পিভি পাওয়ার প্ল্যান্টে প্যাড-মাউন্টেড ট্রান্সফরমারের ফল্ট ডায়াগনোসিস বিশ্লেষণ

আমি একজন প্রথম লাইনের দোষ নির্ণয় ও সনাক্তকারী কর্মী হিসেবে, আমি ভালভাবে জানি যে, ফটোভোলটাইক শক্তি স্টেশনের স্কেল বিস্তারের সাথে সাথে, বক্স-টাইপ ট্রান্সফরমারের দোষগুলি, একটি গুরুত্বপূর্ণ উপকরণ হিসাবে, পদ্ধতির স্থিতিশীল চলাচলের উপর গভীর প্রভাব ফেলে। এই পেপারটি উন্নত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা অ্যালগরিদম ব্যবহার করে এবং ডেটা বিশ্লেষণ প্রযুক্তি একীভূত করে বক্স-টাইপ ট্রান্সফরমারের দোষ নির্ণয়ের সুনির্দিষ্টতা এবং দক্ষতা বৃদ্ধি করার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে, এবং ফটোভোলটাইক শক্তি স্টেশনের নিরাপদ এবং স্থিতিশীল চলাচলের জন্য একটি দৃঢ় প্রযুক্তিগত ভিত্তি গঠন করে। এটি আমার দৈনন্দিন পরিচালনা এবং রক্ষণাবেক্ষণ কাজে একটি কেন্দ্রীয় সমস্যা যা আমি সঙ্গে সঙ্গে মোকাবেলা করতে প্রয়োজন বোধ করি।

১ গবেষণার পটভূমি

ফটোভোলটাইক শক্তি স্টেশনের বক্স-টাইপ ট্রান্সফরমার, ফটোভোলটাইক পদ্ধতির একটি কেন্দ্রীয় উপাদান হিসাবে, ডি.সি. ফটোভোলটাইক প্যানেল দ্বারা উৎপাদিত নিম্ন-ভোল্টেজ শক্তিকে ট্রান্সমিশনের জন্য উপযুক্ত উচ্চ-ভোল্টেজ শক্তিতে রূপান্তর করার গুরুত্বপূর্ণ মিশন পালন করে। দীর্ঘমেয়াদী চলাচল চক্রের সময়, প্রতিস্থাপন, শর্ট-সার্কিট এবং ওপেন-সার্কিট এর মতো সাধারণ দোষগুলি সাধারণত ঘটে।

এই দোষগুলি শক্তি স্টেশনের স্বাভাবিক বিদ্যুৎ উৎপাদন ছন্দকে বিঘ্নিত করে না কেবল, বরং যন্ত্রপাতির ক্ষতি এবং দুর্ঘটনার পরিসর বাড়াতেও পারে। প্রথম লাইনের নির্ণয় ও সনাক্তকরণের অভিজ্ঞতার উপর ভিত্তি করে, এই ধরনের দোষের গভীর বিশ্লেষণ ঝুঁকি ও সমস্যার প্রাথমিক সনাক্তকরণ এবং সমাধান এবং ফটোভোলটাইক পদ্ধতির নিরাপদ এবং স্থিতিশীল চলাচলের জন্য অপরিহার্য মূল্যবান।

২ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার প্রয়োগ সাধারণ দোষ নির্ণয়ে
২.১ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার অ্যালগরিদম

প্রথম লাইনের দোষ নির্ণয় ও সনাক্তকরণের কাজে, আমি বক্স-টাইপ ট্রান্সফরমারের দোষ নির্ণয়ের ক্ষেত্রে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার অ্যালগরিদমের বিরাট সম্ভাবনা দেখেছি। নিউরাল নেটওয়ার্ক, সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন, এবং জেনেটিক অ্যালগরিদম এর মতো মূলধারার অ্যালগরিদমগুলি মানুষের মস্তিষ্কের শিখন এবং তর্কের যুক্তি নকল করে এবং জটিল চলাচলের ডেটা থেকে নিয়ম খুঁজে বের করতে এবং সুনির্দিষ্ট পূর্বাভাস দিতে পারে। বক্স-টাইপ ট্রান্সফরমারের দোষ নির্ণয়ের মুখোমুখি হলে, এই অ্যালগরিদমগুলি বিশাল পরিমাণের ডেটা দক্ষভাবে প্রক্রিয়া করতে, সম্ভাব্য দোষের প্যাটার্ন সনাক্ত করতে এবং বিশ্বসনীয় নির্ণয় ফলাফল প্রদান করতে পারে, যা আমাদের নির্ণয় ও সনাক্তকরণ কাজের "বুদ্ধিমান সহকারী" হয়।

২.২ ফটোভোলটাইক শক্তি স্টেশনের বক্স-টাইপ ট্রান্সফরমারের দোষ নির্ণয়ের পদ্ধতি

প্রাচীন দোষ নির্ণয় প্রশিক্ষিত কর্মীদের উপর নির্ভর করে যারা সম্পূর্ণ নিরীক্ষণ এবং বিশ্লেষণ করে, যা সময়সাপেক্ষ, পরিশ্রমসাপেক্ষ এবং ব্যক্তিগত হস্তক্ষেপের দ্বারা সহজে প্রভাবিত হয়। তবে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার অ্যালগরিদম ভিত্তিক নির্ণয় মডেল স্বয়ংক্রিয়তা এবং বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে উন্নতি অর্জন করেছে। বক্স-টাইপ ট্রান্সফরমারের চলাচলের ডেটা এবং অবস্থার প্যারামিটার সংগ্রহ করে এবং অ্যালগরিদমের বৈশিষ্ট্যের সাথে সংযুক্ত করে, এটি দ্রুত এবং সুনির্দিষ্টভাবে দোষের ধরন সনাক্ত করতে পারে, নির্ণয়ের দক্ষতা এবং সুনির্দিষ্টতা বৃদ্ধি করে।

এটি শুধুমাত্র পরিচালনা এবং রক্ষণাবেক্ষণের খরচ কমাতে সাহায্য করে না, বরং আগেই দোষের ঝুঁকি এড়াতে সাহায্য করে, যা শক্তি স্টেশনের কার্যক্ষমতা এবং নির্ভরযোগ্যতা বৃদ্ধি করে, এবং প্রথম লাইনের নির্ণয় ও সনাক্তকরণ প্রক্রিয়াকে অপটিমাইজ করার একটি গুরুত্বপূর্ণ দিক।

২.৩ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার অ্যালগরিদমের প্রযুক্তিগত দোষ নির্ণয়ে সুবিধা

প্রথম লাইনের নির্ণয় ও সনাক্তকরণ অভিজ্ঞতায়, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার অ্যালগরিদমের সুবিধাগুলি খুব স্পষ্ট:

• ডেটা প্রক্রিয়াকরণ এবং অপটিমাইজেশন ক্ষমতা: এটি বিশাল পরিমাণের জটিল ডেটা প্রক্রিয়া করতে পারে, গোপন নিয়ম খুঁজে বের করতে পারে, গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্য বের করতে পারে, এবং প্রতিনিয়ত শিখতে এবং অপটিমাইজ করতে পারে, নির্ণয়ের সুনির্দিষ্টতা এবং স্থিতিশীলতা ধীরে ধীরে বৃদ্ধি করে, দোষ সনাক্তকরণ আরও সুনির্দিষ্ট করে।

• অ্যাডাপ্টিভ এবং জেনারালাইজেশন ক্ষমতা: এটি শক্তিশালী পরিবেশ অ্যাডাপ্টিভ ক্ষমতা রাখে, দোষের পরিস্থিতির সাথে ফ্লেক্সিবলভাবে সমন্বয় করতে পারে, এবং বিভিন্ন ধরনের বক্স-টাইপ ট্রান্সফরমারের দোষ নির্ণয়ের জন্য উপযুক্ত। ডেটা বিশ্লেষণ এবং কেস তুলনার মাধ্যমে, এটি তাপমাত্রা অস্বাভাবিকতা এবং বিদ্যুৎ বিচ্ছিন্নতা এর মতো দোষের প্যাটার্ন দ্রুত সনাক্ত করতে পারে, নির্ণয় এবং সনাক্তকরণ কাজের দিক নির্দেশ করে।

• বাস্তব-সময় নিগরানি এবং আগের সতর্কবার্তা: এটি বাস্তব-সময় অবস্থা নিগরানি এবং আগের সতর্কবার্তা সম্ভব করে, প্রথম স্তরে সম্ভাব্য সমস্যা ধরতে পারে, এবং সিস্টেমের ডাউনটাইম কমাতে সাহায্য করে। এটি শক্তি স্টেশনের নিরন্তর বিদ্যুৎ উৎপাদনের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।

এছাড়াও, অ্যালগরিদমটি সেন্সর ডেটা এবং পরিচালনা লগ এর মতো বহু-উৎস হেটেরোজেনিয়াস তথ্য একীভূত করতে পারে যাতে সম্পূর্ণ ফিউশন বিশ্লেষণ সম্ভব হয়, নির্ণয়ের সম্পূর্ণতা এবং নির্ভরযোগ্যতা বৃদ্ধি করে, এবং পরিচালনা এবং রক্ষণাবেক্ষণের সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য দৃঢ় সমর্থন প্রদান করে। এটি দেখা যায় যে, বক্স-টাইপ ট্রান্সফরমারের সাধারণ দোষ নির্ণয়ে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার অ্যালগরিদমগুলি উপকরণের স্থিতিশীলতা এবং নিরাপত্তা এবং শক্তি স্টেশনের টিকে থাকার জন্য কী মূল্যবান।

৩ গবেষণার পদ্ধতি
৩.১ ডেটা সংগ্রহ এবং প্রক্রিয়াকরণ

প্রথম লাইনের নির্ণয় ও সনাক্তকরণ দ্বারা পরিচালিত গবেষণায়, ডেটা সংগ্রহ এবং প্রক্রিয়াকরণ বক্স-টাইপ ট্রান্সফরমারের সাধারণ দোষ নির্ণয়ের একটি মৌলিক লিঙ্ক। আমরা বক্স-টাইপ ট্রান্সফরমারে সেন্সর ডিপ্লয় করি যা তাপমাত্রা, আর্দ্রতা, বিদ্যুৎ প্রবাহ এবং ভোল্টেজ এর মতো গুরুত্বপূর্ণ প্যারামিটারগুলির বাস্তব-সময় এবং পর্যায়ক্রমিক নিগরানি পরিচালনা করে। ডেটা সাথে সাথে স্টোরেজ সার্ভারে আপলোড করা হয় এবং আর্কাইভ করা হয়। মূল ডেটা ডিনয়েজ, অস্বাভাবিক মান অপসারণ, এবং সাফাই এর মতো প্রিপ্রসেসিং অপারেশনের মাধ্যমে নিরাপদ গুণমান নিশ্চিত করা হয়। শেষ পর্যন্ত, একটি সম্পূর্ণ ডেটা সেট গঠিত হয়, যা পরবর্তী বৈশিষ্ট্য উত্তোলন এবং মডেল নির্মাণের জন্য একটি ভিত্তি গঠন করে।

৩.২ বৈশিষ্ট্য উত্তোলন এবং নির্বাচন

বৈশিষ্ট্য উত্তোলন পর্যায়ে, মূল ডেটা থেকে বক্স-টাইপ ট্রান্সফরমারের চলাচলের অবস্থাকে প্রতিফলিত করে বিভিন্ন বৈশিষ্ট্য খুঁজে বের করা হয়, যা গড় তাপমাত্রা, শীর্ষ বিদ্যুৎ প্রবাহ, এবং ফ্রিকোয়েন্সি বিতরণ এর মতো মাত্রাগুলি ঢাকে। পরিসংখ্যান এবং ফ্রিকোয়েন্সি বিশ্লেষণের মাধ্যমে, প্রতিনিধিত্বমূলক বৈশিষ্ট্য প্যারামিটারগুলি নির্বাচিত হয়; তারপর, প্রধান উপাদান বিশ্লেষণ (PCA) এর মতো পদ্ধতি ব্যবহার করে মাত্রার কমানো এবং পুনরাবৃত্তি মুক্ত করা হয়, এবং গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্যগুলি সতর্কভাবে নির্বাচিত হয় যাতে মডেল প্রশিক্ষণের জন্য দৃঢ় ডেটা ভিত্তি গঠিত হয়।

৩.৩ দোষ নির্ণয় মডেল নির্মাণ

প্রথম লাইনের নির্ণয় ও সনাক্তকরণের প্রয়োজনের উপর ভিত্তি করে, আমরা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার অ্যালগরিদম দ্বারা চালিত একটি দোষ নির্ণয় মডেল নির্মাণ করি:

• কনভলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (CNN) পরিচয়: বৈশিষ্ট্য ডেটার উপর গভীর বিশ্লেষণ পরিচালনা করা হয়। বহু-লেয়ার কনভলিউশন এবং পুলিং অপারেশনের মাধ্যমে, গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্যগুলি লেয়ার দ্বারা লেয়ার উত্তোলন করা হয়, এবং একটি সুনির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্য প্রতিনিধিত্ব গঠন করা হয়।

• লং শর্ট-টার্ম মেমরি নেটওয়ার্ক (LSTM) এর একীকরণ: ডেটা অনুক্রমের সময় সম্পর্ক ধরা, সময়-অনুক্রম নির্ভরতা এর উপর মডেলের শিখন শক্তিশালী করা, এবং নির্ণয়ের সুনির্দিষ্টতা এবং জেনারালাইজেশন ক্ষমতা বৃদ্ধি করা।

• এন্ড-টু-এন্ড মডেল নির্মাণ: CNN এবং LSTM এর সুবিধাগুলি একত্রিত করে বিভিন্ন সাধারণ দোষের বক্স-টাইপ ট্রান্সফরমারের স্বয়ংক্রিয় সনাক্তকরণ এবং আগের সতর্কবার্তার জন্য একটি সম্পূর্ণ প্রক্রিয়া দোষ নির্ণয় মডেল গঠন করা। বড় স্কেলের ডেটা সেট দিয়ে প্রশিক্ষণ এবং যাচাই করার পর, মডেলটি দোষ নির্ণয় কাজে উল্লেখযোগ্য ফলাফল অর্জন করে, শক্তি স্