• Product
  • Suppliers
  • Manufacturers
  • Solutions
  • Free tools
  • Knowledges
  • Experts
  • Communities
Search


Аналіз діагностики вад модульних трансформаторів на сонячних електростанціях

Felix Spark
Felix Spark
Поле: Помилки та обслуговування
China

Вступ

З поширенням масштабів сонячних електростанцій, трансформатори, розташовані на підставі, як одне з ключових обладнань, мають глибокий вплив на роботу системи у разі їхньої аварії. Ця стаття зосереджується на використанні передових алгоритмів штучного інтелекту та інтеграції технологій аналізу даних для покращення точності та ефективності діагностики аварій трансформаторів, розташованих на підставі, на сонячних електростанціях, а також для створення міцної технічної основи для безпечного та стабільного функціонування сонячних електростанцій.

1. Фон дослідження

Трансформатори, розташовані на підставі, на сонячних електростанціях, як ключові компоненти сонячної системи, виконують важливу задачу перетворення низьковольтного струму, виробленого DC-панелями, на високовольтний струм, придатний для передачі. Під час тривалого функціонування часто виникають типові аварії, такі як заземлення витків, коротке замикання та відкрите замикання. Ці аварії не лише заважають нормальному функціонуванню електростанції, але можуть також призводити до пошкодження обладнання та навіть до аварійних ситуацій. Глибокий аналіз цих типових аварій має велике значення для ранньої діагностики, вирішення проблем та забезпечення безпечного та стабільного функціонування сонячної системи.

2. Застосування штучного інтелекту в типовій діагностиці аварій
2.1 Алгоритми штучного інтелекту

Як новітні технології, алгоритми штучного інтелекту мають великий потенціал у сфері діагностики аварій трансформаторів, розташованих на підставі, на сонячних електростанціях. Популярні алгоритми, такі як нейронні мережі, машини опорних векторів та генетичні алгоритми [1], імітують процес навчання та логіку людського мозку, можуть видобувати закономірності зі складних даних та робити точні прогнози. У сценарії діагностики аварій трансформаторів, розташованих на підставі, на сонячних електростанціях, вони можуть ефективно обробляти великі масштаби даних, виявляти приховані моделі аварій та видаляти точні результати діагностики.

2.2 Методи діагностики аварій трансформаторів, розташованих на підставі, на сонячних електростанціях

Традиційна діагностика аварій спирається на професійний персонал для комплексного виявлення та аналізу, що є трудомістким, займає багато часу та легко впливає на суб'єктивні фактори. Однак, метод діагностики, базований на алгоритмах штучного інтелекту, може реалізувати автоматизовану та інтелектуальну діагностику. Збирання даних про роботу та параметри стану трансформаторів, розташованих на підставі, та поєднання характеристик алгоритмів дозволяє швидко та точно визначити типи аварій, підвищити ефективність та точність діагностики, знизити витрати на обслуговування, ефективно запобігти потенційним аварійним ризикам та допомогти покращити продуктивність та надійність сонячних електростанцій.

2.3 Переваги алгоритмів штучного інтелекту у технічній діагностиці аварій

Алгоритми штучного інтелекту мають значні переваги у діагностиці аварій трансформаторів, розташованих на підставі, на сонячних електростанціях: по-перше, вони можуть обробляти величезні масиви складних даних, видобувати потенційні закономірності, витягувати ключові ознаки, та навчатися та оптимізовувати безперервно, щоб покращити точність та стабільність діагностики; по-друге, вони мають сильні адаптивні здібності та можуть гнучко регулюватися з середовищем та умовами аварій, будучи ефективними, точними, автоматизованими, та маючи гарну масштабованість, придатні для діагностики аварій трансформаторів, розташованих на підставі, різних типів електростанцій. Аналізуючи ознаки даних та історичні випадки, вони можуть швидко локалізувати та визначити моделі аварій, такі як аномалії температури та пошкодження ізоляції [2]; по-третє, вони підтримують реального часу моніторинг та раннє попередження, можуть своєчасно виявляти потенційні проблеми, зменшувати простої системи, а також можуть об'єднувати дані з різних джерел, таких як даних датчиків та журналів роботи, для комплексного аналізу, покращення повноти та точності діагностики, та надання надійної підтримки для рішень з операційного управління. Це має велике значення для забезпечення стабільного та безпечного функціонування обладнання та сприяння сталому розвитку сонячних електростанцій.

3. Методи дослідження
3.1 Збирання та обробка даних

Для проведення досліджень типової діагностики аварій трансформаторів, розташованих на підставі, на сонячних електростанціях, на трансформаторах розташовуються датчики, що моніторять ключові параметри, такі як температура, вологість, струм та напруга в режимі реального часу. Датчики збирають дані за фіксованими часовими інтервалами та передають їх на сервер зберігання для запису. Походжені дані пройшли процедури передобработки, такі як зниження шуму, обробка викидів та очищення, щоб забезпечити якість та точність даних, і, нарешті, було побудовано повний набір даних для подальшого вилучення ознак та створення моделі.

3.2 Вилучення та вибір ознак

З походженних даних вилучаються багатовимірні ознаки, такі як середня температура, піковий струм та розподіл частот, для характеристики робочого стану трансформаторів, розташованих на підставі. Представницькі параметри ознак виявляються через статистичний аналіз та аналіз у частотному діапазоні. Одночасно, використовуються методи, такі як аналіз головних компонент (PCA), для відбору та оптимізації ознак, зменшення розмірності, усунення надлишковості та вибору ключових ознак для побудови та навчання моделі.

3.3 Побудова моделі діагностики аварій

На основі алгоритмів штучного інтелекту було побудовано ефективну модель діагностики аварій: використовується глибинна нейронна мережа (CNN). Через багаторівневі операції конволюції та пулінгу проводиться високорівневе абстрактне навчання даних, вилучаються ключові ознаки, та створюються їх представлення; вводиться довга короткочасна пам'ять (LSTM) для вловлення часової залежності послідовностей даних та підвищення точності та загальності моделі; поєднуючи переваги обох, будується модель "від кінця до кінця" для реалізації автоматичної діагностики та раннього попередження типових аварій трансформаторів, розташованих на підставі. Після навчання та перевірки на величезній кількості наборів даних, модель показує ефективність та надійність у завданні діагностики аварій, надаючи сильну підтримку для безпечного функціонування сонячних електростанцій.

4. Експеримент та аналіз результатів
4.1 Проектування експерименту

Обрано представницьке обладнання трансформаторів, розташованих на підставі, на кількох сонячних електростанціях, та проведено довготривалий збір даних, що охоплює дані нормального функціонування та різних типових аварійних режимів. Набір даних розділено на тренувальний та тестовий набори в певному співвідношенні, щоб забезпечити об'єктивність та точність тренування та оцінки моделі. Одинично, проведені симуляційні експерименти для різних типів аварій, щоб перевірити діагностичну здатність моделі.

4.2 Показ та аналіз результатів

Експерименти показують, що модель діагностики аварій, базована на алгоритмах штучного інтелекту, має відмінні результати. При виявленні типових аварій, таких як заземлення витків, коротке замикання та аномалії температури, точність та відклик дуже високі. Наприклад, для аварій заземлення витків точність на тестовому наборі перевищує 90%; для аварій короткого замикання точність перевищує 85%. Модель також добре працює в прогнозуванні часу та місця виникнення аварій, може своєчасно сигналізувати та керувати операційним управлінням, та ефективно зменшує втрати від аварій.

4.3 Порівняння та обговорення

Порівняно з традиційними методами, модель алгоритму штучного інтелекту має очевидні переваги у точності та ефективності. Традиційні методи спираються на ручний аналіз, що має проблеми, такі як суб'єктивні помилки та тривалість; тоді як модель штучного інтелекту може автоматично та швидко діагностувати аварії, підвищуючи точність та надійність діагностики. Крім того, вона має кращу адаптивність та загальність при обробці великих масивів складних даних, надаючи більш ефективну технічну підтримку для безпечного та стабільного функціонування трансформаторів, розташованих на підставі, на сонячних електростанціях, що демонструє важливість та широкі перспективи застосування методу дослідження, розглянутого в цій статті.

5. Висновок

Дослідження типової діагностики аварій трансформаторів, розташованих на підставі, на сонячних електростанціях, на основі алгоритмів штучного інтелекту, досягло вражаючих результатів. Через збір та обробку даних, вилучення та вибір ознак, побудову моделі та інші етапи, була успішно створена ефективна та точна модель діагностики аварій. Експерименти підтвердили її відмінні результати у виявленні типових аварій, надаючи надійну гарантію для безпечного функціонування сонячних електростанцій. У майбутньому, продуктивність моделі буде постійно оптимізована, щоб сприяти широкому застосуванню технології в реальних сценаріях.

Дайте гонорар та підтримайте автора
Рекомендоване
10 кВ RMU Типові вади та рішення
10 кВ RMU Типові вади та рішення
Проблеми застосування та міри їх усунення для кільцевих розподільчих пристроїв (КРП) на 10 кВКільцевий розподільчий пристрій (КРП) на 10 кВ — це поширений електророзподільчий пристрій в міських електромережах, який використовується переважно для середнього напруги. Під час реального використання можуть виникнути різні проблеми. Нижче наведено типові проблеми та відповідні коригуючі заходи.I. Електричні аварії Внутрішнє коротке замикання або погана проводкаКоротке замикання або слабке з'єднання в
Echo
10/20/2025
10 заборон для встановлення та експлуатації трансформаторів!
10 заборон для встановлення та експлуатації трансформаторів!
10 заборон для встановлення та експлуатації трансформаторів! Ніколи не встановлюйте трансформатор надто далеко—унікаєте розташування його у віддалених горах або дикій природі. Завеликий відстань не тільки витрачає кабелі та збільшує втрати на лінії, але також ускладнює управління та обслуговування. Не вибирайте ємність трансформатора довільно. Вибір правильної ємності є важливим. Якщо ємність занадто мала, трансформатор може бути перенавантажений і легко пошкоджений—перевищення завантаження біль
James
10/20/2025
Як безпечно обслуговувати сухі трансформатори
Як безпечно обслуговувати сухі трансформатори
Процедури обслуговування сухих трансформаторів Введіть у дію резервний трансформатор, відкрийте автоматичний вимикач низької сторони трансформатора, який підлягає обслуговуванню, зніміть предохранитель живлення керування і повісьте знак "НЕ ЗАКРИВАТИ" на ручку вимикача. Відкрийте автоматичний вимикач високої сторони трансформатора, який підлягає обслуговуванню, закрийте заземлювач, повністю розрядіть трансформатор, заблокуйте шафу високої сторони і повісьте знак "НЕ ЗАКРИВАТИ" на ручку вимикача.
Felix Spark
10/20/2025
Трансформаторний життєвий цикл зменшується удвічі при кожному підвищенні температури на 8°C? Зрозуміння механізмів термічного старіння
Трансформаторний життєвий цикл зменшується удвічі при кожному підвищенні температури на 8°C? Зрозуміння механізмів термічного старіння
Тривалість часу, протягом якого трансформатор може нормально працювати при номінальному напругі та навантаженні, називається терміном служби трансформатора. Матеріали, використовувані при виробництві трансформаторів, поділяються на дві основні категорії: металеві матеріали та ізоляційні матеріали. Металеві матеріали зазвичай можуть витримувати відносно високі температури без пошкодження, але ізоляційні матеріали швидко старіють та втрачають свої властивості, коли температура перевищує певне знач
Felix Spark
10/20/2025
Запит
Завантажити
Отримати додаток IEE Business
Використовуйте додаток IEE-Business для пошуку обладнання отримання рішень зв'язку з експертами та участі у галузевій співпраці в будь-якому місці та в будь-який час — повна підтримка розвитку ваших енергетичних проектів та бізнесу