Foutdiagnose-analise vir pad-gebasse transformators in PV-kragstasies

As 'n voorste-lynse foutdiagnose- en opsporingswerker is ek goed bewus daarvan dat met die uitbreiding van die skaal van fotovoltaiese kragstasies, die foute van boks-transformers, as een van die sleutelapparate, 'n diepgaande impak het op die stabiele operasie van die stelsel. Hierdie artikel fokus op die gebruik van gevorderde kunsmatige intelligensie-algoritmes en die integrasie van data-analise tegnologie om die akkuraatheid en doeltreffendheid van foutdiagnose van boks-transformers te verbeter, en om 'n solide tegniese grondslag te bou vir die veilige en stabiele operasie van fotovoltaiese kragstasies. Dit is ook 'n kernkwessie wat ek dringend in my daaglikse bedryf en instandhouding moet aanspreek.

1 Onderzoekagtergrond

Die boks-transformer in 'n fotovoltaiese kragstasie, as 'n kernkomponent van die fotovoltaiese stelsel, dra die kruisbesigheid om die lae-spanningsenergie wat deur die DC-fotovoltaiese panele vrygestel word, om te skakel na hoë-spanningsenergie wat geskik is vir oordrag. Tydens die langtermynbedryfsoorgang kom tipiese foute soos winding-aarding, kortsluiting en open-sirkel dikwels voor.

Hierdie foute verstoer nie net die normale kragopwekkingsritme van die stasie nie, maar kan ook lei tot toerustingsskade en ongevalvererking. Gebaseer op voorste-lynse diagnose- en opsporingservaring, het die grondige analise van sulke foute 'n onvervangbare waarde vir die vroeë identifikasie en oplossing van risiko's en die versekering van die veilige en stabiele operasie van die fotovoltaiese stelsel.

2 Toepassing van Kunsmatige Intelligensie in Tipiese Foutdiagnose
2.1 Kunsmatige Intelligensie Algoritmes

In die voorste-lynse foutdiagnose- en opsporingswerk het ek die groot potensiaal van kunsmatige intelligensie algoritmes in die gebied van foutdiagnose van boks-transformers aansien. Hoofstroomalgoritmes soos neurale netwerke, ondersteunende vektor masjiene, en genetiese algoritmes simuleer die leer- en redeneringslogika van die menslike brein, en kan reëls ontgin en akkurate voorspellings maak uit komplekse bedryfsdata. In die geval van foutdiagnose van boks-transformers, kan hierdie algoritmes massiewe data doeltreffend verwerk, potensiële foutpatrone opspoor, en betroubare diagnoseuitslae lewer, en word hulle die "intelligente assistent" vir ons diagnose- en opsporingswerk.

2.2 Foutdiagnose Metodes vir Boks-Transformers in Fotovoltaiese Kragstasies

Tradisionele foutdiagnose is afhanklik van professionele personeel vir 'n omvattende opsporing en analise, wat tydrowend, arbeidsintensief, en maklik beïnvloed word deur subjektiewe interferensie. Die diagnosemodus gebaseer op kunsmatige intelligensie algoritmes het egter deurbraaks in outomatisering en intelligensie behaal. Deur die bedryfsdata en toestandsparameters van die boks-transformer te versamel en dit te kombineren met die eienskappe van die algoritme, kan dit vinnig en akkuraat fouttipes identifiseer, die doeltreffendheid en akkuraatheid van diagnose verbeter.

Dit kan nie net die bedryf en instandhoudingskoste verminder nie, maar ook vooraf foutrisiko's vermy, help om die prestasie en betroubaarheid van die stasie te verbeter, en is 'n belangrike rigting vir die optimalisering van die voorste-lynse diagnose- en opsporingsproses.

2.3 Voordelige van Kunsmatige Intelligensie Algoritmes in Tegniese Foutdiagnose

In die voorste-lynse diagnose- en opsporingspraktyk is die voordele van kunsmatige intelligensie algoritmes baie betekenisvol:

• Data Verwerkings- en Optimeringsvermoë: Dit kan massiewe komplekse data hanteer, potensiële reëls ontgin, kardinale kenmerke uithaal, en kan voortdurend leer en optimeer, om steeds die akkuraatheid en stabiliteit van diagnose te verbeter, wat foutidentifikasie meer akkuraat maak.

• Aanpasbaarheid en Generaliseringsvermoë: Dit het 'n sterk omgewingsaanpasbaarheid, kan buigsam met foutscenario's aanpas, en is geskik vir foutdiagnose van verskillende tipes boks-transformers. Deur data-analise en gevalvergelyking kan dit vinnig foutpatrone soos temperatuurafwykings en isolasieskade lokalisering, die rigting vir diagnose- en opsporingswerk wys.

• Real-time Monitering en Vroee-waarskuwing: Dit kan real-time toestandmonitering en vroee-waarskuwing verwek, potensiële probleme in die eerste plek opvang, en die stelsel-downtime verkort. Dit het groot betekenis vir die versekering van die kontinue kragopwekking van die stasie.

Verder kan die algoritme multi-bron heterogene inligting soos sensor-data en bedryfslogboeke integreer om 'n omvattende fusie-analise te bewerkstellig, die volledigheid en betroubaarheid van diagnose te verbeter, en solide ondersteuning vir bedryf- en instandhoudingsbesluitname te gee. Dit is duidelik dat in die tipiese foutdiagnose van boks-transformers, kunsmatige intelligensie algoritmes van kardinale waarde is vir die verbetering van die stabiliteit en veiligheid van toerusting en die bevordering van die duurbaar ontwikkeling van kragstasies.

3 Onderzoeksmetodes
3.1 Data Versameling en Verwerking

In die navorsing gedrewe deur voorste-lynse diagnose- en opsporing, is data-versameling en -verwerking 'n basiese skakel vir die tipiese foutdiagnose van boks-transformers. Ons deploei sensore op die boks-transformers om die sleutelparameters soos temperatuur, vochtigheid, stroom, en spannings in werklikheid en periodiek te moniteer. Die data word gelyktydig na die stoorserver opgelaa vir argivering. Die oorspronklike data ondergaan voorbewerking soos ruisverwydering, afwykende waardes eliminasie, en skoonmaak om betroubare gehalte te verseker. Laastens word 'n volledige datastel gekonstrueer, wat 'n grondslag lê vir die volgende kenmerk-uittrekking en modelbou.

3.2 Kenmerk Uittrekking en Seleksie

In die kenmerk-uittrekking stadium, word meerdere kenmerke wat die bedryfsstaat van die boks-transformer weerspieël, uit die oorspronklike data gemineer, wat dimensies soos gemiddelde temperatuur, piek-stroom, en frekwensieverdeling omspan. Deur statistiese en frekwensieanalise word verteenwoordigende kenmerkparameters gekies; dan word metodes soos Prinsipale Komponent Analise (PCA) gebruik vir dimensionaliteitsvermindering en redundansie-verwydering, en kardinale kenmerke word sorgvuldig gekies om 'n solide data-grondslag vir modelopleiding te vestig.

3.3 Konstruksie van Foutdiagnose Model

Gebaseer op die behoeftes van voorste-lynse diagnose- en opsporing, bou ons 'n foutdiagnose-model gedrewe deur kunsmatige intelligensie algoritmes:

• Invoering van Konvolusionele Neurale Netwerk (CNN): Gevoer in-diepte abstrakte leer op kenmerkdata. Deur multi-laag konvolusie en pooling-operasies, word kardinale kenmerke laag vir laag uitgetrek, en 'n akkurate kenmerkvoorstellings gebou.

• Integrasie van Lang Kort-termyn Geheue Netwerk (LSTM): Vang die tydsgeassosieerde van datareekse, versterk die model se leer van tydsreeks-afhanklikhede, en verbeter die akkuraatheid en generaliseringsvermoë van diagnose.

• Konstruksie van End-to-End Model: Kombineer die voordele van CNN en LSTM om 'n vol-proses foutdiagnose model te skep, wat die outomatiese identifikasie en vroee-waarskuwing van verskeie tipiese foute van boks-transformers bewerkstellig. Na opleiding en verifikasie met 'n groot-skala datastel, het die model merkwaardige resultate in foutdiagnose-opdragte bereik, wat 'n tegniese barrière vir die veilige operasie van kragstasies bou.

4 Eksperimentele Ontwerp en Resultaat Analise
4.1 Eksperimentele Ontwerp

Die eksperiment is afhanklik van die data van werklike boks-transformers in fotovoltaiese kragstasies. Ons kies representatiewe boks-transformer toerusting uit verskeie kragstasies en voer langtermyn dataversameling uit, wat normale bedryf en verskeie tipiese fouttoestande omspan. Die datastel word in proporsie verdeel in 'n opleidingsstel en 'n toetsstel om die objektiviteit van modelopleiding en evaluering te verseker. Tegelykertyd word simulasie-eksperimente vir verskillende fouttipes uitgevoer om die diagnose-effektiwiteit van die model omvattend te verifieer, wat in lyn is met die behoeftes van voorste-lynse diagnose- en opsporings scenario's.

4.2 Resultaat Presentasie en Analise

Die eksperiment wys dat die diagnose-model gedrewe deur kunsmatige intelligensie algoritmes uitmuntend presteer in die foutdiagnose van boks-transformers. By die identifikasie van tipiese foute soos winding-aarding, kortsluiting, en temperatuurafwykings, is die akkuraatheid en herroeping-aandeel aansienlik: die akkuraatheid en herroeping-aandeel van winding-aarding foute in die toetsstel oorskry 90%; die akkuraatheid van kortsluiting foute bereik meer as 85%. Die voorspelling van die voorkoms-tyd en -plek van foute deur die model kan tydige waarskuwings aktiveer, bedryf- en instandhoudingsafhandeling leid, en effektief foutverliesse verminder, wat die tegniese waarde demonstreer.

4.3 Vergelyking en Bespreking

Vergelyk met tradisionele diagnosemetodes, is die voordele van die kunsmatige intelligensie model prominent: tradisionele metodes is afhanklik van handmatige analise, met groot subjektiewe foute en lae doeltreffendheid; terwyl die model outomatiese en vinnige diagnose bewerkstellig, met beide verbeterde akkuraatheid en betroubaarheid. In die geval van groot-skaal en komplekse data-scenario's, het die model 'n sterk aanpasbaarheid en generaliseringsvermoë, wat doeltreffende tegniese ondersteuning bied vir die veilige en stabiele operasie van boks-transformers. Dit kan dus gesien word dat die kunsmatige intelligensie algoritme diagnose-metode voorgestel in hierdie navorsing groot toepassingswaarde en bevorderingsuitigte het in die bedryf- en instandhouding van fotovoltaiese kragstasies.

5 Gevolgtrekking

Die navorsing oor die tipiese foutdiagnose van boks-transformers in fotovoltaiese kragstasies gebaseer op kunsmatige intelligensie algoritmes het merkwaardige resultate bereik. Deur skakels soos data-versameling en -verwerking, kenmerk-uittrekking en -seleksie, en modelkonstruksie, is 'n doeltreffende en akkurate diagnose-model suksesvol gebou. Eksperimente verifieer sy uitsonderlike prestasie in die identifikasie van tipiese foute, wat beskerming bied vir die veilige operasie van kragstasies.

As 'n voorste-lynse diagnose- en opsporingswerker, kyk ek uit na die voortdurende optimering van die modelprestasie in die toekoms en die wye toepassing van hierdie tegnologie in die gebied van fotovoltaiese bedryf- en instandhouding, wat nuwe momentum in die ontwikkeling van die industrie inspeel.