Analiza diagnozy awarii transformatorów skrzynkowych w elektrowniach fotowoltaicznych

Wstęp

W miarę jak rozmiary stacji fotowoltaicznych nieustannie się powiększają, transformatory skrzynkowe, jako jedno z kluczowych urządzeń, mają głęboki wpływ na działanie systemu w przypadku awarii. Niniejszy artykuł koncentruje się na wykorzystaniu zaawansowanych algorytmów sztucznej inteligencji i integracji technologii analizy danych, aby poprawić dokładność i efektywność diagnozy awarii transformatorów skrzynkowych w stacjach fotowoltaicznych, budując solidne podstawy techniczne dla bezpiecznego i stabilnego działania stacji fotowoltaicznych.

1. Tło badawcze

Transformatory skrzynkowe w stacjach fotowoltaicznych, jako kluczowe komponenty systemu fotowoltaicznego, wykonują ważną rolę przekształcania niskiego napięcia wydzielanego przez panele fotowoltaiczne DC w wysokie napięcie odpowiednie do przesyłania. W trakcie długotrwałej eksploatacji często występują typowe uszkodzenia, takie jak uziemienie zwojów, zwarcia i otwarcia. Te uszkodzenia nie tylko zakłócają normalne działanie elektrowni, ale mogą również prowadzić do uszkodzenia sprzętu, a nawet do wypadków. Głęboka analiza tych typowych uszkodzeń ma duże znaczenie dla wczesnej diagnostyki, rozwiązywania problemów i zapewnienia bezpiecznej i stabilnej pracy systemu fotowoltaicznego.

2. Zastosowanie sztucznej inteligencji w typowej diagnostyce awarii
2.1 Algorytmy sztucznej inteligencji

Jako nowe technologie, algorytmy sztucznej inteligencji mają duży potencjał w dziedzinie diagnostyki awarii transformatorów skrzynkowych w stacjach fotowoltaicznych. Głównstreamowe algorytmy, takie jak sieci neuronowe, maszyny wektorów nośnych i algorytmy genetyczne [1], symulują proces uczenia się i wnioskowania ludzkiego mózgu, mogą wydobywać prawa z złożonych danych i dokonywać dokładnych prognoz. W scenariuszu diagnostyki awarii transformatorów skrzynkowych w stacjach fotowoltaicznych mogą one efektywnie przetwarzać dużą skalę danych, identyfikować ukryte wzorce awarii i generować dokładne wyniki diagnostyczne.

2.2 Metody diagnostyki awarii transformatorów skrzynkowych w stacjach fotowoltaicznych

Tradycyjna diagnostyka awarii opiera się na profesjonalnym personelu do kompleksowego wykrywania i analizowania, co jest czasochłonne, pracochłonne i łatwo podlega wpływom czynników subiektywnych. Jednak metoda diagnostyczna oparta na algorytmach sztucznej inteligencji może realizować automatyczną i inteligentną diagnostykę. Poprzez zbieranie danych operacyjnych i parametrów stanu transformatorów skrzynkowych oraz połączenie ich z cechami algorytmów, można szybko i dokładnie identyfikować rodzaje awarii, zwiększać efektywność i dokładność diagnostyki, obniżać koszty konserwacji, skutecznie zapobiegać potencjalnym ryzykom awaryjnym, a także pomagać w poprawie wydajności i niezawodności stacji fotowoltaicznych.

2.3 Zalety algorytmów sztucznej inteligencji w technicznej diagnostyce awarii

Algorytmy sztucznej inteligencji mają istotne zalety w diagnostyce awarii transformatorów skrzynkowych w stacjach fotowoltaicznych: Po pierwsze, są w stanie przetwarzać ogromne ilości złożonych danych, wydobywać potencjalne prawa, ekstrahować kluczowe cechy i mogą ciągle uczyć się i optymalizować, aby poprawić dokładność i stabilność diagnostyki; Po drugie, posiadają silne zdolności adaptacyjne i mogą elastycznie dostosowywać się do środowiska i warunków awaryjnych, będąc efektywne, dokładne, automatyczne i mając dobrą skalowalność, są odpowiednie do diagnostyki awarii transformatorów skrzynkowych w różnych typach elektrowni. Przez analizowanie cech danych i historycznych przypadków, mogą szybko lokalizować i identyfikować wzorce awarii, takie jak anomalie temperatury i uszkodzenia izolacji [2]; Po trzecie, wspierają monitorowanie w czasie rzeczywistym i wczesne ostrzeganie, mogą w porę wykrywać potencjalne problemy, obniżać czas przestoju systemu, a także mogą fuzjonować wieloźródłowe heterogeniczne dane, takie jak dane czujników i dzienniki operacyjne, do kompleksowej analizy, zwiększając kompleksowość i dokładność diagnostyki, a także dostarczając wiarygodnego wsparcia dla decyzji dotyczących eksploatacji i konserwacji. Ma to duże znaczenie dla zapewnienia stabilnego i bezpiecznego działania sprzętu oraz promowania zrównoważonego rozwoju stacji fotowoltaicznych.

3. Metody badawcze
3.1 Zbieranie i przetwarzanie danych

Aby przeprowadzić badania nad typową diagnostyką awarii transformatorów skrzynkowych w stacjach fotowoltaicznych, na transformatorach skrzynkowych są instalowane czujniki do monitorowania kluczowych parametrów, takich jak temperatura, wilgotność, prąd i napięcie w czasie rzeczywistym. Czujniki zbierają dane w określonych odstępach czasu i przesyłają je do serwera magazynującego do rejestrowania. Pierwotne dane podlegają procedurze wstępnego przetwarzania, takim jak usuwanie szumów, obsługa wartości odstających i czyszczenie, aby zapewnić jakość i dokładność danych, a następnie tworzy się pełny zestaw danych do kolejnej ekstrakcji cech i budowy modelu.

3.2 Ekstrakcja i selekcja cech

Z pierwotnych danych są ekstrahowane wielowymiarowe cechy, takie jak średnia temperatura, maksymalny prąd i rozkład częstotliwości, aby scharakteryzować stan działania transformatorów skrzynkowych. Przez analizę statystyczną i częstotliwościową wydobywane są reprezentatywne parametry cech. W tym samym czasie, metody, takie jak Analiza Głównych Składowych (PCA), są wykorzystywane do selekcji i optymalizacji cech, redukcji wymiarowości, eliminacji redundancji i wyboru kluczowych cech do budowy i treningu modelu.

3.3 Budowa modelu diagnostyki awarii

Budowany jest efektywny model diagnostyki awarii oparty na algorytmach sztucznej inteligencji: stosuje się Sztuczną Sieć Neuronową (CNN) w głębokim uczeniu. Poprzez wielowarstwowe operacje konwolucji i pływania, przeprowadzana jest zaawansowana abstrakcyjna nauka danych cech, ekstrahowane są kluczowe cechy i budowane są reprezentacje; wprowadzana jest sieć pamięci długoterminowej (LSTM), aby uchwycić zależność czasową sekwencji danych i zwiększyć dokładność i zdolność generalizacji modelu; integrując zalety obu, budowany jest model end-to-end, umożliwiający automatyczną diagnostykę i wczesne ostrzeganie typowych awarii transformatorów skrzynkowych. Po treningu i walidacji z dużymi zestawami danych, model pokazuje skuteczność i niezawodność w zadaniu diagnostyki awarii, dostarczając silnego wsparcia dla bezpiecznej pracy stacji fotowoltaicznych.

4. Eksperyment i analiza wyników
4.1 Projekt eksperymentu

Wybierane są reprezentatywne urządzenia transformatorów skrzynkowych w wielu stacjach fotowoltaicznych, a następnie prowadzone jest długotrwałe gromadzenie danych, obejmujące dane z normalnej eksploatacji i różnych typowych trybów awaryjnych. Zestaw danych jest podzielony na zestaw treningowy i testowy w określonym proporcji, aby zapewnić obiektywność i dokładność treningu i oceny modelu. W tym samym czasie, przeprowadzane są symulacje eksperymentalne dla różnych typów awarii, aby zweryfikować zdolność diagnostyczną modelu.

4.2 Prezentacja i analiza wyników

Eksperymenty pokazują, że model diagnostyki awarii oparty na algorytmach sztucznej inteligencji ma doskonałą wydajność. W przypadku identyfikacji typowych awarii, takich jak uziemienie zwojów, zwarcia i anomalie temperatury, dokładność i recall są bardzo wysokie. Na przykład, dla awarii uziemienia zwojów, dokładność na zestawie testowym przekracza 90%; dla zwarcia, dokładność przekracza 85%. Model ma również dobry efekt w prognozowaniu czasu i miejsca wystąpienia awarii, może sygnalizować w porę i kierować eksploatacją i konserwacją, a także skutecznie zmniejsza straty spowodowane awarią.

4.3 Porównanie i dyskusja

W porównaniu z tradycyjnymi metodami, model oparty na algorytmach sztucznej inteligencji ma wyraźne zalety w dokładności i efektywności. Tradycyjne metody polegają na ręcznej analizie, która ma problemy, takie jak błędy subiektywne i czasochłonność; natomiast model sztucznej inteligencji może automatycznie i szybko diagnostykować awarie, zwiększając dokładność i niezawodność diagnostyki. Ponadto lepiej radzi sobie z przetwarzaniem dużych ilości złożonych danych, dostarczając bardziej skuteczne wsparcie techniczne dla bezpiecznego i stabilnego działania transformatorów skrzynkowych w stacjach fotowoltaicznych, pokazując ważne znaczenie i szerokie perspektywy zastosowania metody badawczej przedstawionej w tym artykule.

5. Podsumowanie

Badania nad typową diagnostyką awarii transformatorów skrzynkowych w stacjach fotowoltaicznych oparte na algorytmach sztucznej inteligencji osiągnęły imponujące rezultaty. Poprzez gromadzenie i przetwarzanie danych, ekstrakcję i selekcję cech, budowę modelu i inne etapy, udało się zbudować efektywny i dokładny model diagnostyki awarii. Eksperymenty weryfikują jego doskonałą wydajność w identyfikacji typowych awarii, dostarczając niezawodnej gwarancji bezpieczeństwa eksploatacji stacji fotowoltaicznych. W przyszłości, wydajność modelu będzie ciągle optymalizowana, aby promować szerokie zastosowanie technologii w rzeczywistych scenariuszach.