Mfano wa Mbinu ya Kutambua Matukio ya Kosa kwa Transformers Kubwa za Umeme

Mbinu za Kutambua Matukio kwenye Transformer

1. Mbinu ya Kulingana na Ulinganisho wa Gesi Zilizokauka

Kwa zaidi ya transformers za umeme waliotengenezwa kutumia mafuta, gesi zinazoweza kusukama hazina hizi zinatumika kutambua sifa za ukata katika mfumo wa uzalishaji wa umeme. Gesi zilizokauka zinazokuwa ndani ya mafuta zinaweza kutumiwa kutambua sifa za ukata wa mfumo wa uzalishaji wa umeme kutegemea na kiasi na ulinganisho wa gesi zao. Teknolojia hii ilianzishwa mara ya kwanza kutambua matukio kwenye transformers za umeme waliotengenezwa kutumia mafuta. Baadae, Barraclough na wengine walipendekeza mbinu ya kutambua matukio kutumia mlinganisho wa nne wa gesi: CH4/H2, C2H6/CH4, C2H4/C2H6, na C2H2/C2H4. Katika vigezo vyenyeleavyo vya IEC, mlinganisho wa C2H6/CH4 ulizondwa, na mbinu ya mlinganisho wa tatu iliyobadilishwa ilikuwa inatumika sana. Rogers alielezea kwa undani mbinu ya kutambua matukio ya mlinganisho wa gesi kwa kutumia vigezo vya IEEE na IEC. Muda mrefu wa kutumia IEC 599 ulionyeshia kuwa si daima linakubalika na maeneo mingine na haina uwezo wa kutambua baadhi ya matukio. Kwa hiyo, China na Japan Electrical Association wamebadilisha vigezo vya IEC, na mbinu nyingine za kutambua matukio za gesi zilizokauka zimekuwa zinatumika sana.

2. Mbinu ya Kutambua Matukio ya Fuzzy Logic

Mtaalam wa utaratibu wa mikakati L.A. Zadeh alianza kwanza kusisitiza mbinu ya fuzzy logic, ambayo imekuwa inatumika zaidi. Fuzzy logic ni nzuri kutumika kuelezea maarifa na taarifa yenye mpaka usioonekana. Kutumia ufafanulio wa udhibiti, inaweza kuleta tofauti kati ya vipimo mbalimbali, kuprocessing mawasiliano yasiyozingatikana, na kukabiliana na matatizo mengi ya kutosha kwa kutumia mbinu ya watu. Kwa kutatua, transformers mara nyingi huwa na matukio yanayotokana na sababu zisizofafanuliwa na masambuko yasiyozingatikana ambazo mbinu za zamani hazitumaini kuelezea vizuri. Mbinu za fuzzy logic zinaweza kutatua kwa kutosha matukio haya yasiyozingatikana katika transformers, kunipa njia mpya ya kutambua matukio ya transformers za umeme.

Kutatua uwezekano wa kudhibitisha mlinganisho muhimu katika mbinu ya kutambua matukio ya Rogers, mbinu imetumika kutumia teoria ya fuzzy set. Mbinu hii inaleta teknolojia ya fuzzy logic kwenye mbinu za mlinganisho za zamani kwa kutengeneza mipaka ya mlinganisho. Mbinu hii imeonyesha mazuri katika kutambua matukio mengi ya transformers na imekuwa inaendelea kwa kuwa mbinu nyingi za kutambua matukio, ikiwa ni mbinu za kulingana na mifano, teknolojia za clustering, mtandao wa Petri, na mfumo wa grey. Mifumo haya yote yanayotumia data ili kuboresha ufanisi na kuboresha upatikanaji wa uhakika wa kutambua matukio ya transformers.

3. Mbinu ya Kutambua Matukio ya Mfumo wa Mtaalamu

Mfumo wa mtaalamu ni shanga la muhimu la artificial intelligence. Ni programu za kompyuta zinazoweza kufanya kazi kama mtaalamu wanadamu hadi chini. Kulingana na data zinazotolewa na mtumiaji, hutoa maarifa au taarifa za mtaalamu ambazo zimetumika kujaza kwa uhakika na kusaidia mtumiaji kufanya maamuzi. Kutambua matukio ya transformer ya umeme ni tatizo la ngumu linalohusisha viwango kadhaa.

Kufanya maamuzi sahihi kulingana na parameta mbalimbali inahitaji msingi mzuri wa theoria na tajriba rasilimali. Pia, kwa sababu ya tofauti za uwekundaji, kiwango cha umeme, na mazingira ya kutumia, matukio sawa sawa yanaweza kuonekana tofauti kwenye transformers tofauti. Mfumo wa mtaalamu una nguvu kubwa katika kutambua matukio na kubadilisha maarifa yake kutegemea na taarifa zinazopewa, kusaidia kutambua matukio ya transformers tofauti. Mfumo wa mtaalamu wa kutambua matukio ya transformers ya umeme unaweza kutambua sifa za matukio kwa kutumia maarifa ya sababu na aina za matukio, pamoja na maarifa ya kutambua matukio kama vile analisisi ya gesi zilizokauka. Wanaweza kutatua matatizo yasiyozingatikana kwa kutumia mbinu ya fuzzy logic, kusaidia kuhusu utaratibu wa kutosha wa kutambua matukio, na kuunda muundo unaofaa kwa mtaalamu wengi kwa kutumia modeli ya blackboard.

4. Mbinu ya Kutambua Matukio ya Mtandao wa Neuron wa Kiungo Cha Kiafya

Mtandao wa neuron wa kiungo cha kiafya (ANN) unafanyika kwa kutumia hisabati ya tabia za neuron na unarepresenta mfumo wa kuprocess taarifa kwa kutumia mtazamo na fanya kazi ya neuron za ubongo. ANN unaweza kufanya kazi moja kwa moja, kuwa na uwezo wa kujifunza, kusaidia kutambua matukio, na kufanya kazi kwa mifano yasiyozingatikana. Wanaweza kufanya kazi za kusubiri, simulasyoni, na kutumia mbinu za fuzzy control, kwa hiyo ni zana za kutatua mifano yasiyozingatikana. Kutumia ANN kwa kutambua matukio ya transformers kulingana na gesi na kiasi chake ndani ya mafuta imekuwa ni chanzo cha utafiti wa hivi karibuni. Hii imeleta kujenga mbinu nyingi za kutambua matukio kwa kutumia ANN, kama vile mbinu ya mitandao miwili, mitandao ya backpropagation, mitandao ya decision tree, mitandao ya hierarchi, na mitandao ya radial basis function. Mbinu hizo zinaweza kuboresha mwaka wa kutimiza, ufanisi wa kutambua, na uhakika wa algorithmi za ANN.

5. Mbinu Nyingine Za Kutambua Matukio

Picha za mbinu nyingi za kutambua matukio za transformers zinapatikana. Kwa kusambaza faida za mitandao na teoria ya dalili, mfumo wa kutambua matukio wenye mitandao mengi na teoria ya dalili unaweza kutengenezwa. Kutumia mfano wa kupata na kumbuka antibodies dhidi ya antigens katika mfumo wa immune wa mwili, mitandao ya antibody self-organizing na algorithms za kutengeneza antibodies zinaweza kutumika kusaidia kutambua matukio ya transformers. Mbinu nyingine za kutambua matukio za transformers zinapatikana kama vile mbinu za information fusion, rough set theory, decision trees zenye mzunguko, Bayesian networks, artificial immune systems, novel radial basis function networks, na support vector machines.