovend, arbeidsintensief en gemakkelijk beïnvloedbaar is door subjectieve factoren. De diagnosemethode gebaseerd op kunstmatige intelligentie algoritmen kan echter geautomatiseerde en intelligente diagnose realiseren. Door de operatiegegevens en statusparameters van pad-mounted transformatoren te verzamelen en de kenmerken van de algoritmen te combineren, kan het snel en accuraat fouttypen identificeren, de diagnoseefficiëntie en -nauwkeurigheid verbeteren, onderhoudskosten verminderen, potentiële foutrisico's effectief voorkomen en helpen bij het verbeteren van de prestaties en betrouwbaarheid van fotovoltaïsche energiecentrales.

2.3 Voordelen van Kunstmatige Intelligentie Algoritmen in Technische Foutdiagnose

Kunstmatige intelligentie algoritmen hebben aanzienlijke voordelen in de foutdiagnose van pad-mounted transformatoren in fotovoltaïsche energiecentrales: Ten eerste kunnen ze enorme hoeveelheden complexe gegevens verwerken, potentiële patronen ontdekken, sleutelkenmerken extraheren en continu leren en optimaliseren om de nauwkeurigheid en stabiliteit van de diagnose te verbeteren; ten tweede hebben ze sterke aanpassingsvermogens en kunnen ze flexibel aanpassen aan de omgeving en foutomstandigheden, zijn efficiënt, accuraat, geautomatiseerd en hebben een goede schaalbaarheid, geschikt voor foutdiagnose van pad-mounted transformatoren in verschillende types energiecentrales. Door gegevenskenmerken en historische gevallen te analyseren, kunnen ze snel locaties en foutpatronen zoals temperatuuranomalieën en isolatieschade [2] identificeren; ten derde ondersteunen ze real-time monitoring en vroeg waarschuwing, kunnen ze tijdig potentiële problemen detecteren, systeemdowntime verminderen en kunnen ze ook multi-source heterogene gegevens zoals sensorgegevens en bedrijfslogboeken fuseren voor een grondige analyse, waardoor de omvattende en accurate diagnose wordt verbeterd, en betrouwbare ondersteuning biedt voor operationele en onderhoudsbeslissingen. Het is van groot belang voor het waarborgen van de stabiele en veilige werking van apparatuur en het bevorderen van de duurzame ontwikkeling van fotovoltaïsche energiecentrales.

3. Onderzoeksmethoden
3.1 Gegevensverzameling en -verwerking

Om onderzoek naar typische foutdiagnose van pad-mounted transformatoren in fotovoltaïsche energiecentrales uit te voeren, worden sensoren op pad-mounted transformatoren geplaatst om belangrijke parameters zoals temperatuur, vochtigheid, stroom en spanning in real-time te monitoren. De sensoren verzamelen gegevens op vaste tijdsintervallen en zenden deze door naar de opslagserver voor registratie. De brute gegevens ondergaan voorverwerkingsprocedures zoals geluidreductie, uitschietersbehandeling en reiniging om de gegevenskwaliteit en -nauwkeurigheid te waarborgen, en tenslotte wordt een volledig dataset opgebouwd voor latere kenmerkextractie en modelbouw.

3.2 Kenmerkextractie en -selectie

Meerdimensionale kenmerken zoals gemiddelde temperatuur, piekstroom en frequentieverdeling worden uit de brute gegevens geëxtraheerd om de werkstatus van pad-mounted transformatoren te karakteriseren. Representatieve kenmerkparameters worden gemined door statistische analyse en frequentiedomeinanalyse. Tegelijkertijd worden methoden zoals Principal Component Analysis (PCA) gebruikt om kenmerken te selecteren en te optimaliseren, dimensies te verlagen, redundantie te elimineren en sleutelkenmerken te selecteren voor modelbouw en -training.

3.3 Bouw van Foutdiagnosemodel

Een efficiënt foutdiagnosemodel wordt gebouwd op basis van kunstmatige intelligentie algoritmen: Er wordt een Convolutional Neural Network (CNN) in deep learning toegepast. Door middel van meerdere convolutie- en poolingoperaties wordt geavanceerde abstracte leer van kenmerkgegevens uitgevoerd, sleutelkenmerken worden geëxtraheerd en representaties worden opgebouwd; er wordt een Long Short-Term Memory network (LSTM) ingevoerd om de tijdsafhankelijkheid van gegevensreeksen te vangen en de nauwkeurigheid en generalisatievermogen van het model te versterken; door de voordelen van beide te integreren, wordt een end-to-end model opgebouwd om automatische diagnose en vroege waarschuwing van typische fouten van pad-mounted transformatoren te realiseren. Na training en validatie met een groot aantal datasets toont het model effectiviteit en betrouwbaarheid in de foutdiagnosetaak, waarmee sterke ondersteuning wordt geboden voor de veilige werking van fotovoltaïsche energiecentrales.

4. Experiment en Resultaat Analyse
4.1 Experimentontwerp

Representatieve pad-mounted transformatorenapparatuur in meerdere fotovoltaïsche energiecentrales wordt geselecteerd, en er wordt langdurig gegevensverzameling uitgevoerd, die gegevens in normale werking en diverse typische foutmodi omvat. Het dataset wordt in een bepaald percentage verdeeld in een trainingsset en een testset om de objectiviteit en nauwkeurigheid van de modeltraining en -evaluatie te waarborgen. Tegelijkertijd worden simulatieexperimenten uitgevoerd voor verschillende fouttypes om de diagnosecapaciteit van het model te verifiëren.

4.2 Resultaatweergave en -analyse

Experimenten tonen aan dat het foutdiagnosemodel op basis van kunstmatige intelligentie algoritmen uitstekende prestaties heeft. Bij het identificeren van typische fouten zoals winding-aarding, kortsluiting en temperatuuranomalieën is de nauwkeurigheid en recall-rate zeer hoog. Bijvoorbeeld, voor winding-aardingfouten is de nauwkeurigheid op de testset meer dan 90%; voor kortsluitingfouten is de nauwkeurigheid meer dan 85%. Het model heeft ook een goed effect bij het voorspellen van het tijdstip en de locatie van fouten, kan tijdig waarschuwen en de bedrijfs- en onderhoudsgidsen, en effectief foutverliezen verminderen.

4.3 Vergelijking en Discussie

Vergelijken met traditionele methoden heeft het model van kunstmatige intelligentie algoritmen duidelijke voordelen in nauwkeurigheid en efficiëntie. Traditionele methoden zijn afhankelijk van manuele analyse, wat problemen kent zoals subjectieve fouten en tijdrovend; terwijl het model van kunstmatige intelligentie fouten automatisch en snel kan diagnosticeren, waardoor de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van de diagnose wordt verbeterd. Bovendien heeft het betere aanpassingsvermogen en generalisatievermogen bij het omgaan met grote hoeveelheden complexe gegevens, waardoor het meer effectieve technische ondersteuning biedt voor de veilige en stabiele werking van pad-mounted transformatoren in fotovoltaïsche energiecentrales, wat de belangrijke waarde en brede toepassingsperspectieven van de onderzoeksbenadering in dit artikel aantoont.

5. Conclusie

Het onderzoek naar typische foutdiagnose van pad-mounted transformatoren in fotovoltaïsche energiecentrales op basis van kunstmatige intelligentie algoritmen heeft opmerkelijke resultaten bereikt. Door middel van gegevensverzameling en -verwerking, kenmerkextractie en -selectie, modelbouw en andere fasen is er een efficiënt en nauwkeurig foutdiagnosemodel succesvol opgebouwd. Experimenten bevestigen zijn uitstekende prestaties bij het identificeren van typische fouten, wat een betrouwbare garantie biedt voor de veilige werking van fotovoltaïsche energiecentrales. In de toekomst zal de prestatie van het model continu worden geoptimaliseerd om de breedte toepassing van de technologie in praktische scenario's te bevorderen.