Felanalys av plattformsmontörstransformatorer i solenergifaciliteter

Introduktion

Eftersom skalan för fotovoltaiska kraftverk fortsätter att expandera, har avbrott i kabinväxlare, som är en av de viktigaste utrustningarna, en djupgående inverkan på systemets drift. Denna artikel fokuserar på användningen av avancerade artificiella intelligensalgoritmer och integrering av dataanalysteknik för att förbättra noggrannheten och effektiviteten i felutläsning för kabinväxlare i fotovoltaiska kraftverk, och bygger en solid teknisk grund för säker och stabil drift av fotovoltaiska kraftverk.

1. Forskningsbakgrund

Kabinväxlare i fotovoltaiska kraftverk, som kärnkomponenter i fotovoltaiska system, har den viktiga uppgiften att omvandla den lågspänningsström som produceras av DC-fotovoltaiska paneler till högspänningsström som är lämplig för transmission. Under långtidsdrift inträffar typiska fel som vindningsjordning, kortslutning och öppen krets ofta. Dessa fel stör inte bara kraftverkets normala drift utan kan också leda till utrustningskada och till och med säkerhetsolyckor. En djupgående analys av dessa typiska fel är av stor betydelse för tidig diagnos, problemlösning och säkerhet och stabil drift av fotovoltaiska system.

2. Användning av artificiell intelligens i typisk felutläsning
2.1 Artificiella intelligensalgoritmer

Som nyskapande teknologier har artificiella intelligensalgoritmer stort potential i felutläsning för kabinväxlare i fotovoltaiska kraftverk. Huvudstöd algoritmer som neuronnät, stödvägs-maskiner och genetiska algoritmer [1] simulerar människohjärnans inlärnings- och resonemangsprocess, och kan utvinna mönster från komplexa data och göra exakta prognoser. I scenariot för felutläsning för kabinväxlare i fotovoltaiska kraftverk kan de effektivt bearbeta stora mängder data, identifiera dolda feletymönster och ge exakta diagnoser.

2.2 Felutläsningsmetoder för kabinväxlare i fotovoltaiska kraftverk

Traditionell felutläsning litar på professionella personer för omfattande detektering och analys, vilket är tidskrävande, arbetsintensivt och lätt påverkat av subjektiva faktorer. Men metoden baserad på artificiella intelligensalgoritmer kan realisera automatiserad och intelligent diagnostik. Genom att samla in driftdata och tillståndsparametrar för kabinväxlare och kombinera dem med algoritmernas egenskaper, kan de snabbt och exakt identifiera feltyper, förbättra diagnostikeffektivitet och noggrannhet, minska underhållskostnader, effektivt förebygga potentiella felfaror och bidra till att förbättra prestanda och tillförlitlighet hos fotovoltaiska kraftverk.

2.3 Fördelar med artificiella intelligensalgoritmer i teknisk felutläsning

Artificiella intelligensalgoritmer har signifikanta fördelar i felutläsning av kabinväxlare i fotovoltaiska kraftverk: Först kan de bearbeta massiva komplexa data, utvinna potentiella mönster, extrahera kritiska egenskaper, och kan kontinuerligt lära sig och optimera för att förbättra noggrannhet och stabilitet i diagnostik; Andra, de har starka anpassningsförmågor och kan flexibelt justera efter miljö och felvillkor, var de effektiva, exakta, automatiserade och har god skalbarhet, lämpligt för felutläsning av kabinväxlare i olika typer av kraftverk. Genom att analysera dataegenskaper och historiska fall, kan de snabbt lokalisera och identifiera felsymtom som temperaturanomalier och isoleringskada [2]; Tredje, de stöder realtidsövervakning och tidig varning, kan snabbt upptäcka potentiella problem, minskar systemnedtid, och kan också fusa flerartade heterogena data som sensor-data och driftloggar för omfattande analys, förbättrar fullständigheten och noggrannheten i diagnostik, och ger tillförlitlig support för drift- och underhållsbeslut. Det är av stor betydelse för att säkerställa utrustningens stabila och säkra drift och främja fotovoltaiska kraftverks hållbara utveckling.

3. Forskningsmetoder
3.1 Datainsamling och -behandling

För att genomföra forskningen om typisk felutläsning av kabinväxlare i fotovoltaiska kraftverk, placeras sensorer på kabinväxlare för att övervaka kritiska parametrar som temperatur, fuktighet, ström och spänning i realtid. Sensorerna samlar in data vid fastställda tidsintervall och skickar den till lagringsservern för registrering. Den råa datan genomgår förbearbetningsprocedurer som brusreducering, hantering av utsvävningar och rensning för att säkerställa datakvalitet och noggrannhet, och en komplett datamängd konstrueras slutligen för senare egenskapsutdragning och modellbyggande.

3.2 Egenskapsutdragning och -val

Mångdimensionella egenskaper som medeltemperatur, toppström och frekvensfördelning extraheras från den råa datan för att karakterisera kabinväxlarnas driftstillstånd. Representativa egenskapsparametrar utgrävs genom statistisk analys och frekvensdomänanalys. Samtidigt används metoder som Principal Component Analysis (PCA) för att skärma och optimera egenskaper, reducera dimensioner, eliminera redundans och välja kritiska egenskaper för modellbyggande och träningsprocess.

3.3 Konstruktion av felutläsningsmodell

En effektiv felutläsningsmodell byggs baserat på artificiella intelligensalgoritmer: Ett Convolutional Neural Network (CNN) i djupinlärning antas. Genom multipla konvolutions- och poolingoperationer utförs avancerad abstrakt inlärning av egenskapsdata, kritiska egenskaper extraheras och representationer byggs; ett Long Short-Term Memory nätverk (LSTM) introduceras för att fånga tidsberoendet av datasekvenser och förbättra modellens noggrannhet och generaliseringsförmåga; genom att integrera fördelarna med båda, konstrueras en end-to-end modell för att realisera automatisk diagnos och tidig varning av typiska fel för kabinväxlare. Efter tränings- och verifiering med stora datamängder visar modellen effektivitet och tillförlitlighet i felutläsningsuppgiften, ger starkt stöd för fotovoltaiska kraftverks säkra drift.

4. Experiment och resultatanalys
4.1 Experimentering

Representativa kabinväxlare i flera fotovoltaiska kraftverk väljs, och långtidsdatainsamling genomförs, inklusive data under normal drift och olika typiska felmodeller. Datamängden delas upp i en träningsmängd och en testmängd i en viss proportion för att säkerställa objektivitet och noggrannhet i modelltränings- och utvärderingsprocess. Samtidigt genomförs simuleringsexperiment för olika feltyper för att verifiera modellens diagnostiska förmåga.

4.2 Resultatvisning och -analys

Experiment visar att felutläsningsmodellen baserad på artificiella intelligensalgoritmer har utmärkt prestanda. När det gäller att identifiera typiska fel som vindningsjordning, kortslutning och temperaturanomalier, är noggrannheten och återkallandet mycket högt. Till exempel, för vindningsjordningsfel, överskrider noggrannhetsgraden 90% på testmängden; för kortslutfel, överskrider noggrannhetsgraden 85%. Modellen har också bra effekt i att förutse felens tidpunkt och plats, kan larma snabbt och guida drift- och underhåll, och effektivt minska felförluster.

4.3 Jämförelse och diskussion

Jämfört med traditionella metoder, har modellen baserad på artificiella intelligensalgoritmer uppenbara fördelar i noggrannhet och effektivitet. Traditionella metoder litar på manuell analys, vilket leder till problem som subjektiva fel och tidskrävande processer; medan modellen baserad på artificiell intelligens kan diagnostisera fel automatiskt och snabbt, förbättrar noggrannhet och tillförlitlighet i diagnostik. Dessutom har den bättre anpassningsförmåga och generaliseringsförmåga när det gäller att hantera stora mängder komplexa data, ger mer effektiv teknisk support för kabinväxlarnas säkra och stabila drift i fotovoltaiska kraftverk, visar viktiga värde och breda tillämpningsmöjligheter för forskningsmetoden i denna artikel.

5. Slutsats

Forskningen om typisk felutläsning av kabinväxlare i fotovoltaiska kraftverk baserad på artificiella intelligensalgoritmer har nått framstående resultat. Genom datainsamling och -behandling, egenskapsutdragning och -val, modellbyggande och andra länkar, har en effektiv och exakt felutläsningsmodell framgångsrikt byggts. Experiment bekräftar dess utmärkta prestanda i identifiering av typiska fel, ger tillförlitlig garanti för fotovoltaiska kraftverks driftsäkerhet. I framtiden kommer modellens prestanda att ständigt optimeras för att främja teknologins breda tillämpning i praktiska scenarier.