Análise de Diagnóstico de Fallos para Transformadores en Caixa en Centrais Eléctricas Fotovoltaicas

Como traballador de diagnóstico e detección de fallos na primeira liña, son moi consciente de que coa expansión da escala das centrais fotovoltaicas, os fallos dos transformadores de caixa, como un dos equipos clave, teñen un impacto profundo na operación estable do sistema. Este artigo centrase en utilizar algoritmos avanzados de intelixencia artificial e integrar tecnoloxía de análise de datos para mellorar a precisión e eficiencia do diagnóstico de fallos dos transformadores de caixa, e construír unha sólida base técnica para a operación segura e estable das centrais fotovoltaicas. Esta tamén é unha cuestión central que necesito abordar con urgencia no meu traballo diario de operación e mantemento.

1 Antecedentes da Investigación

O transformador de caixa nunha central fotovoltaica, como compoñente central do sistema fotovoltaico, asume a misión clave de converter a enerxía de baixa tensión producida polas placas fotovoltaicas de corrente directa en enerxía de alta tensión adecuada para a transmisión. Durante o ciclo de operación a longo prazo, ocorren frecuentemente fallos típicos como aterrado de bobinas, cortocircuito e circuito aberto.

Estes fallos non só interrompen o ritmo normal de xeración de enerxía da central, senón que tamén poden levar ao dano de equipos e á escalada de accidentes. Basándome na experiencia de diagnóstico e detección na primeira liña, unha análise en profundidade destes fallos ten un valor insubstituible para a identificación e resolución precoz de riscos e para garantir a operación segura e estable do sistema fotovoltaico.

2 Aplicación da Intelixencia Artificial no Diagnóstico de Fallos Típicos
2.1 Algoritmos de Intelixencia Artificial

No traballo de diagnóstico e detección de fallos na primeira liña, atestadei o enorme potencial dos algoritmos de intelixencia artificial no campo do diagnóstico de fallos de transformadores de caixa. Algoritmos mainstream como redes neuronais, máquinas de vectores de soporte e algoritmos xenéticos simulando a lóxica de aprendizaxe e raciocinio do cerebro humano, poden extraer regras e facer previsions precisas a partir de datos de operación complexos. Frente ao diagnóstico de fallos de transformadores de caixa, estes algoritmos poden procesar eficientemente enormes cantidades de datos, detectar patróns de fallo potenciais e emitir resultados de diagnóstico fiables, converténdose no "asistente intelixente" para o noso traballo de diagnóstico e detección.

2.2 Métodos de Diagnóstico de Fallos de Transformadores de Caixa en Centrais Fotovoltaicas

O diagnóstico de fallos tradicional depende da detección e análise comprehensiva por persoal profesional, o cal é laborioso, consome moito tempo e pode ser facilmente afectado por interferencias subxectivas. No entanto, o modo de diagnóstico basado en algoritmos de intelixencia artificial logrou avances significativos en automatización e intelixencia. Recollendo os datos de operación e parámetros de estado do transformador de caixa e combinándoo coas características do algoritmo, pode identificar rapidamente e con precisión os tipos de fallo, mellorando así a eficiencia e precisión do diagnóstico.

Isto non só pode reducir os custos de operación e mantemento, senón que tamén pode evitar os riscos de fallo con antelación, axudando a mellorar o rendemento e a fiabilidade da central, e é unha dirección importante para optimizar o proceso de diagnóstico e detección na primeira liña.

2.3 Ventajas dos Algoritmos de Intelixencia Artificial no Diagnóstico Técnico de Fallos

Na práctica de diagnóstico e detección na primeira liña, as vantaxes dos algoritmos de intelixencia artificial son moi significativas:

• Capacidade de Procesamento e Optimización de Datos: Pode manexar enormes cantidades de datos complexos, minar regras potenciais, extraer características clave e pode aprender e optimizar continuamente, mellorando de forma constante a precisión e estabilidade do diagnóstico, facendo que a identificación de fallos sexa máis precisa.

• Capacidade Adaptativa e de Xeneralización: Ten unha forte adaptabilidade ao medio ambiente, pode axustarse flexibelmente aos escenarios de fallo e é axeitado para o diagnóstico de fallos de diferentes tipos de transformadores de caixa. A través da análise de datos e a comparación de casos, pode localizar rapidamente patróns de fallos como anomalías de temperatura e danos na aislación, indicando a dirección para o traballo de diagnóstico e detección.

• Monitorización en Tempo Real e Alerta Precoz: Pode realizar a monitorización en tempo real do estado e alertas precozas, capturando problemas potenciais no primeiro lugar e acortando o tempo de inactividade do sistema. Isto é de gran importancia para garantir a xeración continua de enerxía da central.

Ademais, o algoritmo pode integrar información heteroxénea multi-fonte como datos de sensores e rexistros de operación para realizar unha análise comprehensiva e fusión, mellorando a completude e fiabilidade do diagnóstico, e proporcionando un soporte sólido para a toma de decisións de operación e mantemento. Pódese ver que no diagnóstico de fallos típicos de transformadores de caixa, os algoritmos de intelixencia artificial teñen un valor clave para mellorar a estabilidade e seguridade do equipo e promover o desenvolvemento sostenible das centrais.

3 Métodos de Investigación
3.1 Recollida e Procesamento de Datos

Na investigación impulsada polo diagnóstico e detección na primeira liña, a recollida e procesamento de datos é un eslabón básico para o diagnóstico de fallos típicos de transformadores de caixa. Despregamos sensores nos transformadores de caixa para realizar unha monitorización en tempo real e periódica de parámetros clave como a temperatura, humidade, corrente e voltaxe. Os datos son simultaneamente enviados ao servidor de almacenamento para archivarse. Os datos orixinais son sometidos a un preprocesamiento como a eliminación de ruido, valores anómalos e limpeza para asegurar unha calidade fiable. Finalmente, constrúese un conxunto de datos completo, sentando as bases para a extracción posterior de características e a construción do modelo.

3.2 Extracción e Selección de Características

Na etapa de extracción de características, múltiples características que reflejan o estado de operación do transformador de caixa son minadas a partir dos datos orixinais, cubrindo dimensións como a temperatura media, a corrente máxima e a distribución de frecuencia. A través do análise estatístico e de frecuencia, seleccionanse parámetros de características representativos; despois, métodos como o Análise de Componentes Principais (PCA) son utilizados para a redución de dimensionalidade e eliminación de redundancias, e seleccionanse cuidadosamente características clave para sentar unha sólida base de datos para o adiestramiento do modelo.

3.3 Construción do Modelo de Diagnóstico de Fallos

Baseándonos nas necesidades do diagnóstico e detección na primeira liña, construímos un modelo de diagnóstico de fallos impulsado por algoritmos de intelixencia artificial:

• Introdución da Rede Neural Convolucional (CNN): Realiza un aprendizaxe abstracto en profundidade sobre os datos de características. A través de operacións de convolución e pooling multicapa, extraense características clave capa por capa, construíndo unha representación de características precisa.

• Integración da Rede de Memoria de Curto e Longo Prazo (LSTM): Captura a correlación temporal das secuencias de datos, fortalece o aprendizaxe do modelo das dependencias de series temporais, e melhora a precisión e capacidade de xeneralización do diagnóstico.

• Construción do Modelo de Extremo a Extremo: Combina as vantaxes da CNN e LSTM para crear un modelo de diagnóstico de fallos de todo o proceso, realizando a identificación automática e alerta precoz de diversos fallos típicos de transformadores de caixa. Despois do adiestramento e verificación con un conxunto de datos a gran escala, o modelo logrou resultados remarcables en tarefas de diagnóstico de fallos, construíndo unha barrera técnica para a operación segura das centrais.

4 Diseño Experimental e Análise de Resultados
4.1 Diseño Experimental

O experimento se basea nos datos de transformadores de caixa reais en centrais fotovoltaicas. Seleccionámase equipamentos de transformadores de caixa representativos de múltiples centrais e realiza-se unha recollida de datos a longo prazo, cubrindo tanto a operación normal como varias condicións de fallos típicos. O conxunto de datos se divide en un conxunto de adiestramiento e un conxunto de proba en proporción para asegurar a obxectividade do adiestramento e avaliación do modelo. Ao mesmo tempo, realizánse experimentos de simulación para diferentes tipos de fallos para verificar comprehensivamente a eficiencia de diagnóstico do modelo, o cal está en concordancia coas necesidades dos escenarios de diagnóstico e detección na primeira liña.

4.2 Presentación e Análise de Resultados

O experimento demostra que o modelo de diagnóstico impulsado por algoritmos de intelixencia artificial ofrece un rendemento excelente no diagnóstico de fallos de transformadores de caixa. Ao identificar fallos típicos como o aterrado de bobinas, cortocircuito e anomalías de temperatura, a precisión e a taxa de recuperación son considerables: a precisión e a taxa de recuperación de fallos de aterrado de bobinas no conxunto de proba superan o 90%; a precisión de fallos de cortocircuito alcanza máis do 85%. A predicción do tempo e a localización da ocurrencia de fallos polo modelo pode activar alarmas oportunamente, guiar a disposición de operación e mantemento, e reducir eficazmente as perdas por fallos, demostrando o valor técnico.

4.3 Comparación e Discusión

En comparación cos métodos de diagnóstico tradicionais, as vantaxes do modelo de intelixencia artificial son destacables: os métodos tradicionais dependen do análise manual, con grandes erros subxectivos e baixa eficiencia; mentres que o modelo realiza un diagnóstico automático e rápido, tanto mellorando a precisión como a fiabilidade. Frente a escenarios de datos a gran escala e complexos, o modelo ten unha maior adaptabilidade e capacidade de xeneralización, proporcionando un soporte técnico eficiente para a operación segura e estable dos transformadores de caixa. Así, pódese ver que o método de diagnóstico proposto neste estudo utilizando algoritmos de intelixencia artificial ten un gran valor de aplicación e perspectivas de promoción na operación e mantemento de centrais fotovoltaicas.

5 Conclusión

A investigación sobre o diagnóstico de fallos típicos de transformadores de caixa en centrais fotovoltaicas baseada en algoritmos de intelixencia artificial logrou resultados remarcables. A través de eslabóns como a recollida e procesamento de datos, a extracción e selección de características, e a construción do modelo, construíuse con éxito un modelo de diagnóstico eficiente e preciso. Os experimentos verifican o seu excelente rendemento na identificación de fallos típicos, proporcionando protección para a operación segura das centrais.

Como traballador de diagnóstico e detección na primeira liña, agardo poder optimizar continuamente o rendemento do modelo no futuro e promover a aplicación xeralizada desta tecnoloxía no campo da operación e mantemento fotovoltaico, inxeccionando un novo ímpetu no desenvolvemento da industria.