Fehlerdiagnoseanalyse für Geländetransformatoren in PV-Kraftwerken

Als Frontlinien-Arbeiter für Fehlerdiagnose und -erkennung bin ich mir bewusst, dass mit der Ausweitung der Photovoltaik-Kraftwerke die Fehler an den Block-Transformator als eines der Schlüsselgeräte einen tiefgreifenden Einfluss auf den stabilen Betrieb des Systems haben. Dieser Artikel konzentriert sich darauf, fortschrittliche Künstliche-Intelligenz-Algorithmen und Datenanalysetechnologien zu nutzen, um die Genauigkeit und Effizienz der Fehlerdiagnose von Block-Transformator zu verbessern und einen soliden technischen Grundstein für den sicheren und stabilen Betrieb von Photovoltaik-Kraftwerken zu legen. Dies ist auch ein Kernproblem, das ich in meinem täglichen Wartungs- und Betriebsalltag dringend angehen muss.

1 Forschungshintergrund

Der Block-Transformator in einem Photovoltaik-Kraftwerk, als zentrale Komponente des Photovoltaik-Systems, übernimmt die wichtige Aufgabe, die Niederspannung, die von den DC-Photovoltaik-Panels ausgegeben wird, in Hochspannung umzuwandeln, die für die Übertragung geeignet ist. Während des langfristigen Betriebszyklus treten häufig typische Fehler wie Wicklungserdung, Kurzschluss und Offenleiter auf.

Diese Fehler stören nicht nur den normalen Stromerzeugungsrhythmus des Kraftwerks, sondern können auch zu Geräteschäden und Eskalation von Unfällen führen. Basierend auf der frontlinienmäßigen Diagnose- und Erkennungserfahrung hat eine vertiefte Analyse solcher Fehler einen unersetzlichen Wert für die frühe Identifizierung und Behebung von Risiken und die Gewährleistung des sicheren und stabilen Betriebs des Photovoltaik-Systems.

2 Anwendung von Künstlicher Intelligenz in der typischen Fehlerdiagnose
2.1 Künstliche-Intelligenz-Algorithmen

In meiner Arbeit zur frontlinienmäßigen Fehlerdiagnose und -erkennung habe ich das enorme Potenzial von KI-Algorithmen im Bereich der Fehlerdiagnose von Block-Transformatoren erlebt. Hauptströmalgorithmen wie Neuronale Netze, Support Vector Machines und genetische Algorithmen simulieren die Lern- und Schließlogik des menschlichen Gehirns und können aus komplexen Betriebsdaten Regeln erschließen und genaue Vorhersagen treffen. Bei der Fehlerdiagnose von Block-Transformatoren können diese Algorithmen riesige Datenmengen effizient verarbeiten, potenzielle Fehlmuster erkennen und verlässliche Diagnoseergebnisse liefern, wodurch sie zu unserem "intelligenten Assistenten" bei der Diagnose- und Erkennungsarbeit werden.

2.2 Fehlerdiagnosemethoden für Block-Transformatoren in Photovoltaik-Kraftwerken

Traditionelle Fehlerdiagnose beruht auf einer umfassenden Prüfung und Analyse durch Fachpersonal, was zeitaufwendig, arbeitsintensiv und leicht durch subjektive Störungen beeinflusst wird. Die Diagnosemethode basierend auf KI-Algorithmen hat jedoch in der Automatisierung und Intelligenz Fortschritte gemacht. Durch die Erfassung der Betriebsdaten und Zustandsparameter des Block-Transformators und die Kombination mit den Eigenschaften des Algorithmus kann man schnell und genau die Art des Fehlers identifizieren, die Effizienz und Genauigkeit der Diagnose steigern.

Dies kann nicht nur die Wartungskosten senken, sondern auch vorab Fehlerrisiken vermeiden, hilft dabei, die Leistung und Zuverlässigkeit des Kraftwerks zu verbessern und ist eine wichtige Richtung zur Optimierung des frontlinienmäßigen Diagnose- und Erkennungsprozesses.

2.3 Vorteile von KI-Algorithmen in der technischen Fehlerdiagnose

In der Praxis der frontlinienmäßigen Diagnose und -erkennung sind die Vorteile von KI-Algorithmen sehr bedeutend:

• Datenverarbeitungs- und Optimierungsfähigkeit: Sie können riesige komplexe Datenmengen verarbeiten, potenzielle Regeln erschließen, wesentliche Merkmale extrahieren und kontinuierlich lernen und optimieren, wodurch die Genauigkeit und Stabilität der Diagnose stetig verbessert wird, sodass die Fehleridentifikation präziser wird.

• Anpassungs- und Verallgemeinerungsfähigkeit: Sie besitzen eine starke Umweltanpassungsfähigkeit, können flexibel auf Fehlerszenarien reagieren und eignen sich für die Fehlerdiagnose verschiedener Arten von Block-Transformatoren. Durch Datenanalyse und Fallvergleiche können sie schnell Fehlmuster wie Temperaturanomalien und Isolierschäden lokalisieren und Wege für die Diagnose- und Erkennungsarbeit weisen.

• Echtzeitüberwachung und Frühwarnsystem: Sie ermöglichen die Echtzeitüberwachung und frühzeitige Warnung, fangen potenzielle Probleme sofort ab und verkürzen die Stillstandszeit des Systems. Dies ist von großer Bedeutung, um die kontinuierliche Stromerzeugung des Kraftwerks sicherzustellen.

Darüber hinaus kann der Algorithmus heterogene Informationen aus verschiedenen Quellen wie Sensordaten und Betriebsprotokollen integrieren, um eine umfassende Fusionsanalyse durchzuführen, die Vollständigkeit und Zuverlässigkeit der Diagnose zu verbessern und soliden Rückhalt für Wartungs- und Betriebsentscheidungen zu bieten. Es ist offensichtlich, dass KI-Algorithmen in der typischen Fehlerdiagnose von Block-Transformatoren einen Schlüsselwert für die Verbesserung der Stabilität und Sicherheit der Ausrüstung und die Förderung der nachhaltigen Entwicklung der Kraftwerke haben.

3 Forschungsmethoden
3.1 Datenerfassung und -verarbeitung

In der durch die frontlinienmäßige Diagnose und -erkennung getriebenen Forschung ist die Datenerfassung und -verarbeitung ein grundlegender Teil der typischen Fehlerdiagnose von Block-Transformatoren. Wir installieren Sensoren an den Block-Transformatoren, um wichtige Parameter wie Temperatur, Feuchtigkeit, Strom und Spannung in Echtzeit und periodisch zu überwachen. Die Daten werden gleichzeitig zum Speicherserver hochgeladen und archiviert. Die Rohdaten unterliegen einer Vorverarbeitung wie Entrauschung, Beseitigung von Ausreißern und Bereinigung, um eine zuverlässige Qualität zu gewährleisten. Schließlich wird ein vollständiger Datensatz erstellt, der die Grundlage für die anschließende Merkmalsextraktion und Modellbildung bildet.

3.2 Merkmalsextraktion und -auswahl

Im Stadium der Merkmalsextraktion werden aus den Rohdaten mehrere Merkmale, die den Betriebszustand des Block-Transformators widerspiegeln, abgebaut, die Dimensionen wie Durchschnittstemperatur, Spitzenstrom und Frequenzverteilung abdecken. Durch statistische und frequenzanalytische Methoden werden repräsentative Merkmalparameter ausgewählt; dann werden Methoden wie die Hauptkomponentenanalyse (PCA) zur Dimensionsreduktion und Redundanzbeseitigung verwendet, und sorgfältig ausgewählte Schlüsselmerkmale legen einen soliden Datengrundstock für das Modelltraining.

3.3 Konstruktion des Fehlerdiagnosemodells

Basierend auf den Anforderungen der frontlinienmäßigen Diagnose und -erkennung bauen wir ein Fehlerdiagnosemodell, das von KI-Algorithmen angetrieben wird:

• Einführung des Convolutional Neural Network (CNN): Durchführen einer tiefgehenden abstrakten Lernphase auf den Merkmalsdaten. Durch mehrschichtige Faltung und Pooling-Operationen werden Schlüsselmerkmale schichtweise extrahiert und eine genaue Merkmalrepräsentation gebildet.

• Integration des Long Short-Term Memory Network (LSTM): Erfassen der zeitlichen Korrelation von Datenfolgen, verstärken der Modell-Lernfähigkeit für zeitliche Abhängigkeiten und Verbesserung der Genauigkeit und Generalisierungsfähigkeit der Diagnose.

• Konstruktion eines End-to-End-Modells: Kombination der Vorteile von CNN und LSTM, um ein vollständiges Fehlerdiagnosemodell zu erstellen, das die automatische Identifizierung und frühzeitige Warnung verschiedener typischer Fehler von Block-Transformatoren ermöglicht. Nach dem Training und der Validierung mit einem großen Datensatz hat das Modell bei Fehlerdiagnosetaufgaben bemerkenswerte Ergebnisse erzielt und eine technische Barriere für den sicheren Betrieb der Kraftwerke errichtet.

4 Experimentelles Design und Ergebnisanalyse
4.1 Experimentelles Design

Das Experiment basiert auf den Daten realer Block-Transformatoren in Photovoltaik-Kraftwerken. Wir wählen repräsentative Block-Transformatorengeräte aus mehreren Kraftwerken aus und führen eine langfristige Datenerfassung durch, die den normalen Betrieb und verschiedene typische Fehlszenarien abdeckt. Der Datensatz wird in einen Trainings- und Testdatensatz aufgeteilt, um die Objektivität des Modelltrainings und -evaluations zu gewährleisten. Gleichzeitig werden Simulationsversuche für verschiedene Fehlertypen durchgeführt, um die Diagnoseeffizienz des Modells umfassend zu überprüfen, was den Anforderungen der frontlinienmäßigen Diagnose- und Erkennungsszenarien entspricht.

4.2 Ergebnisdarstellung und -analyse

Das Experiment zeigt, dass das von KI-Algorithmen angetriebene Diagnosemodell in der Fehlerdiagnose von Block-Transformatoren hervorragend abschneidet. Bei der Identifizierung typischer Fehler wie Wicklungserdung, Kurzschluss und Temperaturanomalien sind die Genauigkeit und Relevanz beträchtlich: Die Genauigkeit und Relevanz von Wicklungserdungsfehlern im Testdatensatz überschreiten 90%; die Genauigkeit von Kurzschlussfehlern erreicht mehr als 85%. Die Vorhersage des Auftretens und der Lage von Fehlern durch das Modell kann rechtzeitig Alarme auslösen, Wartungsmaßnahmen leiten und effektiv Fehlerverluste reduzieren, was den technischen Wert demonstriert.

4.3 Vergleich und Diskussion

Im Vergleich zu traditionellen Diagnosemethoden sind die Vorteile des KI-Modells auffällig: Traditionelle Methoden verlassen sich auf manuelle Analyse, haben große subjektive Fehler und niedrige Effizienz; während das Modell automatische und schnelle Diagnose ermöglicht, sowohl die Genauigkeit als auch die Zuverlässigkeit verbessert. In großen und komplexen Datenszenarien hat das Modell eine höhere Anpassungs- und Generalisierungsfähigkeit, bietet effiziente technische Unterstützung für den sicheren und stabilen Betrieb von Block-Transformatoren. So ist es offensichtlich, dass die in dieser Forschung vorgeschlagene KI-Algorithmus-Diagnosemethode einen großen Anwendungswert und Förderpotenzial in der Wartung und Betreibung von Photovoltaik-Kraftwerken hat.

5 Schlussfolgerung

Die Forschung zur typischen Fehlerdiagnose von Block-Transformatoren in Photovoltaik-Kraftwerken basierend auf KI-Algorithmen hat bemerkenswerte Ergebnisse erzielt. Durch Prozesse wie Datenerfassung und -verarbeitung, Merkmalsextraktion und -auswahl sowie Modellkonstruktion wurde erfolgreich ein effizientes und genaues Diagnosemodell aufgebaut. Experimente bestätigen seine hervorragende Leistung bei der Identifizierung typischer Fehler und bieten Schutz für den sicheren Betrieb der Kraftwerke.

Als Frontlinien-Arbeiter für Diagnose und -erkennung freue ich mich darauf, in Zukunft die Modellleistung kontinuierlich zu optimieren und die breite Anwendung dieser Technologie im Bereich der Photovoltaik-Wartung und -Betreibung zu fördern, um neuen Schwung in die Entwicklung der Branche zu bringen.