FVİ elektrik stansiyalarında pad montajlı transformatorlar üçün səhv diaqnoz təhlili

Fəaliyyət göstərən bir qabaqlı transformatorda xəta teşhis və aşkarlama işçisi kimi, mən fəlakətli şəkildə foton enerjisi stansiyalarının ölçüsünün genişlənməsi ilə, bu növ transformatordan (sistemdəki əsas təchizatlardan biri) olan xətaların sistemnin istiqrarlı fəaliyyətinə böyük təsir edə biləcəyini biliyorum. Bu məqalə, qabaqlı transformatordakı xətaların teşhisinin dəqiqliyi və effektivliyini yaxşılaşdırmak və foton enerjisi stansiyalarının təhlükəsiz və istiqrarlı fəaliyyəti üçün sağlam texniki bazis yaratmaq məqsədilə, inkişaf etmiş kiçik sərgüzəşt alqoritmlərinin və verilənlər təhlil texnologiyasının inteqrasiyasına diqqət yetirir. Bu, həmçinin gündəlik əməliyyat və təmir işlərimdə acil həll etməli olduğum asılı bir məsələdir.

1. Tədqiqatlar Haqqında

Foton enerjisi stansiyasında qabaqlı transformator, fotovoltay sisteminin əsas komponentidir və DC fotopaneler tərəfindən çıxış edilən aşağı voltajlı enerjiyi, uzun məsafələr üçün uyğun olan yüksək voltajlı enerjiyə çevirmək üçün vacib bir misyonu üstünləşdirir. Uzun müddətdən sonra, quloqların yerə çöküşü, qısaldığı və açığı kimi tipik xətalar baş verir.

Bu xətalar, stansiyanın normal elektrik istehsal ritmini pozdurur, ehtimal olaraq təchizatların zədələnməsinə və hadisələrin artmasına səbəb ola bilər. Fəaliyyət göstərən teşhis və aşkarlama təcrübəsinə əsaslanaraq, belə xətaların gələcəkdə risklərin teşhis edilməsi və həll edilməsi, fotovoltay sisteminin təhlükəsiz və istiqrarlı fəaliyyəti üçün irəpləşdirilə bilən qiymətli bir analizdir.

2. İnkişaf etmiş Kiçik Sərgüzəşt Alqoritmlərinin Tipik Xəta Teşhisində Tətbiqi
2.1 İnkişaf etmiş Kiçik Sərgüzəşt Alqoritmləri

Fəaliyyət göstərən xəta teşhis və aşkarlama işimizdə, qabaqlı transformatordakı xətaların teşhis sahəsində inkishaf etmiş kiçik sərgüzəşt alqoritmlərinin böyük potensialını görürük. Növral şəbəkələr, dəstək vektor maşınları və genetik alqoritmlər kimi populyar alqoritmlər, insan beyninin öyrənmə və mütəxəssis məntiqini simule edirlər və mürəkkəb fəaliyyət verilənlərindən qaydalardan çıxış edə bilərlər və dəqiq proqnozlar tapa bilərlər. Qabaqlı transformatordakı xəta teşhisində, bu alqoritmlər massiv verilənləri effektiv olaraq işləyə bilər, potensial xəta modelini aşkarlaya bilər və isbat edilmiş teşhis nəticələrini verə bilər, bu da bizim teşhis və aşkarlama işimizin "intellektual köməkçisi" olur.

2.2 Foton Enerjisi Stansiyalarında Qabaqlı Transformatorda Xəta Teşhis Üsulları

Geleneksel xəta teşhis, mütəxəssis personelin kapsamlı təhlil və izləməsinə əsaslanır, bu isə zaman xərcləyici, iş gücü tələb edici və subjektiv təsirlərə maraq olanaq verir. Amma, inkishaf etmiş kiçik sərgüzəşt alqoritmlərinə əsaslanan teşhis rejimi, avtomatlaşdırma və intellektuallaşdırma üzrə sıçrayışlar qazanmışdır. Qabaqlı transformatordan cəmlənmiş fəaliyyət verilənləri və status parametrləri ilə alqoritmün xüsusiyyətləri birləşdirildikdə, xəta növlərini tez və dəqiq təyin edə bilər, teşhis effektivliyini və dəqiqliyini artırır.

Bu, əməliyyat və təmir xərclərini azalda bilər, ehtimal olaraq xəta risklərini öncədən qarşılamağa imkan verir, stansiyanın performansı və etibarlılığını yaxşılaşdırmağa kömək edir və fəaliyyət göstərən teşhis və aşkarlama prosesinin optimallaşdırılması üçün vacib bir istiqamət olur.

2.3 İnkişaf etmiş Kiçik Sərgüzəşt Alqoritmlərinin Texniki Xəta Teşhisində Avantajları

Fəaliyyət göstərən teşhis və aşkarlama praktikasında, inkishaf etmiş kiçik sərgüzəşt alqoritmlərinin avantajları çox müəyyəndir:

• Verilənlər İşlənmə və Optimallaşdırılma Qabiliyyəti: Massiv mürəkkəb verilənləri işləyə bilər, potensial qaydaları aşkarlaya bilər, əsas xüsusiyyətləri ayırmağa imkan verir və davamlı öyrənmə və optimallaşdırmaq üçün imkan yaradır, teşhisin dəqiqliyini və istiqrarlılığını daimi olaraq artırır, xətanın daha dəqiq aşkarlanması üçün imkan yaradır.

• Adaptivlik və Cəmləndirmə Qabiliyyəti: Güclü mühit adaptivliyine malikdir, xəta sənaryolarına uyğun olaraq esasən düzəldə bilər və fərqli növ qabaqlı transformatordakı xəta teşhisinə uyğundur. Verilənlər təhlili və halların müqayisəsi vasitəsilə, temperatur anormaliyası və dielektirik zədələr kimi xəta modelinə tez və dəqiq təyin edilə bilər, teşhis və aşkarlama işləri üçün yön təyin edir.

• Həzirdə Monitorinq və Dərsələşdirmə: Həzirdə vəziyyət monitorinqi və dərsələşdirməni realizasiya edə bilər, potensial problemləri ilk nöqtədən təsadüf edə bilər və sistemdən keçirilən vaxtı qısaldır. Bu, stansiyada davamlı elektrik istehsalı üçün çox önəmli bir addımdır.

Əlavə olaraq, alqoritm, sensor verilənləri və fəaliyyət jurnalları kimi çoxsaylı mənbələrdən gələn informasiyanı kompleks üsulla birləşdirmək, teşhisin kompleks və etibarlılığını artırmaq və əməliyyat və təmir qərar almaq üçün sağlam dəstək təmin etmək imkanı yaradır. Görülür ki, qabaqlı transformatordakı tipik xəta teşhisində, inkishaf etmiş kiçik sərgüzəşt alqoritmləri, təchizatın istiqrarlılığı və təhlükəsizliyini artırmaq və stansiyaların davamlı inkişafını təmin etmək üçün əsas dəyərdir.

3. Tədqiqat Metodları
3.1 Verilənlərin Toplanması və İşlənməsi

Fəaliyyət göstərən teşhis və aşkarlama tərəfindən sürəkləndirilən tədqiqatlarda, verilənlərin toplanması və işlənməsi, qabaqlı transformatordakı tipik xəta teşhisinə əsas bir bağım təşkil edir. Biz, qabaqlı transformatorda sənsorlar quraşdırırıq, temperatur, nemlik, cərəyan və qüvvə kimi əsas parametrləri həzirdə və periodik olaraq izləyirik. Verilənlər eyni zamanda saxlanma serverinə yüklənir və arxivləşdirilir. Orijinal verilənlər, səslərin aradan qaldırılması, anormal dəyərlərin silinməsi və təmizlənməsi kimi əvvəlki işləmələr vasitəsilə nəzarət edilir ki, etibarlı keyfiyyət təmin edilsin. Sonra, tam bir verilənlər seti inşa edilir, sonrakı xüsusiyyət ayırmaya və model inşa etməyə temel olur.

3.2 Xüsusiyyətlərin Ayırılması və Seçilməsi

Xüsusiyyətlərin ayrılması mərhələsində, orijinal verilənlərdən qabaqlı transformatordun fəaliyyət vəziyyətini əks edən bir çox xüsusiyyətlər aşkarlanır, ortalama temperatur, zirvə cərəyan və frekvensiya paylaması kimi boyutları daxil edir. Statistik və frekvenstlik təhlil vasitəsilə, nümayişçi xüsusiyyət parametrləri seçilir; sonra, Asılı Komponent Analizi (PCA) kimi metodlar ilə boyut azaldılır və ləğv edilir, və əsas xüsusiyyətlər dikkatli şəkildə seçilir, model təlimatı üçün sağlam verilənlər temeli yaradılır.

3.3 Xəta Teşhis Modelinin İnşaası

Fəaliyyət göstərən teşhis və aşkarlama tələblərinə əsaslanaraq, biz inkishaf etmiş kiçik sərgüzəşt alqoritmlərinə əsaslanan xəta teşhis modeli inşa edirik:

• Konvolüsyon Neiron Şəbəkəsinin (CNN) Giriş: Xüsusiyyət verilənlərinin dərin abstrakt öyrənməsini həyata keçirir. Çoxlu qatlı konvolüsyon və havuz operasyonları vasitəsilə, əsas xüsusiyyətlər qat-qat ayırılır və dəqiq xüsusiyyət təsviri inşa edilir.

• Uzun-Qısa Məlumat Şəbəkəsinin (LSTM) İnteqrasiyası: Verilənlər ardıcıllığının zamansal korrelyasiyasını təmin edir, modelin zamansal asılılıqların öyrənməsini gücləndirir və teşhisin dəqiqliyi və ümumilik dərəcesini artırır.

• Birbaşa-Birbaşa Modelin İnşaası: CNN və LSTM-un üstünlüklərini birləşdirərək, qabaqlı transformatordakı müxtəlif tipik xətaların avtomatik təyin edilməsi və dərsələşdirməsi üçün tam bir prosesli xəta teşhis modeli yaradılır. Böyük ölçekli verilənlər seti ilə təlim və yoxlanmaqdan sonra, model xəta teşhis tapşırıqlarında nəticələr elde edir, stansiyaların təhlükəsiz fəaliyyəti üçün texniki barjer yaratır.

4. Təcrübənin Layihələndirilməsi və Nəticələrin Təhlili
4.1 Təcrübənin Layihələndirilməsi

Təcrübə, foton enerjisi stansiyalarında real qabaqlı transformatordan gələn verilənlərə əsaslanır. Biz, bir neçə stansiyadan nümunəvi qabaqlı transformator təchizatını seçirik və uzun müddətlik verilənlər toplayırıq, normal fəaliyyət və müxtəlif tipik xəta vəziyyətlərini daxil edirik. Verilənlər seti, təlim və test setlərinə bölünür ki, modelin təlim və qiymətləndirilməsinin objektivliyini təmin edək. Eyni zamanda, müxtəlif xəta növləri üçün simulasiya təcrübələri aparılır, modelin teşhis effektivliyini kompleks şəkildə yoxlayırıq, bu da fəaliyyət göstərən teşhis və aşkarlama sənaryalarına uyğundur.

4.2 Nəticələrin Göstərilən və Təhlili

Təcrübə, inkishaf etmiş kiçik sərgüzəşt alqoritmlərinə əsaslanan teşhis modelinin, qabaqlı transformatordakı xəta teşhisində çox yaxşı performans gösterdiğini göstərir. Quloqların yerə çöküşü, qısaldığı və temperatur anormaliyası kimi tipik xətaların təyin edilməsi zamanı, dəqiqlik və geri çağırma dərəcəsi məhdudlaşdırıcıdır: test setində, quloqların yerə çöküşü xətasının dəqiqliyi və geri çağırma dərəcəsi %90-dan çoxdur; qısaldığı xətasının dəqiqliyi %85-dən çoxdur. Model tərəfindən xətanın baş vermə vaxtı və yerinin proqnozu, təhlükələrə dərsələşdirməni vaxtında aktivləşdirir, əməliyyat və təmir atələşməsini yönləndirir və xəta zədələrini etibarlı olaraq azalda bilər, texniki dəyəri göstərir.

4.3 Müqayisə və Müzakirə

Geleneksel teşhis üsullarına nisbətən, inkishaf etmiş kiçik sərgüzəşt modelinin üstünlükləri açıqdır: geleneksel üsullar, əl ilə təhlilə əsaslanır, çox subjecktiv xətalara və effektivliyin düşməsinə səbəb olur; amma, model, avtomatik və tez teşhisin həll etməyə imkan verir, həm də dəqiqliyi və etibarlılığını artırır. Büyük ölçülü və mürəkkəb verilənlər sənaryolarında, model, daha güclü adaptivlik və ümumilik dərəcəsinə malikdir, qabaqlı transformatordun təhlükəsiz və istiqrarlı fəaliyyəti üçün effektiv texniki dəstək təmin edir. Beləliklə, bu tədqiqatda təklif edilən inkishaf etmiş kiçik sərgüzəşt alqoritmi teşhis üsulu, foton enerjisi stansiyalarının əməliyyat və təmirində böyük tətbiq və yayma potensialına malikdir.

5. Nəticə

Foton enerjisi stansiyalarında qabaqlı transformatordakı tipik xəta teşhisinə dair inkishaf etmiş kiçik sərgüzəşt alqoritmlərinə əsaslanan tədqiqatlar, nəticələr alındı. Verilənlərin toplanması və işlənməsi, xüsusiyyətlərin ayrılması və seçilməsi, modelin inşaası kimi keçidlər vasitəsilə, effektiv və dəqiq bir teşhis modeli uğurla yaradıldı. Təcrübələr, onun tipik xətaların təyin edilməsində mükəmməl performansını doğruladı, stansiyaların təhlükəsiz fəaliyyəti üçün himayə təmin etdi.

Fəaliyyət göstərən teşhis və aşkarlama işçisi kimi, mən gələcəkdə bu modelin performansını daimi olaraq optimallaşdırmaq və bu texnologiyani foton enerjisi əməliyyat və təmir sahəsində geniş tətbiq etmək üçün göz gəzirəm, bu, endirimə yeni bir güc təmin edəcəkdir.