Anàlisi de diagnòstic d'errors per a transformadors encastrats en plantes de energia fotovoltaica

Com a treballador de diagnòstic i detecció de falles en primera línia, sóc ben conscient que amb l'expansió de l'escala de les plantes fotovoltaiques, les falles dels transformadors de caixa, com un dels equips clau, tenen un impacte profund en el funcionament estable del sistema. Aquest article es centra en utilitzar algoritmes avançats d'intel·ligència artificial i integrar tecnologia d'anàlisi de dades per millorar la precisió i eficiència del diagnòstic de falles dels transformadors de caixa, i construir una solida base tècnica per a la seguretat i estabilitat operativa de les plantes fotovoltaiques. Això també és un problema central que necessito abordar urgentment en el meu treball diari d'operació i manteniment.

1 Context de la recerca

El transformador de caixa en una planta fotovoltaica, com a component nuclear del sistema fotovoltaic, assumeix la missió clau de convertir la potència de baixa tensió generada pels panells fotovoltaics DC en potència de alta tensió adequada per a la transmissió. Durant el cicle operatiu a llarg termini, sovint apareixen falles típiques com la connexió a terra de les bobines, curts circuits i oberts circuits.

Aquestes falles no només interrompen el ritme normal de generació d'energia de la planta, sinó que també poden conduir a danys en l'equipament i a l'escalada d'accidents. Basant-se en l'experiència de diagnòstic i detecció en primera línia, l'anàlisi en profunditat d'aquestes falles té un valor irreplaceable per a la identificació i resolució precoç de riscos i per assegurar el funcionament segur i estable del sistema fotovoltaic.

2 Aplicació de l'intel·ligència artificial en el diagnòstic de falles típiques
2.1 Algoritmes d'intel·ligència artificial

En el treball de diagnòstic i detecció de falles en primera línia, he presenciat el gran potencial dels algoritmes d'intel·ligència artificial en el camp del diagnòstic de falles dels transformadors de caixa. Algoritmes principals com les xarxes neuronals, les màquines de vectors de suport i els algoritmes genètics simulen la lògica d'aprenentatge i raonament del cervell humà, i poden extreure regles i fer prediccions precises a partir de dades d'operació complexes. Enfrontat al diagnòstic de falles dels transformadors de caixa, aquests algoritmes poden processar eficientment dades massives, detectar patrons de falles potencials i generar resultats de diagnòstic fiables, convertint-se en l'"assistente intel·ligent" per al nostre treball de diagnòstic i detecció.

2.2 Mètodes de diagnòstic de falles dels transformadors de caixa en les plantes fotovoltaiques

El diagnòstic de falles tradicional depèn de personal professional per a una detecció i anàlisi complet, que és intensiu en temps i treball, i fàcilment afectat per interferències subjectives. No obstant això, el mode de diagnòstic basat en algoritmes d'intel·ligència artificial ha assolit avanços en automatització i intel·ligència. Recopilant les dades d'operació i paràmetres d'estat del transformador de caixa i combinant-les amb les característiques de l'algoritme, es pot identificar ràpidament i amb precisió el tipus de falla, millorant l'eficiència i la precisió del diagnòstic.

Això no només pot reduir els costos d'operació i manteniment, sinó que també pot evitar riscos de falles de manera anticipada, contribuint a millorar el rendiment i la fiabilitat de la planta, i és una direcció important per a l'optimització del procés de diagnòstic i detecció en primera línia.

2.3 Avantatges dels algoritmes d'intel·ligència artificial en el diagnòstic tècnic de falles

En la pràctica de diagnòstic i detecció en primera línia, els avantatges dels algoritmes d'intel·ligència artificial són molt significatius:

• Capacitat de processament i optimització de dades: Pot gestionar dades complexes massives, extreure regles potencials, seleccionar característiques clau i aprendre i optimitzar de manera contínua, millorant progressivament la precisió i estabilitat del diagnòstic, fent que la identificació de falles sigui més precisa.

• Capacitat adaptativa i de generalització: Té una forta adaptabilitat ambiental, pot ajustar-se flexiblement a escenaris de falles i és adequat per al diagnòstic de falles de diferents tipus de transformadors de caixa. A través de l'anàlisi de dades i la comparació de casos, pot localitzar ràpidament patrons de falles com anomalies de temperatura i daus d'aislament, indicant la direcció per al treball de diagnòstic i detecció.

• Monitorització en temps real i alerta precoç: Pot realitzar la monitorització d'estat en temps real i l'alerta precoç, captant problemes potencials en primer lloc i acurtant el temps d'aturada del sistema. Això és de gran importància per assegurar la generació contínua d'energia de la planta.

A més, l'algoritme pot integrar informació heterogènia multi-font com dades dels sensors i registres d'operació per aconseguir una anàlisi de fusió completa, millorar la comprehensivitat i la fiabilitat del diagnòstic, i proporcionar un suport solid per a la presa de decisions d'operació i manteniment. Es pot veure que en el diagnòstic de falles típiques dels transformadors de caixa, els algoritmes d'intel·ligència artificial tenen un valor clau per a millorar la estabilitat i seguretat de l'equipament i promoure el desenvolupament sostenible de les plantes.

3 Mètodes de recerca
3.1 Recol·lecció i processament de dades

En la recerca impulsada pel diagnòstic i detecció en primera línia, la recol·lecció i processament de dades és un eslabó bàsic per al diagnòstic de falles típiques dels transformadors de caixa. Despleguem sensors en els transformadors de caixa per realitzar una monitorització en temps real i periòdica de paràmetres clau com la temperatura, l'humitat, la corrent i la tensió. Les dades es carreguen simultàniament al servidor d'emmagatzematge per a arxivament. Les dades originals passen per un preprocesament com la eliminació de soroll, la eliminació de valors anòmals i la neteja per assegurar-ne la qualitat fiable. Finalment, es construeix un conjunt de dades complet, posant les bases per a l'extracció posterior de característiques i la construcció del model.

3.2 Extracció i selecció de característiques

En la fase d'extracció de característiques, es minen múltiples característiques que reflecteixen l'estat operatiu del transformador de caixa a partir de les dades originals, cobrint dimensions com la temperatura mitjana, la corrent pico i la distribució de freqüència. A través de l'anàlisi estadística i de freqüència, es seleccionen paràmetres de característiques representatives; després, es fan servir mètodes com l'Anàlisi de Components Principals (PCA) per a la reducció de la dimensionalitat i la eliminació de redundàncies, i es trien atentament les característiques clau per posar una base de dades sólida per a l'entrenament del model.

3.3 Construcció del model de diagnòstic de falles

Basant-nos en les necessitats del diagnòstic i detecció en primera línia, construïm un model de diagnòstic de falles impulsat per algoritmes d'intel·ligència artificial:

• Introducció de la Xarxa Neuronal Convolucionària (CNN): Realitza un aprenentatge abstracte en profunditat sobre les dades de característiques. A través d'operacions de convolució i pooling multinivel, s'extreuen característiques clau capa a capa, i es construeix una representació de característiques precisa.

• Integració de la Xarxa de Memòria a Curt i Llarg Termini (LSTM): Captura la correlació temporal de les seqüències de dades, reforça l'aprenentatge del model de dependències temporals, i millora la precisió i la capacitat de generalització del diagnòstic.

• Construcció del model End-to-End: Combinant els avantatges de la CNN i la LSTM, es crea un model de diagnòstic de falles complet, realitzant la identificació automàtica i l'alerta precoç de diversos tipus de falles típiques dels transformadors de caixa. Després de l'entrenament i verificació amb un conjunt de dades a gran escala, el model ha aconseguit resultats remarcables en tasques de diagnòstic de falles, construint una barrera tècnica per a l'operació segura de les plantes.

4 Disseny experimental i anàlisi de resultats
4.1 Disseny experimental

L'experiment es basa en les dades de transformadors de caixa reals en les plantes fotovoltaiques. Seleccionem equipament de transformadors de caixa representatiu de diverses plantes i portem a terme una recol·lecció de dades a llarg termini, cobrint condicions d'operació normals i diversos tipus de falles típiques. El conjunt de dades es divideix en un conjunt d'entrenament i un conjunt de prova en proporció per assegurar l'objectivitat de l'entrenament i la valoració del model. Alhora, es duen a terme experiments de simulació per a diferents tipus de falles per a verificar de manera exhaustiva l'eficiència de diagnòstic del model, que es correspon amb les necessitats dels escenaris de diagnòstic i detecció en primera línia.

4.2 Presentació i anàlisi de resultats

L'experiment mostra que el model de diagnòstic impulsat per algoritmes d'intel·ligència artificial presenta un rendiment excel·lent en el diagnòstic de falles dels transformadors de caixa. En la identificació de falles típiques com la connexió a terra de les bobines, curts circuits i anomalies de temperatura, la precisió i la taxa de recuperació són considerables: la precisió i la taxa de recuperació de falles de connexió a terra de les bobines en el conjunt de prova superen el 90%; la precisió de falles de curt circuit arriba a més del 85%. La predicció de l'hora i la ubicació de les falles per part del model pot activar alertes de manera oportuna, guiar la disposició d'operació i manteniment, i reduir eficientment les pèrdues causades per les falles, demostrant el seu valor tècnic.

4.3 Comparació i discussió

Comparat amb els mètodes de diagnòstic tradicionals, els avantatges del model d'intel·ligència artificial són evidents: els mètodes tradicionals depenen de l'anàlisi manual, amb errors subjectius grans i baixa eficiència; mentre que el model realitza un diagnòstic automàtic i ràpid, amb millorada precisió i fiabilitat. Enfrontat a escenaris de dades a gran escala i complexos, el model té una major adaptabilitat i capacitat de generalització, proporcionant un suport tècnic eficient per a l'operació segura i estable dels transformadors de caixa. Així, es pot veure que el mètode de diagnòstic proposat en aquesta recerca, basat en algoritmes d'intel·ligència artificial, té un gran valor d'aplicació i perspectives de promoció en l'operació i manteniment de les plantes fotovoltaiques.

5 Conclusió

La recerca sobre el diagnòstic de falles típiques dels transformadors de caixa en les plantes fotovoltaiques basada en algoritmes d'intel·ligència artificial ha aconseguit resultats remarcables. A través d'esllaons com la recol·lecció i processament de dades, l'extracció i selecció de característiques, i la construcció del model, s'ha construït amb èxit un model de diagnòstic eficient i precís. Experiments han verificat el seu rendiment excel·lent en la identificació de falles típiques, proporcionant protecció per a l'operació segura de les plantes.

Com a treballador de diagnòstic i detecció en primera línia, espero poder optimitzar continuament el rendiment del model en el futur i promoure l'aplicació amplia d'aquesta tecnologia en el camp de l'operació i manteniment fotovoltaic, injectant un nou impulsi al desenvolupament de l'indústria.