Pagsusuri ng Kaguluhan sa Pad-Mounted Transformers sa Mga Solar Power Plant

Pakilala

Bilang ang saklaw ng mga solar power plant ay patuloy na lumalaki, ang mga pad-mounted transformers, bilang isa sa mga pangunahing kagamitan, ay may malalim na epekto sa operasyon ng sistema kapag sila ay bumibigay. Ang papel na ito ay nakatuon sa paggamit ng mga napakamodernong algoritmo ng artificial intelligence at integrasyon ng teknolohiya ng analisis ng data upang mapabuti ang katumpakan at epektividad ng pagtukoy sa mga suliranin sa mga pad-mounted transformers sa mga solar power plant, at upang magtayo ng matatag na teknikal na pundasyon para sa ligtas at matatag na operasyon ng mga solar power plant.

1. Background ng Pagsasaliksik

Ang mga pad-mounted transformers sa mga solar power plant, bilang mga pangunahing bahagi ng sistema ng solar, ay nagtataglay ng mahalagang tungkulin ng pagbabago ng mababang voltage na output ng DC solar panels sa mataas na voltage na angkop para sa transmisyon. Sa mahabang panahon ng operasyon, madalas nangyayari ang mga karaniwang suliranin tulad ng winding grounding, short-circuit, at open-circuit. Ang mga suliranin na ito hindi lamang nakakaapekto sa normal na operasyon ng power plant, ngunit maaari rin itong humantong sa pinsala sa kagamitan at kahit na mga aksidente sa kaligtasan. Ang malalim na pagsusuri sa mga karaniwang suliranin na ito ay may malaking kahalagahan para sa maagang pagtukoy, paglutas ng problema, at pagtiyak sa ligtas at matatag na operasyon ng sistema ng solar.

2. Paggamit ng Artificial Intelligence sa Karaniwang Pagtukoy sa Mga Suliranin
2.1 Mga Algoritmo ng Artificial Intelligence

Bilang mga bagong teknolohiya, ang mga algoritmo ng artificial intelligence ay may malaking potensyal sa larangan ng pagtukoy sa mga suliranin sa mga pad-mounted transformers sa mga solar power plant. Ang mga pangunahing algoritmo tulad ng neural networks, support vector machines, at genetic algorithms [1] ay sumasalamin sa proseso ng pag-aaral at pagrason ng utak ng tao, at maaaring buksan ang mga batas mula sa komplikadong data at gumawa ng tumpak na mga hula. Sa scenario ng pagtukoy sa mga suliranin sa mga pad-mounted transformers sa mga solar power plant, maaari silang epektibong iproseso ang malaking data, tuklasin ang mga napatagong pattern ng suliranin, at ilabas ang tumpak na resulta ng pagtukoy.

2.2 Mga Paraan ng Pagtukoy sa Mga Suliranin sa Pad-mounted Transformers sa Mga Solar Power Plant

Ang tradisyonal na pagtukoy sa mga suliranin ay umasa sa mga propesyonal na personal para sa komprehensibong deteksiyon at analisis, na kung saan ay nakakapagbuwos ng oras, pagod, at madaling maapektuhan ng mga subjective factors. Gayunpaman, ang paraan ng pagtukoy batay sa mga algoritmo ng artificial intelligence ay maaaring maisagawa ang automatikong at intelligent na pagtukoy. Sa pamamagitan ng pagkuha ng datos ng operasyon at estado ng mga pad-mounted transformers at pag-combine ng mga katangian ng mga algoritmo, maaari itong mabilis at tumpak na kilalanin ang mga uri ng suliranin, mapabuti ang epektividad at katumpakan ng pagtukoy, bawasan ang gastos sa pagmamanage, makuha ang mga potensyal na suliranin, at tumulong sa pagpapabuti ng performance at reliabilidad ng mga solar power plant.

2.3 mga Advantages ng Mga Algoritmo ng Artificial Intelligence sa Teknikal na Pagtukoy sa Mga Suliranin

Ang mga algoritmo ng artificial intelligence ay may malaking mga advantage sa pagtukoy sa mga suliranin sa mga pad-mounted transformers sa mga solar power plant: Una, maaari silang iproseso ang malaking complex na data, buksan ang mga potensyal na batas, i-extract ang mga key features, at maaari silang patuloy na mag-learn at i-optimize upang mapabuti ang katumpakan at estabilidad ng pagtukoy; Pangalawa, sila ay may malakas na adaptive capabilities at maaaring makapag-adjust nang flexible sa kapaligiran at kondisyon ng suliranin, na mabilis, tumpak, automated, at may magandang scalability, angkop para sa pagtukoy sa mga suliranin sa mga pad-mounted transformers sa iba't ibang uri ng mga power plant. Sa pamamagitan ng pagsusuri ng mga feature ng data at historical cases, maaari silang mabilis na lokasyon at kilalanin ang mga pattern ng suliranin tulad ng anomalya ng temperatura at insulation damage [2]; Pangatlo, sila ay sumusuporta sa real-time monitoring at early warning, maaari silang agad na detekta ang mga potensyal na problema, bawasan ang downtime ng sistema, at maaari ring ifuse ang multi-source heterogeneous data tulad ng sensor data at operation logs para sa comprehensive analysis, mapabuti ang katumpakan at epektividad ng pagtukoy, at magbigay ng reliable na suporta para sa desisyon sa pagmamanage. Ito ay may malaking kahalagahan para sa pagtiyak sa ligtas at matatag na operasyon ng kagamitan at pagpapromote ng sustainable development ng mga solar power plant.

3. Mga Pamamaraan ng Pagsasaliksik
3.1 Pagkuha at Pagproseso ng Data

Upang maisagawa ang pagsasaliksik sa karaniwang pagtukoy sa mga suliranin sa mga pad-mounted transformers sa mga solar power plant, inilalapat ang mga sensor sa mga pad-mounted transformers upang monitorehin ang mga key parameters tulad ng temperatura, humidity, current, at voltage sa real-time. Ang mga sensor ay kumukuha ng data sa fixed time intervals at inililipat ito sa storage server para sa recording. Ang orihinal na data ay dadaan sa preprocessing procedures tulad ng denoising, outlier handling, at cleaning upang tiyakin ang kalidad at katumpakan ng data, at sa huli, isinasagawa ang construction ng complete dataset para sa subsequent feature extraction at model building.

3.2 Feature Extraction at Selection

Mga multidimensional features tulad ng average temperature, peak current, at frequency distribution ay i-extract mula sa orihinal na data upang karakterisin ang operasyon state ng mga pad-mounted transformers. Ang mga representative feature parameters ay iminom na mula sa statistical analysis at frequency domain analysis. Sa parehong oras, ginagamit ang mga paraan tulad ng Principal Component Analysis (PCA) upang iscreen at i-optimize ang mga feature, reduce dimensions, eliminate redundancy, at pumili ng mga key features para sa model building at training.

3.3 Construction ng Fault Diagnosis Model

Isinagawa ang efficient fault diagnosis model batay sa mga algoritmo ng artificial intelligence: Inadopt ang Convolutional Neural Network (CNN) sa deep learning. Sa pamamagitan ng multi-layer convolution at pooling operations, ginagawa ang advanced abstract learning ng feature data, i-extract ang mga key features, at i-build ang representations; inilunsad ang Long Short-Term Memory network (LSTM) upang capture ang time dependence ng data sequences at mapabuti ang katumpakan at generalization ability ng model; sa pamamagitan ng integration ng mga advantages ng parehong CNN at LSTM, isinagawa ang end-to-end model upang maisagawa ang automatic diagnosis at early warning ng mga karaniwang suliranin sa mga pad-mounted transformers. Matapos ang training at verification sa maraming datasets, ang model ay nagpakita ng effectiveness at reliability sa fault diagnosis task, nagbibigay ng malakas na suporta para sa ligtas na operasyon ng mga solar power plant.

4. Experiment at Result Analysis
4.1 Design ng Experiment

Inilista ang mga representative na pad-mounted transformer equipment sa maraming solar power plant, at inilunsad ang long-term data collection, na kasama ang data sa normal na operasyon at iba't ibang typical fault modes. Ang dataset ay hinati sa training set at test set sa tiyak na proporsyon upang tiyakin ang objectivity at katumpakan ng model training at evaluation. Sa parehong oras, isinasagawa ang simulation experiments para sa iba't ibang uri ng suliranin upang veripikuhin ang diagnosis ability ng model.

4.2 Display at Analysis ng Result

Nagpapakita ang mga eksperimento na ang fault diagnosis model batay sa mga algoritmo ng artificial intelligence ay may kamanghamanghang performance. Kapag tinukoy ang mga typical faults tulad ng winding grounding, short-circuit, at temperature anomalies, ang accuracy at recall rate ay napakataas. Halimbawa, para sa winding grounding faults, ang accuracy rate sa test set ay lumampas sa 90%; para sa short-circuit faults, ang accuracy rate ay lumampas sa 85%. Ang model din ay may magandang epekto sa paghula ng oras at lugar ng pag-occur ng mga suliranin, maaaring mag-alarm nang agad at gabayan ang pagmamanage, at epektibong bawasan ang mga suliranin.

4.3 Comparison at Discussion

Kumpara sa mga traditional na paraan, ang model ng artificial intelligence algorithm ay may malinaw na advantages sa katumpakan at epektividad. Ang mga traditional na paraan ay umaasa sa manual na analisis, na may mga problema tulad ng subjective errors at time-consuming; samantalang ang model ng artificial intelligence ay maaaring automatikong at mabilis na mag-diagnose, mapabuti ang katumpakan at reliabilidad ng pagtukoy. Bukod dito, ito ay mas epektibo at mas may kakayahang umadapt sa pagproseso ng malaking complex na data, nagbibigay ng mas epektibong teknikal na suporta para sa ligtas at matatag na operasyon ng mga pad-mounted transformers sa mga solar power plant, nagpapakita ng mahalagang value at malawak na application prospects ng methodology ng pagsasaliksik sa paper na ito.

5. Conclusion

Ang pagsasaliksik sa karaniwang pagtukoy sa mga suliranin sa mga pad-mounted transformers sa mga solar power plant batay sa mga algoritmo ng artificial intelligence ay nagtagumpay. Sa pamamagitan ng pagkuha at pagproseso ng data, feature extraction at selection, model building, at iba pa, matagumpay na nabuo ang efficient at accurate fault diagnosis model. Nagpatotoo ang mga eksperimento sa kanyang excellent na performance sa pagtukoy sa mga typical faults, nagbibigay ng reliable na guarantee para sa operational safety ng mga solar power plant. Sa hinaharap, patuloy na i-optimize ang performance ng model upang mapromote ang wide-range application ng teknolohiya sa actual scenarios.