تحلیل تشخیص عیب برای ترانسفورماتورهای نصب شده روی پد در ایستگاه های توان خورشیدی

به عنوان یک کارگر تشخیص و اشکال‌زدایی خط اول، من خوب می‌دانم که با گسترش مقیاس ایستگاه‌های نیروی فتوولتائیک، عیوب ترانسفورماتورهای جعبه‌ای به عنوان یکی از تجهیزات کلیدی، تأثیر عمیقی بر عملکرد پایدار سیستم دارد. این مقاله به استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی پیشرفته و یکپارچه‌سازی فناوری تحلیل داده‌ها متمرکز است تا دقت و کارایی تشخیص اشکال ترانسفورماتورهای جعبه‌ای را افزایش دهد و پایه فنی محکمی برای عملکرد ایمن و پایدار ایستگاه‌های نیروی فتوولتائیک بسازد. این همچنین یک موضوع اساسی است که در کار روزمره عملیات و نگهداری خود نیاز فوری به حل آن را دارم.

1 زمینه تحقیق

ترانسفورماتور جعبه‌ای در یک ایستگاه نیروی فتوولتائیک به عنوان یک مؤلفه اصلی سیستم فتوولتائیک، مأموریت کلیدی تبدیل انرژی خروجی پانل‌های فتوولتائیک مستقیم (DC) به انرژی بالا ولتاژ مناسب برای انتقال را بر عهده دارد. در طول چرخه عملیات بلندمدت، عیوب معمولی مانند زمین‌گذاری پیچشی، کوتاه‌مداری و بازمداری اغلب رخ می‌دهند.

این عیوب نه تنها ریتم تولید نرمال برق ایستگاه را perturb می‌کنند بلکه ممکن است منجر به خرابی تجهیزات و افزایش حوادث شوند. بر اساس تجربیات تشخیص و اشکال‌زدایی خط اول، تحلیل عمیق چنین عیوبی ارزش جایگزین‌ناپذیری در شناسایی و حل اریبی‌ها و تضمین عملکرد ایمن و پایدار سیستم فتوولتائیک دارد.

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

در کار تشخیص و اشکال‌زدایی خط اول، من شاهد پتانسیل عظیم الگوریتم‌های هوش مصنوعی در حوزه تشخیص اشکال 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 عملیاتی پیچیده استخراج کرده و پیش‌بینی‌های دقیق انجام دهند. در مواجهه با تشخیص اشکال ترانسفورماتورهای جعبه‌ای، این الگوریتم‌ها می‌توانند داده‌های عظیم را به طور موثر پردازش کرده، الگوهای احتمالی عیب را شناسایی کرده و نتایج تشخیص قابل اعتمادی ارائه دهند و به "معاون هوشمند" کار تشخیص و اشکال‌زدایی ما تبدیل شوند.

2.2 روش‌های تشخیص اشکال ترانسفورماتورهای جعبه‌ای در ایستگاه‌های نیروی فتوولتائیک

تشخیص اشکال سنتی به کارکنان متخصص برای تشخیص و تجزیه و تحلیل جامع متکی است 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 کسب کرده است. با جمع‌آوری داده‌های عملیاتی و پارامترهای وضعیت ترانسفورماتور جعبه‌ای و ترکیب با ویژگی‌های الگوریتم، می‌توان به سرعت و به صورت دقیق نوع عیب را شناسایی کرده و کارایی و دقت تشخیص را افزایش داد.

این نه تنها می‌تواند هزینه‌های عملیات و نگهداری را کاهش دهد بلکه می‌تواند ریسک‌های عیب را به صورت پیشگیرانه اجتناب کرده و به بهبود عملکرد و قابلیت اطمینان ایستگاه کمک کند و یک جهت مهم برای بهینه‌سازی فرآیند تشخیص و اشکال‌زدایی خط اول است.

2.3 مزایای الگوریتم‌های هوش مصنوعی در تشخیص فنی عیب

در عمل تشخیص و اشکال‌زدایی خط اول، مزایای الگوریتم‌های هوش مصنوعی بسیار قابل توجه است:

• توانایی پردازش و بهینه‌سازی داده‌ها: می‌تواند داده‌های پیچیده عظیم را مدیریت کند، قوانین پنهان را استخراج کند، ویژگی‌های کلیدی را جدا کند و می‌تواند به طور مداوم یاد بگیرد و بهینه‌سازی کند، به تدریج دقت و ثبات تشخیص را افزایش داده و شناسایی عیب را دقیق‌تر می‌کند.

• توانایی سازگاری و تعمیم: دارای توانایی سازگاری محیطی قوی است، می‌تواند با سناریوهای عیب به صورت انعطاف‌پذیر تنظیم شود و برای تشخیص عیب ترانسفورماتورهای جعبه‌ای مختلف مناسب است. از طریق تحلیل داده‌ها و مقایسه موارد، می‌توان به سرعت الگوهای عیب مانند ناهماهنگی دما و خرابی عایق را شناسایی کرده و جهت تشخیص و اشکال‌زدایی را مشخص کند.

• نظارت و هشدار زنی در زمان واقعی: می‌تواند نظارت و هشدار زنی وضعیت در زمان واقعی را انجام داد، ابتدا مشکلات پنهان را شناسایی کرده و زمان توقف سیستم را کاهش دهد. این برای تضمین تولید پیوسته برق ایستگاه بسیار مهم است.

علاوه بر این، الگوریتم می‌تواند اطلاعات چند منبع و ناهمگون مانند داده‌های سنسور و لاگ‌های عملیاتی را ترکیب کرده و تجزیه و تحلیل یکپارچه را انجام داده، دقت و قابلیت اطمینان تشخیص را افزایش داده و پشتیبانی محکمی برای تصمیم‌گیری عملیات و نگهداری ارائه دهد. می‌توان گفت که در تشخیص عیوب 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 تحقیقات محرک‌شده توسط تشخیص و اشکال‌زدایی خط اول، جمع‌آوری و پردازش داده‌ها یک لینک اساسی برای تشخیص عیوب معمولی ترانسفورماتورهای جعبه‌ای است. ما سنسورها را روی ترانسفورماتورهای جعبه‌ای نصب می‌کنیم تا پارامترهای کلیدی مانند دما، رطوبت، جریان و ولتاژ را به صورت زنده و دوره‌ای نظارت کنیم. داده‌ها به صورت همزمان به سرور ذخیره‌سازی منتقل می‌شوند تا ارائه شوند. داده‌های اصلی از طریق پیش‌پردازش‌هایی مانند حذف نویز، حذف مقادیر غیرعادی و تمیزکاری به منظور تضمین کیفیت قابل اعتماد پردازش می‌شوند. در نهایت، یک مجموعه داده کامل ساخته می‌شود که پایه‌ای برای استخراج ویژگی‌ها و ساخت مدل ارائه می‌دهد.

3.2 استخراج و انتخاب ویژگی‌ها

در مرحله استخراج ویژگی‌ها، چندین ویژگی که وضعیت عملیاتی ترانسفورماتور جعبه‌ای را منعکس می‌کنند از داده‌های اصلی استخراج می‌شوند، شامل ابعادی مانند دمای میانگین، جریان قله‌ای و توزیع فرکانس. از طریق تحلیل آماری و فرکانسی، پارامترهای ویژگی نماینده انتخاب می‌شوند؛ سپس، روش‌هایی مانند تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) برای کاهش بعد و حذف اضافه‌بودن استفاده می‌شوند و ویژگی‌های کلیدی به دقت انتخاب می‌شوند تا پایه داده‌ای محکم برای آموزش مدل فراهم کنند.

3.3 ساخت مدل تشخیص اشکال

بر اساس نیازهای تشخیص و اشکال‌زدایی خط اول، ما یک مدل تشخیص اشکال محرک‌شده توسط الگوریتم‌های هوش مصنوعی ساخته‌ایم:

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

• یکپارچه‌سازی شبکه حافظه کوتاه‌مدت بلند (LSTM): ضبط همبستگی زمانی دنباله‌های داده، تقویت یادگیری مدل از وابستگی‌های سری‌زمانی و افزایش دقت و تعمیم‌پذیری تشخیص.

• ساخت مدل انتهایی: ترکیب مزایای CNN و LSTM برای ایجاد یک مدل تشخیص اشکال تمام‌دوره‌ای، تحقق شناسایی و هشدار زنی خودکار انواع عیوب معمولی ترانسفورماتورهای جعبه‌ای. پس از آموزش و اعتبارسنجی با مجموعه داده‌های عظیم، مدل نتایج قابل توجهی در وظایف تشخیص اشکال به دست آورده و یک مانع فنی برای عملکرد ایمن ایستگاه‌ها ساخته است.

4 طراحی آزمایش و تحلیل نتایج
4.1 طراحی آزمایش

آزمایش بر اساس داده‌های ترانسفورماتورهای جعبه‌ای واقعی در ایستگاه‌های نیروی فتوولتائیک استوار است. ما تجهیزات ترانسفورماتور جعبه‌ای نماینده‌ای را از چندین ایستگاه انتخاب کرده و جمع‌آوری داده‌های بلندمدت را انجام می‌دهیم که شامل عملکرد عادی و شرایط عیب معمولی می‌شود. مجموعه داده به دو بخش آموزشی و تست تقسیم می‌شود تا اطمینان حاصل شود که آموزش و ارزیابی مدل به صورت اجرایی انجام می‌شود. همزمان، آزمایش‌های شبیه‌سازی برای انواع مختلف عیب انجام می‌شود تا به طور جامع کارایی تشخیص مدل را تأیید کند که با نیازهای تشخیص و اشکال‌زدایی خط اول همخوانی دارد.

4.2 ارائه و تحلیل نتایج

آزمایش نشان می‌دهد که مدل تشخیص محرک‌شده توسط الگوریتم‌های هوش مصنوعی در تشخیص عیوب ترانسفورماتورهای جعبه‌ای عملکرد بسیار خوبی دارد. هنگام شناسایی عیوب معمولی مانند زمین‌گذاری پیچشی، کوتاه‌مداری و ناهماهنگی دما، دقت و نرخ بازخوانی قابل توجه است: دقت و نرخ بازخوانی عیب زمین‌گذاری پیچشی در مجموعه تست بیش از 90% است؛ دقت عیب کوتاه‌مداری بیش از 85% است. پیش‌بینی زمان و مکان وقوع عیب توسط مدل می‌تواند هشدارهای به موقع را فعال کرده، هدایت عملیات و نگهداری را انجام دهد و به طور موثر خسارات عیب 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 به تجزیه و تحلیل دستی متکی هستند که با خطاهای ذهنی زیاد و کارایی پایین همراه است؛ در حالی که مدل تشخیص خودکار و سریع را تحقق بخشیده، هم دقت و هم قابلیت اطمینان را افزایش داده است. در مواجهه با سناریوهای داده‌های عظیم و پیچیده، مدل توانایی سازگاری و تعمیم‌پذیری قوی‌تری دارد و پشتیبانی فنی کارآمدی برای عملکرد ایمن و پایدار ترانسفورماتورهای جعبه‌ای ارائه می‌دهد. بنابراین، می‌توان گفت که روش تشخیص عیب مبتنی بر الگوریتم‌های هوش مصنوعی که در این تحقیق پیشنهاد شده است، ارزش کاربردی و امکانات ترویجی بزرگی در عملیات و نگهداری ایستگاه‌های نیروی فتوولتائیک دارد.

5 نتیجه‌گیری

تحقیق در مورد تشخیص عیوب معمولی ترانسفورماتورهای جعبه‌ای در ایستگاه‌های نیروی فتوولتائیک مبتنی بر الگوریتم‌های هوش مصنوعی نتایج قابل توجهی به دست آورده است. از طریق مراحلی مانند جمع‌آوری و پردازش داده‌ها، استخراج و انتخاب ویژگی‌ها و ساخت مدل، یک مدل تشخیص کارآمد و دقیق به موفقیت رسیده است. آزمایش‌ها عملکرد عالی آن در شناسایی عیوب معمولی را تأیید کرده‌اند و محافظتی برای عملکرد ایمن ایستگاه‌ها فراهم آورده‌اند.

به عنوان یک کارگر تشخیص و اشکال‌زدایی خط اول، من امیدوارم که در آینده به طور مداوم عملکرد مدل را بهینه کنم و این فناوری را در حوزه عملیات و نگهداری فتوولتائیک گسترده‌سازی دهم و انرژی جدیدی به توسعه صنعت ببخشم.