Анализ диагностики неисправностей встраиваемых трансформаторов на фотovoltaических электростанциях

Введение

По мере расширения масштабов солнечных электростанций, блочные трансформаторы, как одно из ключевых устройств, оказывают глубокое влияние на работу системы в случае их выхода из строя. В данной работе рассматривается использование передовых алгоритмов искусственного интеллекта и интеграция технологий анализа данных для повышения точности и эффективности диагностики неисправностей блочных трансформаторов на солнечных электростанциях, а также создание прочной технической основы для безопасной и стабильной работы солнечных электростанций.

1. Исследовательский фон

Блочные трансформаторы на солнечных электростанциях, как ключевые компоненты солнечной системы, выполняют важную задачу преобразования низковольтного питания, вырабатываемого фотоэлектрическими панелями, в высоковольтное питание, пригодное для передачи. В ходе длительной эксплуатации часто возникают типичные неисправности, такие как заземление обмоток, короткое замыкание и разрыв цепи. Эти неисправности не только нарушают нормальную работу электростанции, но могут также привести к повреждению оборудования и даже авариям. Глубокий анализ этих типичных неисправностей имеет большое значение для ранней диагностики, решения проблем и обеспечения безопасной и стабильной работы солнечной системы.

2. Применение искусственного интеллекта в диагностике типичных неисправностей
2.1 Алгоритмы искусственного интеллекта

Как новые технологии, алгоритмы искусственного интеллекта имеют большой потенциал в области диагностики неисправностей блочных трансформаторов на солнечных электростанциях. Основные алгоритмы, такие как нейронные сети, метод опорных векторов и генетические алгоритмы [1], имитируют процесс обучения и рассуждения человеческого мозга, могут извлекать закономерности из сложных данных и делать точные прогнозы. В сценарии диагностики неисправностей блочных трансформаторов на солнечных электростанциях они могут эффективно обрабатывать большие объемы данных, выявлять скрытые модели неисправностей и выводить точные результаты диагностики.

2.2 Методы диагностики неисправностей блочных трансформаторов на солнечных электростанциях

Традиционная диагностика неисправностей основывается на всестороннем обследовании и анализе специалистами, что требует много времени, трудоемко и легко подвержено влиянию субъективных факторов. Однако метод диагностики, основанный на алгоритмах искусственного интеллекта, позволяет реализовать автоматическую и интеллектуальную диагностику. Сбор данных о работе и параметрах состояния блочных трансформаторов, а также сочетание характеристик алгоритмов, позволяет быстро и точно определять типы неисправностей, повышая эффективность и точность диагностики, снижая затраты на обслуживание, эффективно предотвращая потенциальные риски неисправностей и помогая улучшать производительность и надежность солнечных электростанций.

2.3 Преимущества алгоритмов искусственного интеллекта в технической диагностике неисправностей

Алгоритмы искусственного интеллекта имеют значительные преимущества в диагностике неисправностей блочных трансформаторов на солнечных электростанциях: во-первых, они могут обрабатывать огромные объемы сложных данных, выявлять потенциальные закономерности, извлекать ключевые характеристики и постоянно учиться и оптимизироваться, повышая точность и стабильность диагностики; во-вторых, они обладают сильными адаптивными способностями и могут гибко адаптироваться к условиям окружающей среды и состоянию неисправностей, будучи эффективными, точными, автоматическими и имея хорошую масштабируемость, подходящую для диагностики неисправностей блочных трансформаторов на различных типах электростанций. Анализируя данные о характеристиках и исторических случаях, они могут быстро локализовать и определить модели неисправностей, такие как аномалии температуры и повреждение изоляции [2]; в-третьих, они поддерживают реальное время мониторинга и раннего предупреждения, могут своевременно обнаруживать потенциальные проблемы, снижать время простоя системы, а также объединять многопрофильные гетерогенные данные, такие как данные датчиков и журналы операций, для комплексного анализа, улучшая полноту и точность диагностики, и предоставляя надежную поддержку для принятия решений по эксплуатации и обслуживанию. Это имеет большое значение для обеспечения стабильной и безопасной работы оборудования и содействия устойчивому развитию солнечных электростанций.

3. Методы исследования
3.1 Сбор и обработка данных

Для проведения исследований по диагностике типичных неисправностей блочных трансформаторов на солнечных электростанциях, на блочных трансформаторах устанавливаются датчики для мониторинга ключевых параметров, таких как температура, влажность, ток и напряжение, в режиме реального времени. Датчики собирают данные с фиксированными интервалами времени и передают их на сервер хранения для записи. Исходные данные проходят процедуры предварительной обработки, такие как удаление шума, обработка выбросов и очистка, чтобы обеспечить качество и точность данных, и, в конечном итоге, создается полный набор данных для последующего извлечения признаков и построения модели.

3.2 Извлечение и отбор признаков

Из исходных данных извлекаются многомерные признаки, такие как средняя температура, пиковый ток и распределение частот, характеризующие состояние работы блочных трансформаторов. Представительные параметры признаков выявляются через статистический анализ и анализ в частотной области. Одновременно используются методы, такие как анализ главных компонент (PCA), для отбора и оптимизации признаков, снижения размерности, устранения избыточности и выбора ключевых признаков для построения и обучения модели.

3.3 Построение модели диагностики неисправностей

На основе алгоритмов искусственного интеллекта создается эффективная модель диагностики неисправностей: используется сверточная нейронная сеть (CNN) в глубоком обучении. Через многослойные свертки и пулинговые операции проводится продвинутое абстрактное обучение данных признаков, извлекаются ключевые признаки и строятся представления; вводится сеть долгосрочной памяти (LSTM) для захвата временной зависимости последовательностей данных и повышения точности и обобщающей способности модели; путем интеграции преимуществ обоих, создается модель от начала до конца, чтобы реализовать автоматическую диагностику и раннее предупреждение типичных неисправностей блочных трансформаторов. После обучения и проверки на большом количестве наборов данных, модель показывает свою эффективность и надежность в задаче диагностики неисправностей, предоставляя мощную поддержку для безопасной работы солнечных электростанций.

4. Эксперимент и анализ результатов
4.1 Проектирование эксперимента

Выбирается представительное оборудование блочных трансформаторов на нескольких солнечных электростанциях, и проводится долгосрочный сбор данных, охватывающий данные в условиях нормальной работы и различных типичных режимов неисправностей. Набор данных делится на обучающую и тестовую выборки в определенных пропорциях, чтобы обеспечить объективность и точность обучения и оценки модели. Одновременно проводятся симуляционные эксперименты для различных типов неисправностей, чтобы проверить диагностические возможности модели.

4.2 Отображение и анализ результатов

Эксперименты показывают, что модель диагностики неисправностей, основанная на алгоритмах искусственного интеллекта, демонстрирует отличные результаты. При идентификации типичных неисправностей, таких как заземление обмоток, короткое замыкание и аномалии температуры, точность и полнота очень высоки. Например, для неисправностей заземления обмоток точность на тестовой выборке превышает 90%; для короткого замыкания точность превышает 85%. Модель также хорошо справляется с прогнозированием времени и места возникновения неисправностей, может своевременно сигнализировать и направлять операционное и техническое обслуживание, эффективно снижая потери от неисправностей.

4.3 Сравнение и обсуждение

По сравнению с традиционными методами, модель на основе алгоритмов искусственного интеллекта имеет явные преимущества в точности и эффективности. Традиционные методы зависят от ручного анализа, что связано с проблемами, такими как субъективные ошибки и затраты времени; в то время как модель искусственного интеллекта может автоматически и быстро диагностировать неисправности, повышая точность и надежность диагностики. Кроме того, она обладает лучшей адаптивностью и обобщающей способностью при обработке больших объемов сложных данных, предоставляя более эффективную техническую поддержку для безопасной и стабильной работы блочных трансформаторов на солнечных электростанциях, демонстрируя важное значение и широкие перспективы применения метода, представленного в данной работе.

5. Заключение

Исследование по диагностике типичных неисправностей блочных трансформаторов на солнечных электростанциях, основанное на алгоритмах искусственного интеллекта, достигло значительных результатов. Через сбор и обработку данных, извлечение и отбор признаков, построение модели и другие этапы, была успешно создана эффективная и точная модель диагностики неисправностей. Эксперименты подтверждают ее отличную производительность в идентификации типичных неисправностей, предоставляя надежные гарантии для безопасности работы солнечных электростанций. В будущем будет продолжена оптимизация производительности модели, чтобы содействовать широкому применению технологии в реальных сценариях.