تجزیه و تحلیل تشخیص خطا برای ترانسفورماتورهای نصب شده روی پد در ایستگاه های توان خورشیدی

به عنوان یک کارگر تشخیص و اشکال‌یابی خط مقدم، من به خوبی می‌دانم که با افزایش مقیاس ایستگاه‌های تولید برق فتوولتائیک، اشکالات ترانسفورماتورهای جعبه‌ای، به عنوان یکی از تجهیزات کلیدی، تأثیر عمیقی بر عملکرد پایدار سیستم دارد. این مقاله بر استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی پیشرفته و یکپارچه‌سازی فناوری تحلیل داده‌ها برای بهبود دقت و کارایی تشخیص اشکال ترانسفورماتورهای جعبه‌ای تمرکز دارد و بنیان فنی محکمی برای عملکرد ایمن و پایدار ایستگاه‌های تولید برق فتوولتائیک ایجاد می‌کند. این همچنین یک موضوع کلیدی است که در کار روزمره نگهداری و تعمیرات من به آن نیاز دارم.

1 زمینه تحقیق

ترانسفورماتور جعبه‌ای در یک ایستگاه تولید برق فتوولتائیک به عنوان یک مولفه کلیدی سیستم فتوولتائیک، وظیفه مهم تبدیل انرژی خروجی پانل‌های فتوولتائیک مستقیم که با ولتاژ پایین است به ولتاژ بالا مناسب برای انتقال را بر عهده دارد. در طول دوره عملکرد بلندمدت، اشکالات معمولی مانند زمین‌گذاری پیچه، کوتاه شدن مدار و قطع مدار معمولاً رخ می‌دهد.

این اشکالات نه تنها ریتم تولید برق عادی ایستگاه را مختل می‌کنند بلکه ممکن است منجر به آسیب دیدن تجهیزات و افزایش حوادث شوند. بر اساس تجربه تشخیص و اشکال‌یابی خط مقدم، تحلیل عمیق چنین اشکالاتی ارزش جایگزین‌ناپذیری در شناسایی و حل زودهنگام ریسک‌ها و تضمین عملکرد ایمن و پایدار سیستم فتوولتائیک دارد.

2 کاربرد هوش مصنوعی در تشخیص اشکالات معمولی
2.1 الگوریتم‌های هوش مصنوعی

در کار تشخیص و اشکال‌یابی خط مقدم، من شاهد پتانسیل عظیم الگوریتم‌های هوش مصنوعی در حوزه تشخیص اشکالات ترانسفورماتورهای جعبه‌ای بودم. الگوریتم‌های اصلی مانند شبکه‌های عصبی، ماشین‌های بردار پشتیبان و الگوریتم‌های ژنتیکی منطق یادگیری و استدلال مغز انسان را شبیه‌سازی می‌کنند و می‌توانند قوانین را از داده‌های عملکرد پیچیده کاوش کرده و پیش‌بینی‌های دقیق انجام دهند. در مواجهه با تشخیص اشکالات ترانسفورماتورهای جعبه‌ای، این الگوریتم‌ها می‌توانند به طور موثر داده‌های عظیم را پردازش کرده، الگوهای احتمالی اشکالات را شناسایی کرده و نتایج تشخیص قابل اعتمادی ارائه دهند و به "دستیار هوشمند" برای کار تشخیص و اشکال‌یابی ما تبدیل شوند.

2.2 روش‌های تشخیص اشکالات ترانسفورماتورهای جعبه‌ای در ایستگاه‌های تولید برق فتوولتائیک

تشخیص اشکالات سنتی بر روی افراد متخصص برای تشخیص و تجزیه و تحلیل جامع تکیه می‌کند که زمان‌بر، کارآمد و به راحتی تحت تأثیر تداخلات ذهنی قرار می‌گیرد. با این حال، حالت تشخیص بر اساس الگوریتم‌های هوش مصنوعی در خودکارسازی و هوشمندسازی پیشرفت‌هایی داشته است. با جمع‌آوری داده‌های عملکرد و پارامترهای وضعیت ترانسفورماتور جعبه‌ای و ترکیب با ویژگی‌های الگوریتم، می‌توان به سرعت و با دقت نوع اشکالات را شناسایی کرده و کارایی و دقت تشخیص را بهبود بخشید.

این کار نه تنها می‌تواند هزینه‌های عملیاتی و نگهداری را کاهش دهد بلکه می‌تواند خطرات احتمالی اشکالات را پیش از وقوع از بین ببرد و به بهبود عملکرد و قابلیت اطمینان ایستگاه کمک کند و یک جهت مهم برای بهینه‌سازی فرآیند تشخیص و اشکال‌یابی خط مقدم است.

2.3 مزایای الگوریتم‌های هوش مصنوعی در تشخیص فنی اشکالات

در عمل تشخیص و اشکال‌یابی خط مقدم، مزایای الگوریتم‌های هوش مصنوعی بسیار قابل توجه است:

• قابلیت پردازش و بهینه‌سازی داده: می‌تواند داده‌های پیچیده و عظیم را مدیریت کند، قوانین پنهان را کاوش کند، ویژگی‌های کلیدی را استخراج کند و می‌تواند به طور مداوم یاد بگیرد و بهینه‌سازی کند، دقت و پایداری تشخیص را به طور مداوم بهبود بخشد و شناسایی اشکالات را دقیق‌تر کند.

• قابلیت تطبیقی و تعمیم: دارای قابلیت تطبیقی قوی با محیط است، می‌تواند با سناریوهای اشکالات به طور انعطاف‌پذیر تطبیق یابد و برای تشخیص اشکالات انواع مختلف ترانسفورماتورهای جعبه‌ای مناسب است. از طریق تحلیل داده‌ها و مقایسه موارد، می‌تواند به سرعت الگوهای اشکالات مانند ناهماهنگی دمایی و آسیب به عایق را محل‌یابی کند و جهتی برای کار تشخیص و اشکال‌یابی ارائه دهد.

• نظارت و هشدار زننده زنده: می‌تواند نظارت و هشدار زننده زنده را انجام دهد، مشکلات پنهان را در اولین فرصت شناسایی کرده و مدت زمان توقف سیستم را کاهش دهد. این امر برای تضمین تولید برق مداوم ایستگاه بسیار مهم است.

علاوه بر این، الگوریتم می‌تواند اطلاعات چند منبع و غیرهمگن مانند داده‌های حسگر و لاگ‌های عملیاتی را یکپارچه کند و تحلیل ترکیبی را انجام دهد، دقت و قابلیت اطمینان تشخیص را بهبود بخشد و پشتیبانی محکمی برای تصمیم‌گیری عملیاتی و نگهداری ارائه دهد. می‌توان گفت که در تشخیص اشکالات معمولی ترانسفورماتورهای جعبه‌ای، الگوریتم‌های هوش مصنوعی ارزش کلیدی برای بهبود پایداری و ایمنی تجهیزات و ترویج توسعه پایدار ایستگاه‌ها دارند.

3 روش‌های تحقیق
3.1 جمع‌آوری و پردازش داده‌ها

در تحقیق محرکه توسط تشخیص و اشکال‌یابی خط مقدم، جمع‌آوری و پردازش داده‌ها یک لینک اساسی برای تشخیص اشکالات معمولی ترانسفورماتورهای جعبه‌ای است. ما حسگرهایی را بر روی ترانسفورماتورهای جعبه‌ای نصب می‌کنیم تا پارامترهای کلیدی مانند دما، رطوبت، جریان و ولتاژ را به صورت زنده و دوره‌ای نظارت کنیم. داده‌ها به طور همزمان به سرور ذخیره‌سازی ارسال می‌شوند و آرشیو می‌شوند. داده‌های اولیه از طریق پیش‌پردازش‌هایی مانند حذف نویز، حذف مقادیر ناهماهنگ و تمیزکاری به منظور تضمین کیفیت قابل اعتماد پردازش می‌شوند. در نهایت یک مجموعه داده کامل ساخته می‌شود که بنیانی برای استخراج ویژگی و ساخت مدل بعدی است.

3.2 استخراج و انتخاب ویژگی

در مرحله استخراج ویژگی، چندین ویژگی منعکس‌کننده وضعیت عملکرد ترانسفورماتور جعبه‌ای از داده‌های اولیه کاوش می‌شود که شامل ابعادی مانند دمای میانگین، جریان قله‌ای و توزیع فرکانسی است. از طریق تحلیل آماری و فرکانسی، پارامترهای ویژگی نماینده انتخاب می‌شوند؛ سپس، روش‌هایی مانند تحلیل مؤلفه اصلی (PCA) برای کاهش ابعاد و حذف تکراری استفاده می‌شوند و ویژگی‌های کلیدی به دقت انتخاب می‌شوند تا بنیان داده‌ای محکمی برای آموزش مدل فراهم شود.

3.3 ساخت مدل تشخیص اشکالات

بر اساس نیازهای تشخیص و اشکال‌یابی خط مقدم، ما یک مدل تشخیص اشکالات محرکه توسط الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌سازیم:

• معرفی شبکه عصبی کانولوشنی (CNN): یادگیری مجرد عمیق روی داده‌های ویژگی. از طریق عملیات کانولوشن و پولینگ چند لایه‌ای، ویژگی‌های کلیدی لایه به لایه استخراج می‌شوند و نمایش دقیق ویژگی ساخته می‌شود.

• یکپارچه‌سازی شبکه حافظه بلند مدت (LSTM): شناسایی همبستگی زمانی دنباله‌های داده، تقویت یادگیری وابستگی‌های سری زمانی مدل و بهبود دقت و قابلیت تعمیم تشخیص.

• ساخت مدل انتهایی به انتهایی: ترکیب مزایای CNN و LSTM برای ایجاد یک مدل تشخیص اشکالات کامل، به منظور شناسایی و هشدار زننده خودکار اشکالات معمولی ترانسفورماتورهای جعبه‌ای. پس از آموزش و تأیید با مجموعه داده‌های بزرگ مقیاس، مدل در وظایف تشخیص اشکالات نتایج قابل توجهی به دست آورده است و دیوار محافظی برای عملکرد ایمن ایستگاه‌ها ایجاد کرده است.

4 طراحی آزمایش و تحلیل نتایج
4.1 طراحی آزمایش

آزمایش بر اساس داده‌های ترانسفورماتورهای جعبه‌ای واقعی در ایستگاه‌های تولید برق فتوولتائیک استوار است. ما تجهیزات ترانسفورماتور جعبه‌ای نماینده‌ای را از چندین ایستگاه انتخاب کرده و جمع‌آوری داده‌های بلندمدت انجام می‌دهیم که شامل عملکرد عادی و شرایط اشکالات معمولی می‌شود. مجموعه داده به طور متناسب به مجموعه آموزشی و تستی تقسیم می‌شود تا اطمینان حاصل شود که آموزش و ارزیابی مدل به طور موضوعی انجام شده است. همچنین، آزمایش‌های شبیه‌سازی برای انواع مختلف اشکالات انجام می‌شود تا به طور کامل کارایی تشخیص مدل تأیید شود که با نیازهای سناریوهای تشخیص و اشکال‌یابی خط مقدم همخوانی دارد.

4.2 ارائه و تحلیل نتایج

آزمایش نشان می‌دهد که مدل تشخیص محرکه توسط الگوریتم‌های هوش مصنوعی در تشخیص اشکالات ترانسفورماتورهای جعبه‌ای عملکرد عالی دارد. در شناسایی اشکالات معمولی مانند زمین‌گذاری پیچه، کوتاه شدن مدار و ناهماهنگی دمایی، دقت و نسبت فراخوانی قابل توجهی دارد: دقت و نسبت فراخوانی اشکالات زمین‌گذاری پیچه در مجموعه تست بیش از 90% است؛ دقت اشکالات کوتاه شدن مدار به بیش از 85% می‌رسد. پیش‌بینی زمان و مکان وقوع اشکالات توسط مدل می‌تواند به موقع هشدار دهد، هدایت عملیات نگهداری و تعمیرات را انجام دهد و به طور موثر ضرر اشکالات را کاهش دهد، ارزش فنی را نشان می‌دهد.

4.3 مقایسه و بحث

در مقایسه با روش‌های تشخیص سنتی، مزایای مدل هوش مصنوعی برجسته است: روش‌های سنتی بر روی تجزیه و تحلیل دستی تکیه می‌کنند، با خطاهای ذهنی زیاد و کارایی پایین؛ در حالی که مدل تشخیص خودکار و سریع را انجام می‌دهد، هم دقت و هم قابلیت اطمینان را بهبود می‌بخشد. در مواجهه با سناریوهای داده‌های بزرگ مقیاس و پیچیده، مدل تطبیقی و قابلیت تعمیم بیشتری دارد و پشتیبانی فنی کارآمدی برای عملکرد ایمن و پایدار ترانسفورماتورهای جعبه‌ای ارائه می‌دهد. بنابراین، می‌توان گفت که روش تشخیص الگوریتم هوش مصنوعی پیشنهاد شده در این تحقیق ارزش کاربردی و پیش‌بینی‌های بالقوه‌ای در عملیات و نگهداری ایستگاه‌های تولید برق فتوولتائیک دارد.

5 نتیجه‌گیری

تحقیق در مورد تشخیص اشکالات معمولی ترانسفورماتورهای جعبه‌ای در ایستگاه‌های تولید برق فتوولتائیک بر اساس الگوریتم‌های هوش مصنوعی نتایج قابل توجهی به دست آورده است. از طریق مراحلی مانند جمع‌آوری و پردازش داده‌ها، استخراج و انتخاب ویژگی و ساخت مدل، یک مدل تشخیص کارآمد و دقیق موفقیت‌آمیز ساخته شده است. آزمایش‌ها دقت برجسته آن در شناسایی اشکالات معمولی را تأیید می‌کنند و حفاظتی برای عملکرد ایمن ایستگاه‌ها ارائه می‌دهند.

به عنوان یک کارگر تشخیص و اشکال‌یابی خط مقدم، من به بهبود مداوم عملکرد مدل در آینده و گسترش گسترده‌ای از این فناوری در حوزه عملیات و نگهداری فتوولتائیک امیدوارم که جنبه‌های جدیدی به توسعه صنعت اضافه کند.