Analisis sa Pagtukod sa mga Sayop alang sa Pad-Mounted Transformers sa PV Power Plants

Isipanguna sa pagpangita og mga kasayuran ug pagdiskubre sa unahan, naka-awhag ko nga ang paglambigit sa mga estasyon sa photovoltaic power, ang mga kasayuran sa box-type transformers, isip usa ka pangunining pananglitan, adunay dako nga impluwensya alang sa matumong operasyon sa sistema. Ang makadaot niini nagtutok sa paggamit sa maayo nga artificial intelligence algorithms ug pag-integre sa teknolohiya sa pag-analisa sa datos aron mapausab ang tama ug efisyon sa pagpangita og kasayuran sa box-type transformers, ug upang makapagtukod og matigas nga teknikal nga pundasyon alang sa ligtas ug matumong operasyon sa mga estasyon sa photovoltaic power. Kini usab ang usa ka sentral nga isyu nga nanginahanglan kong mabilisan nga batasan sa akong adlaw-adlaw nga trabaho sa operasyon ug maintenance.

1 Paghulagway sa Pananaliksik

Ang box-type transformer sa photovoltaic power station, isip usa ka sentral nga komponente sa photovoltaic system, gitugutan ang key mission sa pag-convert sa low-voltage power nga gihatag sa DC photovoltaic panels ngadto sa high-voltage power nga angay sa transmission. Sa dili pa katapusang operasyon, kasagaran nga mga kasayuran sama sa winding grounding, short-circuit, ug open-circuit mogamit.

Kini nga mga kasayuran dili lamang mag-disrupt sa normal nga ritmo sa pag-generate sa kuryente sa estasyon, apan mahimong madungan usab sa pag-damage sa pananglitan ug pag-paamo sa accident. Batasan sa unahan nga pagpangita ug pagdiskubre, ang mas malampuson nga pag-analisa sa kini nga mga kasayuran adunay irreplaceable nga value alang sa maong pag-identify ug pag-resolve sa mga risco ug siguro nga operasyon sa photovoltaic system.

2 Pag-aplikar sa Artificial Intelligence sa Typical Fault Diagnosis
2.1 Artificial Intelligence Algorithms

Sa unahan nga pagpangita ug pagdiskubre, nakakita ko sa dako nga potensyal sa artificial intelligence algorithms sa field sa pagpangita og kasayuran sa box-type transformers. Ang mainstream nga mga algorithm sama sa neural networks, support vector machines, ug genetic algorithms gigamiton ang learning ug reasoning logic sa utak sa tawo, ug makapangita og mga regla ug makahatag og tama nga pag-prognosis gikan sa komplikado nga data sa operasyon. Sa pag-atiman sa pagpangita og kasayuran sa box-type transformers, kini nga mga algorithm makaproseso ng maefektibo sa dako nga damo sa data, makadiskubre og potential nga fault patterns, ug makapaghatag og reliable nga resulta sa diagnosis, naging "intelligent assistant" sa atong pagpangita ug pagdiskubre.

2.2 Mga Paraan sa Pagpangita og Kasayuran sa Box-Type Transformers sa Photovoltaic Power Stations

Ang tradisyonal nga pagpangita og kasayuran gi-depende sa professional nga mga personal para sa komprehensibong pagdiskubre ug pag-analisa, nga time-consuming, labor-intensive, ug madaling makaapekto sa subjective nga disturbance. Apan, ang diagnosis mode batasan sa artificial intelligence algorithms nahuman na og breakthroughs sa automation ug intelligence. Sa pag-collect sa operation data ug state parameters sa box-type transformer ug pagsulay sa characteristics sa algorithm, makapangita ug maong pag-identify sa types sa kasayuran, pag-improve sa efisiensiya ug tama sa diagnosis.

Kini makapareha sa pag-reduce sa cost sa operasyon ug maintenance apan usab sa pag-iwas sa mga risco sa kasayuran sa maong pagpaamo, nagtabang sa pag-improve sa performance ug reliability sa estasyon, ug usa ka importante nga direksyon alang sa pag-optimize sa unahan nga proseso sa pagpangita ug pagdiskubre.

2.3 Advantages sa Artificial Intelligence Algorithms sa Technical Fault Diagnosis

Sa unahan nga pagpangita ug pagdiskubre, ang advantages sa artificial intelligence algorithms labi ka significant:

• Data Processing and Optimization Capability: Makaproseso sa dako nga complex nga data, makapangita og potential nga regla, makakuha og key features, ug makapagpatinudlo ug optimize ng maong pag-improve sa tama ug stability sa diagnosis, nagpadayon nga mapasu-on ang pag-identify sa kasayuran.

• Adaptive and Generalization Capability: Adunay matigas nga environmental adaptability, makapang-adjust sa flexible way sa mga scenario sa kasayuran, ug angay sa pagpangita og kasayuran sa uban pang types sa box-type transformers. Sa pamala sa data analysis ug case comparison, makapangita ug maong locate sa mga pattern sa kasayuran sama sa temperature anomalies ug insulation damage, nag-point sa direction sa pagpangita ug pagdiskubre.

• Real-Time Monitoring and Early Warning: Makapagrealize sa real-time monitoring ug early warning, makapangita sa potential nga problema sa una, ug makaparesort sa downtime sa sistema. Kini labi ka importante alang sa pag-sigurado sa continuous generation sa kuryente sa estasyon.

Bisan pa, ang algorithm makapagintegrate sa multi-source heterogeneous information sama sa sensor data ug operation logs aron makapag-realize sa comprehensive fusion analysis, pag-improve sa comprehensiveness ug reliability sa diagnosis, ug makapaghatag og solid nga suporta sa decision-making sa operasyon ug maintenance. Mahimo nga makita nga sa typical fault diagnosis sa box-type transformers, ang artificial intelligence algorithms adunay key value alang sa pag-improve sa stability ug safety sa pananglitan ug pag-promote sa sustainable development sa estasyon.

3 Mga Paraan sa Pananaliksik
3.1 Data Collection and Processing

Sa pananaliksik nga gi-drive sa unahan nga pagpangita ug pagdiskubre, ang data collection ug processing usa ka basic nga link sa typical fault diagnosis sa box-type transformers. Nag-deploy mi og sensors sa box-type transformers aron makapag-monitor sa real-time ug periodic sa key parameters sama sa temperature, humidity, current, ug voltage. Ang data gi-upload sa storage server aron makapag-archive. Ang original nga data gi-preprocess sama sa denoising, abnormal value elimination, ug cleaning aron siguro ang quality. Sa katapusan, gi-construct ang complete nga dataset, nag-lay og foundation sa subsequent nga feature extraction ug model building.

3.2 Feature Extraction and Selection

Sa stage sa feature extraction, gipangita og multiple nga features nga naghuhubad sa operation state sa box-type transformer gikan sa original nga data, covering dimensions sama sa average temperature, peak current, ug frequency distribution. Sa pamala sa statistical ug frequency analysis, gipili ang representative nga feature parameters; dayon, gipamolo ang methods sama sa Principal Component Analysis (PCA) aron mapahusay ang dimensionality reduction ug redundancy removal, ug maong gipili ang key features aron makapaglay og solid nga data foundation alang sa training sa model.

3.3 Construction of Fault Diagnosis Model

Batason sa needs sa unahan nga pagpangita ug pagdiskubre, nagtukod mi og fault diagnosis model nga gi-drive sa artificial intelligence algorithms:

• Introduction of Convolutional Neural Network (CNN): Ginbuhat ang in-depth abstract learning sa feature data. Sa pamala sa multi-layer convolution ug pooling operations, gipili ang key features layer by layer, ug gi-construct ang accurate nga feature representation.

• Integration of Long Short-Term Memory Network (LSTM): Nakapangita sa time correlation sa data sequences, nag-strengthen ang model's learning sa time-series dependencies, ug nag-improve ang accuracy ug generalization ability sa diagnosis.

• Construction of End-to-End Model: Gipangulo ang advantages sa CNN ug LSTM aron makapag-create og full-process fault diagnosis model, nag-realize sa automatic identification ug early warning sa uban pang typical faults sa box-type transformers. Human sa training ug verification sa large-scale nga dataset, ang model nag-achieve og remarkable nga results sa fault diagnosis tasks, nagtukod og technical barrier alang sa ligtas nga operasyon sa estasyon.

4 Experimental Design and Result Analysis
4.1 Experimental Design

Ang experiment gi-depende sa data sa real nga box-type transformers sa photovoltaic power stations. Gipili nami ang representative nga box-type transformer equipment gikan sa uban-uban nga estasyon ug gipangita sa long-term data, covering normal nga operasyon ug uban pang typical fault conditions. Ang dataset gisplit sa training set ug test set sa proportion aron siguro ang objectivity sa model training ug evaluation. Sa parehas, gihimo ang simulation experiments sa uban pang types sa kasayuran aron makapag-validate sa diagnosis efficiency sa model, naa sa line sa needs sa unahan nga scenarios sa pagpangita ug pagdiskubre.

4.2 Result Presentation and Analysis

Ang experiment nagpakita nga ang diagnosis model nga gi-drive sa artificial intelligence algorithms nagperform excellent sa fault diagnosis sa box-type transformers. Sa pag-identify sa typical faults sama sa winding grounding, short-circuit, ug temperature anomalies, ang accuracy ug recall rate adunay considerable: ang accuracy ug recall rate sa winding grounding faults sa test set adunay higit 90%; ang accuracy sa short-circuit faults adunay higit 85%. Ang prediction sa occurrence time ug location sa kasayuran sa model makapag-trigger ug alarm sa maong pagpaamo, nag-guide sa disposal sa operasyon ug maintenance, ug makapag-reduce sa kasayuran losses, nagpakita sa technical value.

4.3 Comparison and Discussion

Kon ikompara sa traditional nga methods, ang advantages sa artificial intelligence model prominent: ang traditional nga methods gi-depende sa manual nga analysis, adunay dako nga subjective errors ug low efficiency; apan ang model nagrealize sa automatic ug rapid diagnosis, adunay improved nga accuracy ug reliability. Sa face sa large-scale ug complex nga data scenarios, ang model adunay stronger nga adaptability ug generalization ability, naghatag og efficient nga technical support alang sa ligtas ug matumong operasyon sa box-type transformers. Busa, makita nga ang artificial intelligence algorithm diagnosis method nga gi-propose sa research niini adunay dako nga application value ug promotion prospects sa operasyon ug maintenance sa photovoltaic power stations.

5 Conclusion

Ang pananaliksik sa typical fault diagnosis sa box-type transformers sa photovoltaic power stations batasan sa artificial intelligence algorithms nag-achieve og remarkable nga results. Sa pamala sa links sama sa data collection ug processing, feature extraction ug selection, ug model construction, napaila ang efficient ug tama nga diagnosis model. Ang eksperimento nag-validate sa iyang excellent nga performance sa pag-identify sa typical faults, naghatag og protection alang sa ligtas nga operasyon sa estasyon.

Isip unahan nga worker sa pagpangita ug pagdiskubre, naghulagway ko nga padayon nga makapag-optimize sa performance sa model sa hinatod ug mapromote ang widespread nga aplikasyon sa teknolohiya niini sa field sa photovoltaic operation ug maintenance, nag-inject sa bag-ong momentum alang sa development sa industriya.