Analiza diagnostike napak padnih transformatorjev v fotovoltahskih elektrarnah

Uvod

S tem, ko se velikost fotovoltačnih elektrarn s stalno povečuje, ima onesnaženje postavljenih transformatorjev, kot enega od ključnih oprem, globok vpliv na delovanje sistema, ko pride do odpovedi. Ta članek se osredotoča na uporabo naprednih algoritmov umetne inteligence in integracijo tehnologije analize podatkov za izboljšanje natančnosti in učinkovitosti diagnosticiranja napak pri postavljenih transformatorjih v fotovoltačnih elektrarnah ter gradnjo trdne tehnične osnove za varno in stabilno delovanje fotovoltačnih elektrarn.

1. Pogosto raziskovalno ozadje

Postavljeni transformatorji v fotovoltačnih elektrarnah, kot ključni komponenti fotovoltačnega sistema, prevzamejo pomembno nalogo pretvorbe nizega napetostnega toka, ki ga izda DC fotovoltačne panele, v visoko napetostni tok, primern za prenos. Med dolgoročnim delovanjem pogosto nastopajo tipične napake, kot so zazemljanje vinjala, kratkoporočilo in odprt oklep. Te napake ne le motijo normalno delovanje elektrarne, ampak lahko tudi vodijo do poškodbe opreme in celo varnostnih nesreč. Globoka analiza teh tipičnih napak je zelo pomembna za zgodnje diagnosticiranje, reševanje problemov in zagotavljanje varnega in stabilnega delovanja fotovoltačnega sistema.

2. Uporaba umetne inteligence pri tipičnem diagnosticiranju napak
2.1 Algoritmi umetne inteligence

Kot novi tehnologiji imajo algoritmi umetne inteligence veliko potenciala na področju diagnosticiranja napak pri postavljenih transformatorjih v fotovoltačnih elektrarnah. Glavni algoritmi, kot so neuronske mreže, podporni vektorski stroji in genetski algoritmi [1], simulirajo proces učenja in sklepanja človeškega možganca, in lahko izločijo zakone iz kompleksnih podatkov in naredijo natančne napovedi. V kontekstu diagnosticiranja napak pri postavljenih transformatorjih v fotovoltačnih elektrarnah lahko učinkovito obdelajo velike količine podatkov, prepoznajo skrite vzorce napak in izdajo natančne rezultate diagnosticiranja.

2.2 Metode diagnosticiranja napak pri postavljenih transformatorjih v fotovoltačnih elektrarnah

Tradicionalno diagnosticiranje napak se osredotoča na strokovnjake za celovito preverjanje in analizo, kar je časovno in materialno zahtevno ter lahko vpliva subjektivni dejavniki. Diagnostična metoda, temelječa na algoritmih umetne inteligence, pa lahko omogoči avtomatizirano in inteligenčno diagnostiko. Z zbiranjem operativnih podatkov in stanje parametrov postavljenih transformatorjev in kombinacijo lastnosti algoritmov, lahko hitro in natančno prepoznajo vrste napak, izboljšajo učinkovitost in natančnost diagnosticiranja, zmanjšajo stroške vzdrževanja, učinkovito preprečujejo potencialne tveganja za napake in pomagajo izboljšati zmogljivost in zanesljivost fotovoltačnih elektrarn.

2.3 Prednosti algoritmov umetne inteligence v tehničnem diagnosticiranju napak

Algoritmi umetne inteligence imajo značilne prednosti pri diagnosticiranju napak pri postavljenih transformatorjih v fotovoltačnih elektrarnah: Prvič, lahko obdelajo ogromne količine kompleksnih podatkov, izločijo potenciale zakone, izluščijo ključne značilnosti in lahko neprekinjeno učijo in optimizirajo, da izboljšajo natančnost in stabilnost diagnosticiranja; Drugič, imajo močne prilagodljive sposobnosti in lahko prosto prilagajajo okoljskim in napako usmerjenim pogoji, so učinkoviti, natančni, avtomatski in imajo dobro širjenje, primerne za diagnosticiranje napak pri postavljenih transformatorjih v različnih vrstah elektrarn. S pregledom značilnosti podatkov in zgodovinskih primerov lahko hitro lokirajo in prepoznajo vzorce napak, kot so anomalije temperature in poškodbe izolacije [2]; Tretjič, podpirajo časovno spremljanje in zgodnje opozarjanje, lahko ustrezno zaznamejo potencialne probleme, zmanjšajo čas odpovedi sistema in lahko tudi združijo večvrstne heterogene podatke, kot so senzorski podatki in dnevniški zapisi, za celovito analizo, izboljšanje celovitosti in natančnosti diagnosticiranja, in zagotavljajo zanesljivo podporo za odločitve o upravljanju in vzdrževanju. To je zelo pomembno za zagotavljanje stabilnega in varnega delovanja opreme in spodbujanje trajnostnega razvoja fotovoltačnih elektrarn.

3. Raziskovalne metode
3.1 Zbiranje in obdelava podatkov

Za raziskavo tipičnega diagnosticiranja napak pri postavljenih transformatorjih v fotovoltačnih elektrarnah so na postavljenih transformatorjih nameščeni senzorji, ki v realnem času spremljajo ključne parametre, kot so temperatura, vlaga, tok in napetost. Senzorji zbirajo podatke v fiksni časovni interval in jih prenesejo na strežnik za shranjevanje. Izvirni podatki prehajajo preko postopkov predobdelave, kot so odstranjevanje šuma, obdelava odstopanj in čiščenje, da se zagotovi kakovost in natančnost podatkov, in končno se izgradi celosten nabor podatkov za nadaljnje izluščevanje značilnosti in gradnjo modela.

3.2 Izluščevanje in izbira značilnosti

Iz izvirnih podatkov se izluščijo večdimenzionalne značilnosti, kot so povprečna temperatura, vrhunska struja in frekvenčna porazdelitev, da bi se karakteriziralo delovanje postavljenih transformatorjev. Zastopne značilnostne parametre se izkupe z statistično in frekvenčno analizo. Hkrati se uporabljajo metode, kot je glavna komponentna analiza (PCA), za izbiranje in optimiziranje značilnosti, zmanjšanje dimenzij, odstranjevanje surovosti in izbira ključnih značilnosti za gradnjo in usposabljanje modela.

3.3 Gradnja modela za diagnosticiranje napak

Na osnovi algoritmov umetne inteligence je izgraden učinkovit model za diagnosticiranje napak: Uveden je globoki učenje konvolucijske nevronske mreže (CNN). Skozi večplastne konvolucije in združitve operacij se izvaja napredno abstraktne učenje značilnostnih podatkov, izluščena ključna značilnost in zgrajena predstavitev; Uveden je dolgokratni kratkokrajšni sporazum (LSTM) za zajemanje časovne odvisnosti zaporedja podatkov in izboljšanje natančnosti in splošnosti modela; S kombinacijo prednosti obeh je izgrađen end-to-end model, da bi bil mogoče avtomatsko diagnostiran in zgodnje opozorjen tipične napake pri postavljenih transformatorjih. Po usposabljanju in preverjanju z velikim številom naborov podatkov, model kaže učinkovitost in zanesljivost v nalogi diagnosticiranja napak, pruža močno podporo za varno delovanje fotovoltačnih elektrarn.

4. Poskus in analiza rezultatov
4.1 Načrt poskusa

Izbrana je predstavljena oprema postavljenih transformatorjev v več fotovoltačnih elektrarn, in je izvedena dolgoročna zbirka podatkov, ki pokrivajo podatke v normalnem delovanju in različnih tipičnih načinih napak. Nabor podatkov je razdeljen na učni in testni nabor v določenem razmerju, da se zagotovi objektivnost in natančnost usposabljanja in ocenjevanja modela. Hkrati so izvedeni simulacijski poskusi za različne vrste napak, da se preveri diagnostična sposobnost modela.

4.2 Prikaz in analiza rezultatov

Poskusi kažejo, da ima model za diagnosticiranje napak, temelječ na algoritmih umetne inteligence, odlično izvedbo. Ko identificira tipične napake, kot so zazemljanje vinjala, kratkoporočilo in anomalije temperature, so natančnost in povratnost zelo visoke. Na primer, za napake zazemljanja vinjala, je stopnja natančnosti na testnem naboru presegla 90%; za kratkoporočila, je stopnja natančnosti presegla 85%. Model ima tudi dober učinek pri napovedovanju časa in lokacije nastanka napak, lahko včasih opozori in usmeri upravljanje in vzdrževanje, in učinkovito zmanjša izgube zaradi napak.

4.3 Primerjava in razprava

V primerjavi z tradicionalnimi metodami ima model algoritma umetne inteligence očitne prednosti v natančnosti in učinkovitosti. Tradicionalne metode se osredotočajo na ročno analizo, ki ima težave, kot so subjektivne napake in časovno zahtevnost; medtem ko model umetne inteligence lahko avtomatsko in hitro diagnostične napake, izboljša natančnost in zanesljivost diagnostike. Poleg tega ima boljše prilagodljive in splošne sposobnosti, ko se sooča s velikimi in kompleksnimi podatki, pruža učinkovitejšo tehnično podporo za varno in stabilno delovanje postavljenih transformatorjev v fotovoltačnih elektrarnah, dokazuje pomembno vrednost in široko uporabnost raziskovalne metode v tem članku.

5. Zaključek

Raziskave tipičnega diagnosticiranja napak pri postavljenih transformatorjih v fotovoltačnih elektrarnah, temelječa na algoritmih umetne inteligence, so dosegle odlične rezultate. Skozi zbiranje in obdelavo podatkov, izluščevanje in izbiro značilnosti, gradnjo modela in druge povezave, je bila uspešno izgraden učinkovit in natančen model za diagnosticiranje napak. Poskusi so preverili njegovo odlično izvedbo pri prepoznavanju tipičnih napak, pruža zanesljivo jamstvo za varnost delovanja fotovoltačnih elektrarn. V prihodnosti bo učinkovitost modela stalno optimizirana, da bi se spodbudila široka uporaba tehnologije v dejanskih situacijah.