Analyse de diagnostic des pannes pour les transformateurs encastrés dans les centrales photovoltaïques
En tant que travailleur de première ligne dans le diagnostic et la détection des pannes, je suis parfaitement conscient que, avec l'expansion de l'échelle des centrales photovoltaïques, les pannes des transformateurs de type boîtier, en tant qu'un des équipements clés, ont un impact profond sur le fonctionnement stable du système. Cet article se concentre sur l'utilisation d'algorithmes avancés d'intelligence artificielle et l'intégration de technologies d'analyse de données pour améliorer la précision et l'efficacité du diagnostic des pannes des transformateurs de type boîtier, et pour construire une solide base technique pour le fonctionnement sûr et stable des centrales photovoltaïques. C'est également une question centrale que j'ai besoin d'aborder en urgence dans mon travail quotidien d'exploitation et de maintenance.
1 Contexte de la recherche
Le transformateur de type boîtier dans une centrale photovoltaïque, en tant que composant central du système photovoltaïque, assume la mission clé de convertir l'énergie à basse tension produite par les panneaux photovoltaïques en courant continu en énergie à haute tension adaptée à la transmission. Au cours du cycle d'exploitation à long terme, des pannes typiques telles que le contact à la terre des enroulements, les courts-circuits et les ouvertures de circuit se produisent souvent.
Ces pannes perturbent non seulement le rythme normal de production d'électricité de la centrale, mais peuvent également entraîner des dommages aux équipements et une escalade des accidents. Basé sur l'expérience de diagnostic et de détection en première ligne, une analyse approfondie de ces pannes est d'une valeur irremplaçable pour l'identification précoce et la résolution des risques, ainsi que pour assurer le fonctionnement sûr et stable du système photovoltaïque.
2 Application de l'intelligence artificielle au diagnostic des pannes typiques
2.1 Algorithmes d'intelligence artificielle
Dans le cadre de mon travail de diagnostic et de détection en première ligne, j'ai été témoin du potentiel énorme des algorithmes d'intelligence artificielle dans le domaine du diagnostic des pannes des transformateurs de type boîtier. Des algorithmes mainstream comme les réseaux de neurones, les machines à vecteurs de support et les algorithmes génétiques simulent la logique d'apprentissage et de raisonnement du cerveau humain, et peuvent extraire des règles et faire des prédictions précises à partir de données opérationnelles complexes. Face au diagnostic des pannes des transformateurs de type boîtier, ces algorithmes peuvent traiter efficacement des masses de données, détecter des motifs de panne potentiels et fournir des résultats de diagnostic fiables, devenant ainsi l'"assistant intelligent" de notre travail de diagnostic et de détection.
2.2 Méthodes de diagnostic des pannes des transformateurs de type boîtier dans les centrales photovoltaïques
Le diagnostic traditionnel des pannes repose sur des professionnels pour une détection et une analyse complètes, ce qui est chronophage, laborieux et facilement affecté par des interférences subjectives. Cependant, le mode de diagnostic basé sur des algorithmes d'intelligence artificielle a réalisé des percées en termes d'automatisation et d'intelligence. En collectant les données d'exploitation et les paramètres d'état du transformateur de type boîtier et en les combinant avec les caractéristiques de l'algorithme, il peut rapidement et précisément identifier les types de pannes, améliorant l'efficacité et la précision du diagnostic.
Cela permet non seulement de réduire les coûts d'exploitation et de maintenance, mais aussi d'éviter les risques de pannes à l'avance, contribuant à améliorer les performances et la fiabilité de la centrale, et constitue une direction importante pour optimiser le processus de diagnostic et de détection en première ligne.
2.3 Avantages des algorithmes d'intelligence artificielle dans le diagnostic technique des pannes
Dans la pratique du diagnostic et de la détection en première ligne, les avantages des algorithmes d'intelligence artificielle sont très significatifs :
Capacité de traitement et d'optimisation des données : Il peut gérer des masses de données complexes, extraire des règles potentielles, extraire des caractéristiques clés et apprendre continuellement pour optimiser, améliorant progressivement la précision et la stabilité du diagnostic, rendant l'identification des pannes plus précise.
Capacité d'adaptation et de généralisation : Il possède une forte adaptabilité environnementale, peut s'ajuster flexiblement selon les scénarios de panne, et est adapté au diagnostic des pannes de différents types de transformateurs de type boîtier. Grâce à l'analyse des données et à la comparaison des cas, il peut rapidement localiser des motifs de panne tels que les anomalies de température et les dommages à l'isolation, indiquant la direction pour le travail de diagnostic et de détection.
Surveillance en temps réel et alerte précoce : Il peut réaliser une surveillance en temps réel de l'état et des alertes précoces, capturer les problèmes potentiels dès leur apparition et raccourcir le temps d'arrêt du système. Cela est d'une grande importance pour assurer la production continue d'électricité de la centrale.
De plus, l'algorithme peut intégrer des informations hétérogènes multi-sources telles que les données des capteurs et les journaux d'exploitation pour réaliser une analyse de fusion complète, améliorer l'exhaustivité et la fiabilité du diagnostic, et fournir un soutien solide pour la prise de décision en matière d'exploitation et de maintenance. On peut voir que, dans le diagnostic des pannes typiques des transformateurs de type boîtier, les algorithmes d'intelligence artificielle ont une valeur clé pour améliorer la stabilité et la sécurité des équipements et promouvoir le développement durable des centrales.
3 Méthodes de recherche
3.1 Collecte et traitement des données
Dans la recherche guidée par le diagnostic et la détection en première ligne, la collecte et le traitement des données constituent un maillon de base pour le diagnostic des pannes typiques des transformateurs de type boîtier. Nous déployons des capteurs sur les transformateurs de type boîtier pour effectuer une surveillance en temps réel et périodique des paramètres clés tels que la température, l'humidité, le courant et la tension. Les données sont simultanément téléchargées sur le serveur de stockage pour archivage. Les données brutes subissent un prétraitement tel que le débruitage, l'élimination des valeurs aberrantes et le nettoyage pour garantir une qualité fiable. Finalement, un ensemble de données complet est construit, posant les bases pour l'extraction ultérieure des caractéristiques et la construction de modèles.
3.2 Extraction et sélection des caractéristiques
Au stade de l'extraction des caractéristiques, plusieurs caractéristiques reflétant l'état de fonctionnement du transformateur de type boîtier sont extraites des données brutes, couvrant des dimensions telles que la température moyenne, le courant de pointe et la distribution de fréquence. Par l'intermédiaire d'analyses statistiques et de fréquences, des paramètres caractéristiques représentatifs sont sélectionnés ; ensuite, des méthodes telles que l'Analyse en Composantes Principales (ACP) sont utilisées pour la réduction de dimension et l'élimination de la redondance, et des caractéristiques clés sont soigneusement sélectionnées pour poser une solide base de données pour l'entraînement du modèle.
3.3 Construction du modèle de diagnostic des pannes
Basé sur les besoins du diagnostic et de la détection en première ligne, nous construisons un modèle de diagnostic des pannes piloté par des algorithmes d'intelligence artificielle :
Introduction du Réseau de Neurones Convolutifs (CNN) : Effectuer un apprentissage abstrait approfondi sur les données de caractéristiques. À travers des opérations de convolution et de pooling multicouches, les caractéristiques clés sont extraites couche par couche, et une représentation précise des caractéristiques est construite.
Intégration du Réseau de Mémoire à Court et Long Terme (LSTM) : Capturer la corrélation temporelle des séquences de données, renforcer l'apprentissage des dépendances en série temporelle par le modèle, et améliorer la précision et la capacité de généralisation du diagnostic.
Construction du Modèle de Bout en Bout : Combiner les avantages du CNN et du LSTM pour créer un modèle de diagnostic de bout en bout, réalisant l'identification automatique et l'alerte précoce de diverses pannes typiques des transformateurs de type boîtier. Après l'entraînement et la vérification avec un grand ensemble de données, le modèle a obtenu des résultats remarquables dans les tâches de diagnostic des pannes, construisant une barrière technique pour le fonctionnement sûr des centrales.
4 Conception expérimentale et analyse des résultats
4.1 Conception expérimentale
L'expérience repose sur les données de transformateurs de type boîtier réels dans les centrales photovoltaïques. Nous sélectionnons des équipements de transformateurs de type boîtier représentatifs de plusieurs centrales et menons une collecte de données à long terme, couvrant le fonctionnement normal et diverses conditions de pannes typiques. L'ensemble de données est divisé en un ensemble d'entraînement et un ensemble de test en proportion pour garantir l'objectivité de l'entraînement et de l'évaluation du modèle. En même temps, des expériences de simulation sont menées pour différents types de pannes afin de vérifier de manière exhaustive l'efficacité du diagnostic du modèle, en accord avec les besoins des scénarios de diagnostic et de détection en première ligne.
4.2 Présentation et analyse des résultats
L'expérience montre que le modèle de diagnostic piloté par des algorithmes d'intelligence artificielle se distingue dans le diagnostic des pannes des transformateurs de type boîtier. Lors de l'identification de pannes typiques telles que le contact à la terre des enroulements, les courts-circuits et les anomalies de température, la précision et le taux de rappel sont considérables : la précision et le taux de rappel des pannes de contact à la terre des enroulements dans l'ensemble de test dépassent 90 % ; la précision des pannes de court-circuit atteint plus de 85 %. La prédiction du moment et de l'emplacement des pannes par le modèle peut déclencher des alarmes en temps opportun, guider la gestion de l'exploitation et de la maintenance, et réduire efficacement les pertes dues aux pannes, démontrant la valeur technique.
4.3 Comparaison et discussion
Comparé aux méthodes de diagnostic traditionnelles, les avantages du modèle d'intelligence artificielle sont évidents : les méthodes traditionnelles reposent sur l'analyse manuelle, avec de grandes erreurs subjectives et une faible efficacité ; tandis que le modèle réalise un diagnostic automatique et rapide, améliorant à la fois la précision et la fiabilité. Face à des scénarios de données massives et complexes, le modèle présente une plus grande adaptabilité et capacité de généralisation, offrant un soutien technique efficace pour le fonctionnement sûr et stable des transformateurs de type boîtier. Ainsi, on peut constater que la méthode de diagnostic proposée dans cette recherche, basée sur les algorithmes d'intelligence artificielle, a une grande valeur d'application et de promotion dans l'exploitation et la maintenance des centrales photovoltaïques.
5 Conclusion
La recherche sur le diagnostic des pannes typiques des transformateurs de type boîtier dans les centrales photovoltaïques, basée sur les algorithmes d'intelligence artificielle, a obtenu des résultats remarquables. Grâce aux étapes de collecte et de traitement des données, d'extraction et de sélection des caractéristiques, et de construction du modèle, un modèle de diagnostic efficace et précis a été construit avec succès. Les expériences ont vérifié sa performance excellente dans l'identification des pannes typiques, fournissant une protection pour le fonctionnement sûr des centrales.
En tant que travailleur de première ligne dans le diagnostic et la détection, j'attends avec impatience de continuer à optimiser les performances du modèle à l'avenir et de promouvoir l'application généralisée de cette technologie dans le domaine de l'exploitation et de la maintenance photovoltaïque, injectant une nouvelle dynamique dans le développement de l'industrie.
