Phân tích Chẩn đoán Sự cố của Máy biến áp được lắp trong Hộp ở các Nhà máy Điện mặt trời

Giới thiệu

Khi quy mô của các trạm điện mặt trời tiếp tục mở rộng, các biến áp lắp đặt trên bệ, như một trong những thiết bị quan trọng, có tác động sâu sắc đến hoạt động của hệ thống khi chúng gặp sự cố. Bài viết này tập trung vào việc sử dụng các thuật toán trí tuệ nhân tạo tiên tiến và tích hợp công nghệ phân tích dữ liệu để cải thiện độ chính xác và hiệu quả của chẩn đoán sự cố cho các biến áp lắp đặt trên bệ tại các trạm điện mặt trời, và xây dựng nền tảng kỹ thuật vững chắc cho hoạt động an toàn và ổn định của các trạm điện mặt trời.

1. Bối cảnh Nghiên cứu

Các biến áp lắp đặt trên bệ tại các trạm điện mặt trời, là thành phần cốt lõi của hệ thống điện mặt trời, đảm nhận nhiệm vụ quan trọng chuyển đổi điện áp thấp do các tấm pin quang điện DC sản sinh thành điện áp cao phù hợp cho truyền tải. Trong quá trình hoạt động lâu dài, các sự cố điển hình như nối đất cuộn dây, ngắn mạch và đứt mạch thường xuyên xảy ra. Những sự cố này không chỉ can thiệp vào hoạt động bình thường của trạm điện mà còn có thể dẫn đến hư hỏng thiết bị và thậm chí tai nạn an toàn. Phân tích sâu về các sự cố điển hình này có ý nghĩa lớn đối với việc chẩn đoán sớm, giải quyết vấn đề và đảm bảo hoạt động an toàn và ổn định của hệ thống điện mặt trời.

2. Ứng dụng Trí tuệ Nhân tạo trong Chẩn đoán Sự cố Đơn vị
2.1 Thuật toán Trí tuệ Nhân tạo

Là các công nghệ mới nổi, các thuật toán trí tuệ nhân tạo có tiềm năng lớn trong lĩnh vực chẩn đoán sự cố cho các biến áp lắp đặt trên bệ tại các trạm điện mặt trời. Các thuật toán chủ đạo như mạng nơ-ron, máy vectơ hỗ trợ và thuật toán di truyền [1] mô phỏng quá trình học hỏi và suy luận của não người, và có thể khai thác quy luật từ dữ liệu phức tạp và đưa ra dự đoán chính xác. Trong kịch bản chẩn đoán sự cố cho các biến áp lắp đặt trên bệ tại các trạm điện mặt trời, chúng có thể xử lý hiệu quả dữ liệu quy mô lớn, xác định các mẫu sự cố ẩn và đưa ra kết quả chẩn đoán chính xác.

2.2 Phương pháp Chẩn đoán Sự cố cho Các Biến Áp Lắp Đặt Trên Bệ tại Các Trạm Điện Mặt Trời

Chẩn đoán sự cố truyền thống phụ thuộc vào nhân viên chuyên nghiệp để thực hiện kiểm tra và phân tích toàn diện, điều này mất nhiều thời gian, công sức và dễ bị ảnh hưởng bởi yếu tố chủ quan. Tuy nhiên, phương pháp chẩn đoán dựa trên thuật toán trí tuệ nhân tạo có thể thực hiện chẩn đoán tự động và thông minh. Bằng cách thu thập dữ liệu vận hành và tham số trạng thái của các biến áp lắp đặt trên bệ và kết hợp đặc điểm của thuật toán, nó có thể nhanh chóng và chính xác xác định loại sự cố, cải thiện hiệu quả và độ chính xác của chẩn đoán, giảm chi phí bảo dưỡng, ngăn chặn hiệu quả rủi ro sự cố tiềm ẩn, và giúp cải thiện hiệu suất và độ tin cậy của các trạm điện mặt trời.

2.3 Ưu Điểm của Thuật toán Trí tuệ Nhân tạo trong Chẩn đoán Kỹ thuật Sự cố

Các thuật toán trí tuệ nhân tạo có ưu điểm đáng kể trong việc chẩn đoán sự cố của các biến áp lắp đặt trên bệ tại các trạm điện mặt trời: Đầu tiên, chúng có thể xử lý dữ liệu phức tạp quy mô lớn, khai thác quy luật tiềm ẩn, trích xuất các đặc trưng quan trọng, và có thể liên tục học hỏi và tối ưu hóa để cải thiện độ chính xác và ổn định của chẩn đoán; Thứ hai, chúng có khả năng thích ứng mạnh mẽ và có thể linh hoạt điều chỉnh theo môi trường và tình trạng sự cố, hiệu quả, chính xác, tự động và có khả năng mở rộng tốt, phù hợp cho việc chẩn đoán sự cố của các biến áp lắp đặt trên bệ ở các loại trạm điện khác nhau. Bằng cách phân tích đặc trưng dữ liệu và các trường hợp lịch sử, chúng có thể nhanh chóng xác định và nhận dạng các mẫu sự cố như bất thường về nhiệt độ và hư hỏng cách điện [2]; Thứ ba, chúng hỗ trợ giám sát và cảnh báo sớm theo thời gian thực, có thể phát hiện kịp thời các vấn đề tiềm ẩn, giảm thời gian ngừng hoạt động của hệ thống, và cũng có thể kết hợp dữ liệu đa nguồn dị chất như dữ liệu cảm biến và nhật ký hoạt động để phân tích tổng thể, cải thiện tính toàn diện và độ chính xác của chẩn đoán, và cung cấp hỗ trợ đáng tin cậy cho quyết định vận hành và bảo dưỡng. Điều này có ý nghĩa lớn đối với việc đảm bảo hoạt động ổn định và an toàn của thiết bị và thúc đẩy phát triển bền vững của các trạm điện mặt trời.

3. Phương pháp Nghiên cứu
3.1 Thu Thập và Xử lý Dữ liệu

Để thực hiện nghiên cứu về chẩn đoán sự cố điển hình của các biến áp lắp đặt trên bệ tại các trạm điện mặt trời, các cảm biến được bố trí trên các biến áp để theo dõi các tham số chính như nhiệt độ, độ ẩm, dòng điện và điện áp theo thời gian thực. Các cảm biến thu thập dữ liệu theo khoảng thời gian cố định và truyền chúng đến máy chủ lưu trữ để ghi lại. Dữ liệu gốc trải qua các quy trình tiền xử lý như giảm nhiễu, xử lý ngoại lệ và làm sạch để đảm bảo chất lượng và độ chính xác của dữ liệu, và cuối cùng, một bộ dữ liệu hoàn chỉnh được xây dựng cho việc trích xuất đặc trưng và xây dựng mô hình sau đó.

3.2 Trích xuất và Chọn Đặc trưng

Các đặc trưng đa chiều như nhiệt độ trung bình, dòng điện đỉnh và phân phối tần số được trích xuất từ dữ liệu gốc để mô tả trạng thái hoạt động của các biến áp lắp đặt trên bệ. Các tham số đặc trưng đại diện được khai thác thông qua phân tích thống kê và phân tích miền tần số. Đồng thời, các phương pháp như Phân tích Thành Phần Chính (PCA) được sử dụng để sàng lọc và tối ưu hóa đặc trưng, giảm kích thước, loại bỏ dư thừa và chọn các đặc trưng quan trọng để xây dựng và huấn luyện mô hình.

3.3 Xây dựng Mô hình Chẩn đoán Sự cố

Một mô hình chẩn đoán sự cố hiệu quả được xây dựng dựa trên các thuật toán trí tuệ nhân tạo: Một Mạng Nơ-ron Tích chập (CNN) trong học sâu được áp dụng. Qua các phép tích chập và pooling nhiều lớp, việc học trừu tượng nâng cao của dữ liệu đặc trưng được thực hiện, các đặc trưng quan trọng được trích xuất, và biểu diễn được xây dựng; một mạng Long Short-Term Memory (LSTM) được giới thiệu để nắm bắt sự phụ thuộc theo thời gian của chuỗi dữ liệu và tăng cường độ chính xác và khả năng tổng quát hóa của mô hình; bằng cách kết hợp lợi thế của cả hai, một mô hình đầu cuối được xây dựng để thực hiện chẩn đoán tự động và cảnh báo sớm cho các sự cố điển hình của các biến áp lắp đặt trên bệ. Sau khi huấn luyện và kiểm chứng với một lượng lớn bộ dữ liệu, mô hình cho thấy hiệu quả và độ tin cậy trong nhiệm vụ chẩn đoán sự cố, cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho hoạt động an toàn của các trạm điện mặt trời.

4. Thí nghiệm và Phân tích Kết quả
4.1 Thiết kế Thí nghiệm

Các thiết bị biến áp lắp đặt trên bệ tiêu biểu tại nhiều trạm điện mặt trời được lựa chọn, và thu thập dữ liệu lâu dài, bao gồm dữ liệu trong hoạt động bình thường và các chế độ sự cố điển hình khác nhau. Bộ dữ liệu được chia thành tập huấn luyện và tập kiểm tra theo tỷ lệ nhất định để đảm bảo tính khách quan và độ chính xác của việc huấn luyện và đánh giá mô hình. Đồng thời, các thí nghiệm mô phỏng được thực hiện cho các loại sự cố khác nhau để kiểm chứng khả năng chẩn đoán của mô hình.

4.2 Hiển thị và Phân tích Kết quả

Các thí nghiệm cho thấy mô hình chẩn đoán sự cố dựa trên thuật toán trí tuệ nhân tạo có hiệu suất xuất sắc. Khi nhận biết các sự cố điển hình như nối đất cuộn dây, ngắn mạch và bất thường về nhiệt độ, độ chính xác và tỷ lệ gọi lại rất cao. Ví dụ, đối với sự cố nối đất cuộn dây, tỷ lệ chính xác trên tập kiểm thử vượt quá 90%; đối với sự cố ngắn mạch, tỷ lệ chính xác vượt quá 85%. Mô hình cũng có hiệu quả tốt trong việc dự đoán thời gian và vị trí xảy ra sự cố, có thể cảnh báo kịp thời và hướng dẫn vận hành và bảo dưỡng, và giảm thiểu hiệu quả tổn thất do sự cố.

4.3 So sánh và Thảo luận

So với các phương pháp truyền thống, mô hình thuật toán trí tuệ nhân tạo có ưu điểm rõ ràng về độ chính xác và hiệu quả. Các phương pháp truyền thống phụ thuộc vào phân tích thủ công, có các vấn đề như lỗi chủ quan và tốn thời gian; trong khi mô hình trí tuệ nhân tạo có thể chẩn đoán sự cố tự động và nhanh chóng, cải thiện độ chính xác và độ tin cậy của chẩn đoán. Hơn nữa, nó có khả năng thích ứng và tổng quát hóa tốt hơn khi xử lý dữ liệu phức tạp quy mô lớn, cung cấp hỗ trợ kỹ thuật hiệu quả hơn cho hoạt động an toàn và ổn định của các biến áp lắp đặt trên bệ tại các trạm điện mặt trời, thể hiện giá trị quan trọng và triển vọng ứng dụng rộng rãi của phương pháp nghiên cứu trong bài viết này.

5. Kết luận

Nghiên cứu về chẩn đoán sự cố điển hình của các biến áp lắp đặt trên bệ tại các trạm điện mặt trời dựa trên thuật toán trí tuệ nhân tạo đã đạt được kết quả đáng chú ý. Qua các bước thu thập và xử lý dữ liệu, trích xuất và chọn đặc trưng, xây dựng mô hình, một mô hình chẩn đoán hiệu quả và chính xác đã được xây dựng thành công. Các thí nghiệm đã kiểm chứng hiệu suất xuất sắc của nó trong việc nhận biết các sự cố điển hình, cung cấp bảo đảm đáng tin cậy cho an toàn vận hành của các trạm điện mặt trời. Trong tương lai, hiệu suất của mô hình sẽ được liên tục tối ưu hóa để thúc đẩy việc áp dụng rộng rãi công nghệ này trong các tình huống thực tế.