Анализ на диагностика на дефекти за трансформатори с монтирана платформа в ФПЕ електроцентрали

Като фронтов работник по диагностика и обнаружаване на дефекти, съм добре запознат, че с разширяването на мащаба на фотоелектричните електроцентрали, дефектите на кутиените трансформатори, като ключово оборудване, имат дълбок въздействие върху стабилната работа на системата. Тази статия се фокусира върху използването на напреднали алгоритми на изкуствен интелект и интегриране на технологии за анализ на данни, за да се подобри точността и ефективността на диагностика на кутиените трансформатори, и за да се построи здрав технически фундамент за безопасната и стабилна работа на фотоелектричните електроцентрали. Това е също и основен проблем, който трябва да решим спешно в нашата ежедневна работа по операция и поддръжка.

1 Изследователски фон

Кутиените трансформатори в фотоелектричните електроцентрали, като ключов компонент на фотоелектричната система, поемат ключевата мисия да преобразуват нисконапреговата мощност, извеждана от DC фотоелектричните панели, в високонапрегова мощност, подходяща за пренос. По време на дългото цикъл на работа, често се случват типични дефекти, такива като заземяване на витките, кратко замыкание и разтворено замыкание.

Тези дефекти не само нарушават нормалния ритъм на генериране на енергия в електроцентралата, но могат също да доведат до повреди на оборудването и ескалация на аварии. На базата на фронтов опит по диагностика и обнаружаване, дълбокият анализ на такива дефекти има незаменима стойност за ранното откриване и разрешаване на рискове, както и за осигуряване на безопасна и стабилна работа на фотоелектричната система.

2 Приложение на изкуствения интелект в типичната диагностика на дефекти
2.1 Алгоритми на изкуствения интелект

В фронтовата работа по диагностика и обнаружаване на дефекти, съм свидетел на огромния потенциал на алгоритмите на изкуствения интелект в областта на диагностика на кутиените трансформатори. Популярни алгоритми, такива като невронни мрежи, машини за подкрепа на вектори и генетични алгоритми, моделират логиката на учене и разсъждение на човешкия мозък и могат да извличат правила и правят точни прогнози от сложни операционни данни. В лицето на диагностика на кутиените трансформатори, тези алгоритми могат да обработват ефективно масивни данни, да обнаружават потенциални шаблони на дефекти и да извеждат надеждни резултати от диагностика, ставайки "интелигентни помагачи" за нашата работа по диагностика и обнаружаване.

2.2 Методи за диагностика на дефекти на кутиените трансформатори в фотоелектричните електроцентрали

Традиционната диагностика на дефекти се основава на професионални лица за комплексно обследование и анализ, което е времепотребителско, трудноемко и лесно се влияе от субективни фактори. Обаче, моделът на диагностика, основан на алгоритми на изкуствения интелект, е постигнал прориви в автоматизацията и интелигентността. Чрез събиране на операционни данни и параметри на състояние на кутиените трансформатори и комбиниране с характеристиките на алгоритмите, може бързо и точно да се идентифицират видовете дефекти, за да се подобри ефективността и точността на диагностика.

Това не само намалява разходите за операция и поддръжка, но също предотвратява рисковете от дефекти, помогайки за подобряване на производителността и надеждността на електроцентралата, и е важна насока за оптимизиране на процеса на фронтовата диагностика и обнаружаване.

2.3 Преимущества на алгоритмите на изкуствения интелект в техническата диагностика на дефекти

В практиката на фронтовата диагностика и обнаружаване, преимуществата на алгоритмите на изкуствения интелект са много значителни:

• Способност за обработка и оптимизация на данни: Може да обработва масивни и сложни данни, да извлича потенциални правила, да извлича ключови характеристики и може непрекъснато да учи и оптимизира, постоянно подобрявайки точността и стабилността на диагностика, като прави идентификацията на дефекти по-точна.

• Адаптивност и способност за обобщаване: Разполага със силна адаптивност към околната среда, може гъвкаво да се регулира според сценарии на дефекти и е подходящ за диагностика на дефекти на различни видове кутиени трансформатори. Чрез анализ на данни и сравнение на случаи, може бързо да локализира шаблони на дефекти, такива като аномалии в температурата и повреди на изолацията, указвайки посоката за работа по диагностика и обнаружаване.

• Реално време наблюдение и предупреждение: Може да реализира реално време наблюдение и предупреждение, да засича потенциални проблеми в първата фаза и да съкращава прекъсването на системата. Това има голямо значение за осигуряване на непрекъснато генериране на енергия в електроцентралата.

Освен това, алгоритмите могат да интегрират многобройни източници на хетерогенна информация, такава като данни от сензори и операционни дневници, за да постигнат комплексен анализ, подобрявайки цялостността и надеждността на диагностика, и предоставяйки здрава подкрепа за решения по операции и поддръжка. Както е видно, в типичната диагностика на дефекти на кутиените трансформатори, алгоритмите на изкуствения интелект са от ключова стойност за подобряване на стабилността и безопасността на оборудването и насърчаване на устойчивото развитие на електроцентрали.

3 Методи на изследване
3.1 Събиране и обработка на данни

В изследването, движено от фронтовата диагностика и обнаружаване, събирането и обработката на данни е основен елемент за типичната диагностика на дефекти на кутиените трансформатори. Разполагаме сензори на кутиените трансформатори, за да провеждаме реално време и периодично наблюдение на ключови параметри, такива като температура, влажност, ток и напрежение. Данните се качват паралелно на сървър за съхранение за архивиране. Оригиналните данни преминават през предобработка, такава като намаляване на шума, елиминиране на аномалии и очистване, за да се осигури надеждно качество. Накрая, се създава пълен набор от данни, като се поставя основа за последващото извличане на характеристики и построяване на модели.

3.2 Извличане и избор на характеристики

На етапа на извличане на характеристики, от оригиналните данни се извличат множество характеристики, отразяващи състоянието на работа на кутиените трансформатори, покриващи размери, такива като средна температура, пики на тока и разпределение на честотата. Чрез статистически и честотен анализ, се избират представителни параметри на характеристики; след това, методи, такива като Анализ на главните компоненти (PCA), се използват за намаляване на размерността и елиминиране на излишност, и внимателно се избират ключови характеристики, за да се постави здрава основа от данни за обучение на модела.

3.3 Построяване на модел за диагностика на дефекти

На базата на нуждите на фронтовата диагностика и обнаружаване, построяваме модел за диагностика на дефекти, движим от алгоритми на изкуствения интелект:

• Въведение на конволюционна невронна мрежа (CNN): Провежда дълбоко абстрактно учене на данните на характеристиките. Чрез многослойни конволюции и операции за пулсиране, се извличат ключови характеристики слой по слой, и се построява точна представка на характеристики.

• Интеграция на мрежа за дълги и краткосрочни памети (LSTM): Захваща временна корелация на последователностите от данни, засилва ученето на модели за времеви зависимости, и подобрява точността и способността за обобщаване на диагностика.

• Построяване на модел от начало до край: Комбинира предимствата на CNN и LSTM, за да създаде модел за целия процес на диагностика на дефекти, осъществявайки автоматична идентификация и предупреждение на различни типични дефекти на кутиените трансформатори. След обучение и проверка с голям набор от данни, моделът постига значителни резултати в задачите за диагностика на дефекти, построявайки техническа бариера за безопасната работа на електроцентрали.

4 Проектиране на експеримента и анализ на резултатите
4.1 Проектиране на експеримента

Експериментът се основава на данни от реални кутиени трансформатори в фотоелектрични електроцентрали. Избираме представителни кутиени трансформатори от множество електроцентрали и провеждаме дългосрочно събиране на данни, покриващо нормална работа и различни типични условия на дефект. Наборът от данни се разделя на обучащ и тестов набор в съответствие с пропорцията, за да се осигури обективността на обучението и оценяването на модела. Едновременно с това, се провеждат симулационни експерименти за различни типове дефекти, за да се провери всестранно ефективността на диагностика на модела, в съответствие с нуждите на фронтовата диагностика и обнаружаване.

4.2 Представяне и анализ на резултатите

Експериментът показва, че моделът за диагностика, движим от алгоритми на изкуствения интелект, изпълнява отлично в диагностика на дефекти на кутиените трансформатори. При идентификация на типични дефекти, такива като заземяване на витките, кратко замыкание и аномалии в температурата, точността и реколтата са значителни: точността и реколтата на дефекти на заземяване на витките в тестовия набор надвишават 90%; точността при кратко замыкание достига над 85%. Прогнозата на времето и местоположението на дефектите от модела може да активира предупреждения навреме, да насочи действията по операции и поддръжка, и ефективно да намали загубите от дефектите, демонстрирайки техническата стойност.

4.3 Сравнение и обсъждане

В сравнение с традиционните методи на диагностика, предимствата на модела на изкуствения интелект са ясни: традиционните методи се основават на ръчна анализа, с големи субективни грешки и ниска ефективност; докато моделът осъществява автоматична и бърза диагностика, както и подобрява точността и надеждността. В лицето на голям мащаб и сложни данни, моделът разполага с по-силна адаптивност и способност за обобщаване, предоставяйки ефективна техническа подкрепа за безопасната и стабилна работа на кутиените трансформатори. Така, може да се види, че методът на диагностика на дефекти, предложен в това изследване, има голяма приложна стойност и перспективи за продвижение в операциите и поддръжката на фотоелектричните електроцентрали.

5 Заключение

Изследването на типичната диагностика на дефекти на кутиените трансформатори в фотоелектричните електроцентрали, основано на алгоритми на изкуствения интелект, постига значителни резултати. Чрез връзки като събиране и обработка на данни, извличане и избор на характеристики, и построяване на модел, успява да бъде успешно построен ефективен и точен модел за диагностика. Експериментите верифицират отличната му производителност в идентификацията на типични дефекти, предоставяйки защита за безопасната работа на електроцентрали.

Като фронтов работник по диагностика и обнаружаване, се надявам в бъдеще непрекъснато да оптимизирам производителността на модела и да насърчавам широко приложение на тази технология в областта на операциите и поддръжката на фотоелектричните електроцентрали, внасяйки нова динамика в развитието на индустрията.