Análise de Diagnóstico de Falhas em Transformadores Compactos em Centrais Fotovoltaicas

Introdução

À medida que a escala das estações de energia fotovoltaica continua a expandir-se, os transformadores montados em caixas, como um dos equipamentos-chave, têm um impacto profundo na operação do sistema quando falham. Este artigo concentra-se no uso de algoritmos avançados de inteligência artificial e na integração de tecnologia de análise de dados para melhorar a precisão e a eficiência do diagnóstico de falhas em transformadores montados em caixas nas estações de energia fotovoltaica, e para construir uma base técnica sólida para a operação segura e estável das estações de energia fotovoltaica.

1. Contexto da Pesquisa

Os transformadores montados em caixas nas estações de energia fotovoltaica, como componentes centrais do sistema fotovoltaico, assumem a tarefa crucial de converter a energia de baixa tensão produzida pelos painéis fotovoltaicos DC em energia de alta tensão adequada para transmissão. Durante a operação a longo prazo, falhas típicas, como aterramento de enrolamentos, curto-circuito e circuito aberto, ocorrem frequentemente. Essas falhas não apenas interferem na operação normal da estação, mas também podem levar ao dano de equipamentos e até mesmo a acidentes de segurança. Uma análise aprofundada dessas falhas típicas é de grande importância para o diagnóstico precoce, resolução de problemas e garantia da operação segura e estável do sistema fotovoltaico.

2. Aplicação da Inteligência Artificial no Diagnóstico de Falhas Típicas
2.1 Algoritmos de Inteligência Artificial

Como tecnologias emergentes, os algoritmos de inteligência artificial têm grande potencial no campo do diagnóstico de falhas em transformadores montados em caixas nas estações de energia fotovoltaica. Algoritmos mainstream, como redes neurais, máquinas de vetores de suporte e algoritmos genéticos [1], simulam o processo de aprendizagem e raciocínio do cérebro humano, e podem extrair padrões de dados complexos e fazer previsões precisas. No cenário de diagnóstico de falhas em transformadores montados em caixas nas estações de energia fotovoltaica, eles podem processar eficientemente grandes volumes de dados, identificar padrões ocultos de falhas e fornecer resultados de diagnóstico precisos.

2.2 Métodos de Diagnóstico de Falhas em Transformadores Montados em Caixas em Estações de Energia Fotovoltaica

O diagnóstico de falhas tradicional depende de pessoal especializado para detecção e análise abrangente, o que é demorado, trabalhoso e facilmente afetado por fatores subjetivos. No entanto, o método de diagnóstico baseado em algoritmos de inteligência artificial pode realizar diagnóstico automatizado e inteligente. Ao coletar dados de operação e parâmetros de estado dos transformadores montados em caixas e combinando as características dos algoritmos, ele pode identificar rapidamente e com precisão os tipos de falha, melhorar a eficiência e a precisão do diagnóstico, reduzir custos de manutenção, prevenir eficazmente riscos de falhas potenciais e ajudar a melhorar o desempenho e a confiabilidade das estações de energia fotovoltaica.

2.3 Vantagens dos Algoritmos de Inteligência Artificial no Diagnóstico Técnico de Falhas

Os algoritmos de inteligência artificial têm vantagens significativas no diagnóstico de falhas em transformadores montados em caixas em estações de energia fotovoltaica: primeiro, eles podem processar massas de dados complexos, extrair leis potenciais, extrair características-chave e podem aprender e otimizar continuamente para melhorar a precisão e a estabilidade do diagnóstico; segundo, eles têm fortes capacidades adaptativas e podem ajustar-se flexivelmente com o ambiente e as condições de falha, sendo eficientes, precisos, automatizados e com boa escalabilidade, adequados para o diagnóstico de falhas em transformadores montados em caixas em diferentes tipos de estações de energia. Ao analisar as características dos dados e casos históricos, eles podem localizar e identificar rapidamente padrões de falhas, como anomalias de temperatura e danos à isolamento [2]; terceiro, eles suportam monitoramento e alerta em tempo real, podem detectar problemas potenciais de forma oportuna, reduzir o tempo de inatividade do sistema e também podem fundir dados heterogêneos de múltiplas fontes, como dados de sensores e registros de operação, para análise abrangente, melhorando a abrangência e a precisão do diagnóstico e fornecendo apoio confiável para decisões de operação e manutenção. É de grande importância para garantir a operação estável e segura do equipamento e promover o desenvolvimento sustentável das estações de energia fotovoltaica.

3. Métodos de Pesquisa
3.1 Coleta e Processamento de Dados

Para realizar a pesquisa sobre o diagnóstico de falhas típicas em transformadores montados em caixas em estações de energia fotovoltaica, sensores são instalados nos transformadores montados em caixas para monitorar parâmetros-chave, como temperatura, umidade, corrente e tensão, em tempo real. Os sensores coletam dados em intervalos de tempo fixos e os transmitem para o servidor de armazenamento para registro. Os dados originais passam por procedimentos de pré-processamento, como remoção de ruído, tratamento de outliers e limpeza, para garantir a qualidade e a precisão dos dados, e finalmente, um conjunto de dados completo é construído para a extração subsequente de características e construção de modelos.

3.2 Extração e Seleção de Características

Características multidimensionais, como temperatura média, corrente de pico e distribuição de frequência, são extraídas dos dados originais para caracterizar o estado de operação dos transformadores montados em caixas. Parâmetros de características representativos são extraídos através de análise estatística e análise de domínio de frequência. Ao mesmo tempo, métodos como Análise de Componentes Principais (PCA) são utilizados para selecionar e otimizar características, reduzir dimensões, eliminar redundância e selecionar características-chave para a construção e treinamento de modelos.

3.3 Construção do Modelo de Diagnóstico de Falhas

Um modelo eficiente de diagnóstico de falhas é construído com base em algoritmos de inteligência artificial: adota-se uma Rede Neural Convolucional (CNN) em aprendizado profundo. Através de operações de convolução e pooling em várias camadas, realiza-se o aprendizado abstrato avançado de dados de características, extrai-se características-chave e constrói-se representações; introduz-se uma rede de memória de longo prazo (LSTM) para capturar a dependência temporal de sequências de dados e aumentar a precisão e a capacidade de generalização do modelo; integrando as vantagens de ambos, constrói-se um modelo de ponta a ponta para realizar o diagnóstico automático e o alerta precoce de falhas típicas em transformadores montados em caixas. Após o treinamento e verificação com um grande número de conjuntos de dados, o modelo demonstra eficácia e confiabilidade na tarefa de diagnóstico de falhas, fornecendo forte apoio para a operação segura das estações de energia fotovoltaica.

4. Experimento e Análise de Resultados
4.1 Design do Experimento

Seleciona-se equipamento representativo de transformadores montados em caixas em várias estações de energia fotovoltaica, e realiza-se a coleta de dados a longo prazo, cobrindo dados em operação normal e diversos modos de falha típicos. O conjunto de dados é dividido em um conjunto de treinamento e um conjunto de teste em uma certa proporção para garantir a objetividade e a precisão do treinamento e avaliação do modelo. Ao mesmo tempo, realizam-se experimentos de simulação para diferentes tipos de falhas para verificar a capacidade de diagnóstico do modelo.

4.2 Exibição e Análise de Resultados

Os experimentos mostram que o modelo de diagnóstico de falhas baseado em algoritmos de inteligência artificial tem excelente desempenho. Ao identificar falhas típicas, como aterramento de enrolamentos, curto-circuito e anomalias de temperatura, a precisão e a taxa de recall são bastante altas. Por exemplo, para falhas de aterramento de enrolamentos, a taxa de acurácia no conjunto de teste supera 90%; para falhas de curto-circuito, a taxa de acurácia supera 85%. O modelo também tem bom desempenho na previsão do tempo e local de ocorrência de falhas, pode alarmar de forma oportuna e orientar a operação e manutenção, e reduzir eficazmente as perdas devido a falhas.

4.3 Comparação e Discussão

Em comparação com os métodos tradicionais, o modelo de algoritmo de inteligência artificial tem vantagens óbvias em termos de precisão e eficiência. Os métodos tradicionais dependem da análise manual, o que apresenta problemas como erros subjetivos e consumo de tempo; enquanto o modelo de inteligência artificial pode diagnosticar falhas automaticamente e rapidamente, melhorando a precisão e a confiabilidade do diagnóstico. Além disso, possui melhor adaptabilidade e capacidade de generalização ao lidar com grandes volumes de dados complexos, fornecendo suporte técnico mais eficaz para a operação segura e estável de transformadores montados em caixas em estações de energia fotovoltaica, demonstrando o valor importante e as amplas perspectivas de aplicação do método de pesquisa deste trabalho.

5. Conclusão

A pesquisa sobre o diagnóstico de falhas típicas em transformadores montados em caixas em estações de energia fotovoltaica, baseada em algoritmos de inteligência artificial, alcançou resultados notáveis. Através da coleta e processamento de dados, extração e seleção de características, construção de modelos e outras etapas, foi construído com sucesso um modelo de diagnóstico de falhas eficiente e preciso. Os experimentos verificam seu excelente desempenho na identificação de falhas típicas, fornecendo garantia confiável para a segurança operacional das estações de energia fotovoltaica. No futuro, o desempenho do modelo será continuamente otimizado para promover a ampla aplicação da tecnologia em cenários reais.