Pagsusuri ng Pagkakamali para sa Pad-Mounted Transformers sa PV Power Plants

Bilang isang manggagamot at tagapagtukoy ng mga kaparusahan sa unang linya, malinaw sa akin na habang lumalaki ang saklaw ng mga solar power station, ang mga kaparusahan ng mga box-type transformers, bilang isa sa mga pangunahing kagamitan, ay may malaking epekto sa matatag na pag-operate ng sistema. Ang papel na ito ay nakatuon sa paggamit ng mga maunlad na algoritmo ng artificial intelligence at integrasyon ng teknolohiya ng pagsusuri ng datos upang mapataas ang katumpakan at epektibidad ng pagtukoy sa mga kaparusahan ng mga box-type transformers, at upang makabuo ng matabang pundasyon para sa ligtas at matatag na operasyon ng mga solar power station. Ito rin ang pangunahing isyu na kailangan kong harapin sa aking araw-araw na gawain sa operasyon at pag-aayos.

1 Paborito ng Pag-aaral

Ang box-type transformer sa isang solar power station, bilang isang pangunahing komponente ng sistema ng solar, ay nagsasagawa ng mahalagang misyon ng pag-convert ng mababang volt na output ng DC solar panels sa mataas na volt na apto para sa transmission. Sa mahabang siklo ng operasyon, karaniwang nangyayari ang mga kaparusahan tulad ng grounding ng winding, short-circuit, at open-circuit.

Ang mga kaparusahan na ito hindi lamang nagbabago sa normal na ritmo ng pag-generate ng kuryente ng power station, kundi maaari rin itong magresulta sa pagkasira ng kagamitan at paglala ng aksidente. Batay sa karanasan sa unang linya ng pagtukoy at deteksiyon, ang malalim na pagsusuri ng mga kaparusahan na ito ay may hindi maaaring palitan na halaga para sa maagang pagtukoy at pagresolba ng mga panganib at pagtaguyod ng ligtas at matatag na operasyon ng sistema ng solar.

2 Paggamit ng Artificial Intelligence sa Typical Fault Diagnosis
2.1 Algoritmo ng Artificial Intelligence

Sa aking gawain sa unang linya ng pagtukoy at deteksiyon ng mga kaparusahan, nakakita ako ng malaking potensyal ng mga algoritmo ng artificial intelligence sa larangan ng pagtukoy sa mga kaparusahan ng mga box-type transformers. Ang mga pangunahing algoritmo tulad ng neural networks, support vector machines, at genetic algorithms ay nag-simula ng proseso ng pagkatuto at pagrason ng utak ng tao, at maaaring bumuo ng mga tuntunin at maglabas ng maalam na mga hula mula sa komplikadong data ng operasyon. Sa harap ng pagtukoy sa mga kaparusahan ng mga box-type transformers, ang mga algoritmong ito ay maaaring epektibong iproseso ang masibo na data, detekta ang mga potensyal na pattern ng kaparusahan, at ilabas ang maaasahang resulta ng pagtukoy, naging ang "intelligent assistant" para sa aming gawain sa pagtukoy at deteksiyon.

2.2 Mga Paraan ng Pagtukoy sa Mga Kaparusahan ng Box-Type Transformers sa Solar Power Stations

Ang tradisyonal na pagtukoy sa mga kaparusahan ay umasa sa mga propesyonal na personal para sa komprehensibong deteksiyon at pagsusuri, na kung saan ay nakakapatay ng oras, mahirap, at madaling maapektuhan ng subhektibong interferensiya. Gayunpaman, ang mode ng pagtukoy batay sa mga algoritmo ng artificial intelligence ay nakamit ang mga pagbutas sa awtomatik at intelihente. Sa pamamagitan ng koleksyon ng data ng operasyon at estado ng mga parameter ng box-type transformer at pag-combine nito sa mga katangian ng algoritmo, maaari itong mabilis at tama na identipikahin ang mga uri ng kaparusahan, mapataas ang epektibidad at katumpakan ng pagtukoy.

Ito hindi lamang maaaring bawasan ang mga gastos sa operasyon at pag-aayos, kundi maaari ring iwasan ang mga panganib ng kaparusahan sa agahan, tumutulong sa pag-improve ng performance at reliabilidad ng power station, at isang mahalagang direksyon para sa pag-optimize ng proseso ng unang linya ng pagtukoy at deteksiyon.

2.3 Mga Bentahe ng Mga Algoritmo ng Artificial Intelligence sa Teknikal na Pagtukoy sa Mga Kaparusahan

Sa praktikal na gawain sa unang linya ng pagtukoy at deteksiyon, ang mga bentahe ng mga algoritmo ng artificial intelligence ay napakalubha:

• Kakayahang Magproseso at Mag-optimize ng Data: Ito ay maaaring handlin ang masibo at komplikadong data, mina ng mga potensyal na tuntunin, i-extract ang mga pangunahing katangian, at maaaring patuloy na mag-aral at mag-optimize, patuloy na pag-improve ng katumpakan at estabilidad ng pagtukoy, ginagawang mas tama ang pag-identify ng kaparusahan.

• Kakayahang Adapt at Generalize: Ito ay may malakas na adaptability sa kapaligiran, maaaring ma-flexibly adjust sa mga scenario ng kaparusahan, at angkop para sa pagtukoy sa mga kaparusahan ng iba't ibang uri ng box-type transformers. Sa pamamagitan ng pagsusuri ng data at paghahambing ng mga kaso, maaaring mabilis na lokasyon ang mga pattern ng kaparusahan tulad ng anomalya ng temperatura at pinsala sa insulasyon, pinapunta sa direksyon ng gawain sa pagtukoy at deteksiyon.

• Real-time Monitoring at Early Warning: Ito ay maaaring maisagawa ang real-time monitoring at early warning, capture ang mga potensyal na problema sa unang lugar, at maikli ang downtime ng sistema. Ito ay napakalaking halaga para sa pagtaguyod ng patuloy na pag-generate ng kuryente ng power station.

Karagdagang, ang algoritmo ay maaaring i-integrate ang multi-source heterogeneous information tulad ng sensor data at operation logs upang maisagawa ang comprehensive fusion analysis, mapataas ang kabuuang katumpakan at reliabilidad ng pagtukoy, at magbigay ng matatag na suporta para sa decision-making sa operasyon at pag-aayos. Makikita na sa typical fault diagnosis ng mga box-type transformers, ang mga algoritmo ng artificial intelligence ay may pangunahing halaga para sa pag-improve ng estabilidad at ligtas ng kagamitan at pagtaguyod ng sustainable development ng mga power stations.

3 Mga Pamamaraan ng Pag-aaral
3.1 Koleksyon at Proseso ng Data

Sa pag-aaral na pinagbibigay-daan ng unang linya ng pagtukoy at deteksiyon, ang koleksyon at proseso ng data ay isang basic link para sa typical fault diagnosis ng mga box-type transformers. Inilalagay namin ang mga sensor sa mga box-type transformers upang magsagawa ng real-time at periodic monitoring ng mga pangunahing parameter tulad ng temperatura, humidity, current, at voltage. Ang data ay kasabay na inu-upload sa storage server para sa archiving. Ang orihinal na data ay dadaan sa pre-processing tulad ng denoising, elimination ng abnormal value, at cleaning upang tiyakin ang reliable na kalidad. Sa huli, isinasagawa ang buong dataset, naglalayong pundasyon para sa susunod na feature extraction at model building.

3.2 Feature Extraction at Selection

Sa stage ng feature extraction, inimina mula sa orihinal na data ang maraming features na sumasalamin sa operational state ng box-type transformer, na naglalaman ng mga dimension tulad ng average temperature, peak current, at frequency distribution. Sa pamamagitan ng statistical at frequency analysis, pinili ang representative feature parameters; pagkatapos, ginagamit ang mga paraan tulad ng Principal Component Analysis (PCA) para sa dimensionality reduction at redundancy removal, at pinili ang mga key features upang magbigay ng matatag na data foundation para sa model training.

3.3 Construction ng Fault Diagnosis Model

Batay sa pangangailangan ng unang linya ng pagtukoy at deteksiyon, binubuo namin ang fault diagnosis model na pinagbibigay-daan ng mga algoritmo ng artificial intelligence:

• Pakilala ng Convolutional Neural Network (CNN): Ginagawa ang malalim na abstract learning sa feature data. Sa pamamagitan ng multi-layer convolution at pooling operations, inilalabas ang key features layer by layer, at ginagawa ang accurate feature representation.

• Integration ng Long Short-Term Memory Network (LSTM): Nakakakuha ng time correlation ng data sequences, pinapatatag ang pagkatuto ng modelo sa time-series dependencies, at nagpapataas ng katumpakan at generalization ability ng pagtukoy.

• Construction ng End-to-End Model: Pinagsasama ang mga bentahe ng CNN at LSTM upang gumawa ng full-process fault diagnosis model, na nagpapahiwatig ng automatic identification at early warning ng iba't ibang typical faults ng box-type transformers. Matapos ang training at verification sa large-scale dataset, ang modelo ay nakamit ang remarkable na resulta sa fault diagnosis tasks, nagtatayo ng teknikal na barrier para sa ligtas na operasyon ng mga power stations.

4 Experimental Design at Result Analysis
4.1 Experimental Design

Ang eksperimento ay umaasa sa data ng tunay na mga box-type transformers sa mga solar power stations. Pinili namin ang mga representatibong box-type transformer equipment mula sa maraming power stations at ginawa ang long-term data collection, na naglalaman ng normal na operasyon at iba't ibang typical fault conditions. Ang dataset ay nahahati sa training set at test set upang tiyakin ang objectivity ng model training at evaluation. Sa parehong oras, ginawa ang simulation experiments para sa iba't ibang uri ng kaparusahan upang komprehensibong i-verify ang diagnosis efficiency ng modelo, na sumasalamin sa pangangailangan ng unang linya ng pagtukoy at deteksiyon scenarios.

4.2 Result Presentation at Analysis

Ang eksperimento ay nagpapakita na ang diagnosis model na pinagbibigay-daan ng mga algoritmo ng artificial intelligence ay nagpapakita ng excellent na performance sa fault diagnosis ng mga box-type transformers. Sa pag-identify ng mga typical faults tulad ng winding grounding, short-circuit, at temperature anomalies, ang katumpakan at recall rate ay considerable: ang katumpakan at recall rate ng winding grounding faults sa test set ay lumampas sa 90%; ang katumpakan ng short-circuit faults ay lumampas sa 85%. Ang prediction ng oras at lugar ng pag-occur ng mga kaparusahan ng modelo ay maaaring trigger alarms sa agahan, guide ang operation at maintenance disposal, at epektibong bawasan ang mga pagkawala, nagpapakita ng teknikal na halaga.

4.3 Comparison at Discussion

Kumpara sa mga tradisyunal na paraan ng pagtukoy, ang mga bentahe ng modelo ng artificial intelligence ay prominent: ang mga tradisyunal na paraan ay umaasa sa manual na pagsusuri, na may malaking subhektibong error at mababang epektibidad; samantalang ang modelo ay nagpapahiwatig ng automatic at mabilis na pagtukoy, na may parehong improvement sa katumpakan at reliabilidad. Sa harap ng malaking saklaw at komplikadong data scenarios, ang modelo ay may mas malakas na adaptability at generalization ability, nagbibigay ng epektibong teknikal na suporta para sa ligtas at matatag na operasyon ng mga box-type transformers. Kaya, maaaring makita na ang proposed na artificial intelligence algorithm diagnosis method sa pag-aaral na ito ay may napakalaking application value at promotion prospects sa operasyon at pag-aayos ng mga solar power stations.

5 Conclusion

Ang pag-aaral sa typical fault diagnosis ng mga box-type transformers sa solar power stations batay sa mga algoritmo ng artificial intelligence ay nakamit ang remarkable na resulta. Sa pamamagitan ng mga link tulad ng data collection at processing, feature extraction at selection, at model construction, matagumpay na nabuo ang efficient at accurate diagnosis model. Ang mga eksperimento ay naverify ang kanyang excellent na performance sa pag-identify ng mga typical faults, nagbibigay ng proteksyon para sa ligtas na operasyon ng mga power stations.

Bilang isang front-line diagnosis at detection worker, inaabangan ko ang patuloy na pag-optimize ng performance ng modelo sa hinaharap at pagpopromote ng malawakang aplikasyon ng teknolohiyang ito sa larangan ng solar operation at maintenance, nagbibigay ng bagong momentum sa pag-unlad ng industriya.