Feilanalyse av kiosktransformatorer i solkraftverk

Introduksjon

Som skalaen for solenergianlegg fortsetter å øke, har transformatorer i kabinetthylse, som en av de viktigste utstyrsdelene, en dyp innvirkning på systemets drift når de mislykkes. Denne artikkelen fokuserer på bruk av avanserte kunstig intelligens-algoritmer og integrering av dataanalyseteknologi for å forbedre nøyaktigheten og effektiviteten til feilmdiagnose for transformatorer i kabinetthylse i solenergianlegg, og for å bygge et solid teknisk grunnlag for trygg og stabil drift av solenergianlegg.

1. Forskningsbakgrunn

Transformatorer i kabinetthylse i solenergianlegg, som sentrale komponenter i solsystemet, utfører den viktige oppgaven med å konvertere lavspenningsstrøm fra DC-solpaneler til høyspenningsstrøm som er egnet for overføring. Under langvarig drift forekommer typiske feil som vindingsjord, kortslutning og strømkjeding ofte. Disse feilene forstyrrer ikke bare anleggets normale drift, men kan også føre til utstyrsskader og til og med sikkerhetsulykker. En dypgående analyse av disse typiske feilene er av stor betydning for tidlig diagnose, problemløsning og sikring av trygg og stabil drift av solsystemet.

2. Bruk av kunstig intelligens i typisk feilmdiagnose
2.1 Kunstig intelligens-algoritmer

Som oppvekkende teknologier har kunstig intelligens-algoritmer stor potensial i feltet for feilmdiagnose for transformatorer i kabinetthylse i solenergianlegg. Hovedstreamalgoritmer som nevrale nettverk, støttevektmaskiner og genetiske algoritmer [1] simulerer lærings- og resonnementprosessen i menneskehjernen, og kan utvinne lover fra komplekse data og gi nøyaktige prediksjoner. I scenarioet for feilmdiagnose for transformatorer i kabinetthylse i solenergianlegg kan de effektivt behandle store datamengder, identifisere skjulte feilmønstre og produsere nøyaktige diagnoser.

2.2 Feilmdiagnosemetoder for transformatorer i kabinetthylse i solenergianlegg

Tradisjonell feilmdiagnose er avhengig av fagpersoner for omfattende deteksjon og analyse, noe som er tidskrevende, arbeidsintensivt og lett påvirket av subjektive faktorer. Imidlertid kan diagnostikkmetoden basert på kunstig intelligens-algoritmer realisere automatisert og intelligent diagnose. Ved å samle driftsdata og tilstandsparametre for transformatorer i kabinetthylse, og kombinere dem med algoritmernes egenskaper, kan de raskt og nøyaktig identifisere feiltyper, forbedre diagnostikkens effektivitet og nøyaktighet, redusere vedlikeholdsomkostninger, effektivt forebygge potensielle feilrisikoer, og hjelpe til med å forbedre ytelsen og påliteligheten til solenergianlegg.

2.3 Fordeler ved kunstig intelligens-algoritmer i teknisk feilmdiagnose

Kunstig intelligens-algoritmer har betydelige fordeler i feilmdiagnose for transformatorer i kabinetthylse i solenergianlegg: For det første kan de behandle massive komplekse data, utvinne potensielle lover, trekke ut nøkkelkarakteristika, og kan kontinuerlig lære og optimalisere for å forbedre nøyaktigheten og stabiliteten i diagnose; for det andre har de sterke tilpasningskapasiteter og kan fleksibelt justere seg etter miljøet og feilforhold, være effektiv, nøyaktig, automatisert og ha god skalbarhet, egnet for feilmdiagnose av transformatorer i kabinetthylse i ulike typer anlegg. Ved å analysere dataegenskaper og historiske tilfeller, kan de raskt lokalisere og identifisere feilmønstre som temperaturanomalier og isoleringsbeskadigelse [2]; for det tredje støtter de sanntidsmonitoring og varsel, kan på tide detektere potensielle problemer, redusere systemnedetid, og kan også fusjonere fler kilde-heterogene data som sensor-data og driftslogger for en helhetlig analyse, forbedre diagnostikkens omfattende og nøyaktighet, og gi pålitelig støtte for drifts- og vedlikeholdsbeslutninger. Det er av stor betydning for å sikre at utstyret fungerer stabil og sikkert, og fremme bærekraftig utvikling av solenergianlegg.

3. Forskningsmetoder
3.1 Datainnsamling og -behandling

For å gjennomføre forskningen på typisk feilmdiagnose for transformatorer i kabinetthylse i solenergianlegg, settes sensorer i kabinetttransformatorer for å overvåke nøkkelparametre som temperatur, fuktighet, strøm og spenning i sanntid. Sensorene samler inn data med faste tidsintervaller og overfører dem til lagringsserveren for registrering. De rådataene undergår forbehandlingsprosesser som støyreduksjon, håndtering av uteliggere og rensing for å sikre datakvalitet og -nøyaktighet, og til slutt blir et komplett datasett bygget for senere karaktertrekkutvelgelse og modellbygging.

3.2 Karaktertrekkutvelgelse og -valg

Flere-dimensjonale karaktertrekk som gjennomsnittstemperatur, toppstrøm og frekvensfordeling trekkes ut fra de rådataene for å karakterisere driftstillstanden for transformatorer i kabinetthylse. Representativ karaktertrekkparameter utvines gjennom statistisk analyse og frekvensdomenetanalyse. Samtidig brukes metoder som Principal Component Analysis (PCA) for å skjære og optimalisere karaktertrekk, redusere dimensjoner, eliminere redundans, og velge nøkkelkaraktertrekk for modellbygging og -trening.

3.3 Konstruksjon av feilmdiagnosemodell

En effektiv feilmdiagnosemodell bygges basert på kunstig intelligens-algoritmer: En Convolutional Neural Network (CNN) i dyp læring blir valgt. Gjennom flere-lags konvolusjon og pooling-operasjoner, utføres avansert abstrakt læring av karaktertrekkdata, nøkkelkaraktertrekk trekkes ut, og representasjoner bygges; en Long Short-Term Memory-nettverk (LSTM) introduseres for å fange tidavhengighet i datasekvenser og forbedre modellens nøyaktighet og generaliseringskapasitet; ved å integrere fordeler fra begge, bygges en end-to-end-modell for å realisere automatisk diagnose og varsling av typiske feil for transformatorer i kabinetthylse. Etter trening og verifisering med et stort antall datasett, viser modellen effektivitet og pålitelighet i feilmdiagnosetasken, gir sterk støtte for trygg drift av solenergianlegg.

4. Eksperiment og resultatanalyse
4.1 Eksperimentdesign

Representative transformatorutstyr i kabinetthylse i flere solenergianlegg velges, og det gjennomføres langvarig datainnsamling, som dekker data under normal drift og ulike typiske feilmønstre. Datasettet deles i et treningsett og et testsett i en bestemt proporsjon for å sikre objektivitet og nøyaktighet i modelltrening og -evaluering. Samtidig utføres simuleringseksempler for ulike feiltyper for å verifisere modellens diagnostikkapasitet.

4.2 Resultatvisning og -analyse

Eksperimenter viser at feilmdiagnosemodellen basert på kunstig intelligens-algoritmer har fremragende ytelse. Når det gjelder identifisering av typiske feil som vindingsjord, kortslutning og temperaturanomalier, er nøyaktigheten og tilbakekallesgraden ganske høy. For eksempel, for vindingsjordfeil, overstiger nøyaktighetsgraden på testsettet 90%; for kortslutningsfeil, overstiger nøyaktighetsgraden 85%. Modellen har også godt resultat i forutsigelse av feiloppståelsestid og -sted, kan gi alarm på tide og veilede drift og vedlikehold, og effektivt redusere feiltap.

4.3 Sammenligning og diskusjon

Sammenlignet med tradisjonelle metoder, har kunstig intelligens-algoritmmodellen tydelige fordeler i nøyaktighet og effektivitet. Tradisjonelle metoder er avhengig av manuell analyse, som har problemer som subjektive feil og tidsbruk; mens kunstig intelligensmodellen kan diagnoere feil automatisk og raskt, forbedre nøyaktigheten og påliteligheten i diagnose. Dessuten har den bedre tilpasnings- og generaliseringskapasitet når det gjelder behandling av store komplekse data, gir mer effektiv teknisk støtte for trygg og stabil drift av transformatorer i kabinetthylse i solenergianlegg, demonstrerer den viktige verdien og brede anvendelsesmuligheter for forskningsmetoden i denne artikkelen.

5. Konklusjon

Forskningen på typisk feilmdiagnose for transformatorer i kabinetthylse i solenergianlegg basert på kunstig intelligens-algoritmer har oppnådd fremragende resultater. Gjennom datainnsamling og -behandling, karaktertrekkutvelgelse og -valg, modellbygging og andre lenker, er det lykkes å bygge en effektiv og nøyaktig feilmdiagnosemodell. Eksperimenter bekrefter dens fremragende ytelse i identifisering av typiske feil, gir pålitelig garanti for driftsikkerheten til solenergianlegg. I fremtiden vil modellens ytelse bli kontinuerlig optimert for å fremme bred anvendelse av teknologien i faktiske situasjoner.