पीवी पावर संयंत्रों में पैड-माउंट्ड ट्रांसफार्मर्स के लिए दोष निदान विश्लेषण

प्रथम रेखा के दोष निधारण और पता लगाने वाले कार्यकर्ता के रूप में, मैं अच्छी तरह से जानता हूँ कि फोटोवोल्टाइक पावर स्टेशनों के पैमाने के विस्तार के साथ, बॉक्स-टाइप ट्रांसफॉर्मरों के दोष, जो एक महत्वपूर्ण उपकरण हैं, प्रणाली के स्थिर संचालन पर गहरा प्रभाव डालते हैं। यह शोधपत्र उन्नत कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिदमों का उपयोग करने और डेटा विश्लेषण प्रौद्योगिकी को एकीकृत करने पर केंद्रित है, जिससे बॉक्स-टाइप ट्रांसफॉर्मरों के दोष निधारण की सटीकता और दक्षता में सुधार होता है, और फोटोवोल्टाइक पावर स्टेशनों के सुरक्षित और स्थिर संचालन के लिए मजबूत तकनीकी आधार बनाया जाता है। यह मेरे दैनिक संचालन और रखरखाव कार्य में भी एक महत्वपूर्ण मुद्दा है जिसे मैं तत्काल निपटाने की आवश्यकता महसूस करता हूँ।

1 शोध का पृष्ठभूमि

फोटोवोल्टाइक पावर स्टेशन में बॉक्स-टाइप ट्रांसफॉर्मर, फोटोवोल्टाइक प्रणाली का एक महत्वपूर्ण घटक है, जो डीसी फोटोवोल्टाइक पैनलों द्वारा उत्पादित निम्न-वोल्टेज शक्ति को प्रसारण के लिए उपयुक्त उच्च-वोल्टेज शक्ति में परिवर्तित करने का प्रमुख कार्य लेता है। लंबे संचालन चक्र के दौरान, जैसे-जैसे गुच्छन ग्राउंडिंग, शॉर्ट-सर्किट, और ओपन-सर्किट जैसे आम दोष आते हैं।

इन दोषों ने न केवल पावर स्टेशन के सामान्य विद्युत उत्पादन रिदम को बाधित किया, बल्कि उपकरणों की क्षति और दुर्घटना की वृद्धि का भी कारण बना। प्रथम रेखा निधारण और पता लगाने के अनुभव के आधार पर, इन दोषों का गहरा विश्लेषण जोखिमों की पहली चरण में पहचान और समाधान, और फोटोवोल्टाइक प्रणाली के सुरक्षित और स्थिर संचालन की गारंटी देने के लिए अनिवार्य मूल्य है।

2 कृत्रिम बुद्धिमत्ता का आम दोष निधारण में अनुप्रयोग
2.1 कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिदम

प्रथम रेखा दोष निधारण और पता लगाने के कार्य में, मैंने बॉक्स-टाइप ट्रांसफॉर्मरों के दोष निधारण के क्षेत्र में कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिदमों की विशाल प्रतिभा देखी है। न्यूरल नेटवर्क, सपोर्ट वेक्टर मशीन, और जीनेटिक एल्गोरिदम जैसे प्रमुख एल्गोरिदम मानव मस्तिष्क की सीखने और तर्क की तर्ज पर नकल करते हैं, और जटिल संचालन डेटा से नियम खोज सकते हैं और सटीक भविष्यवाणियाँ लगा सकते हैं। बॉक्स-टाइप ट्रांसफॉर्मरों के दोष निधारण के सामने, ये एल्गोरिदम बड़े पैमाने पर डेटा को कार्यात्मक रूप से संसाधित कर सकते हैं, संभावित दोष पैटर्न का पता लगा सकते हैं, और विश्वसनीय निधारण परिणाम उत्पन्न कर सकते हैं, जो हमारे निधारण और पता लगाने के कार्य के लिए "बुद्धिमत्ता सहायक" बन जाते हैं।

2.2 फोटोवोल्टाइक पावर स्टेशनों में बॉक्स-टाइप ट्रांसफॉर्मरों के लिए दोष निधारण विधियाँ

पारंपरिक दोष निधारण विशेषज्ञ व्यक्तियों पर निर्भर करता है, जो व्यापक निरीक्षण और विश्लेषण करते हैं, जो समय-सापेक्ष, मेहनती, और व्यक्तिगत विचारों से आसानी से प्रभावित होता है। हालांकि, कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिदम पर आधारित निधारण मोड ऑटोमेशन और बुद्धिमत्ता में उत्तरोत्तर विकास प्राप्त कर चुका है। बॉक्स-टाइप ट्रांसफॉर्मर के संचालन डेटा और स्थिति पैरामीटरों को एल्गोरिदम की विशेषताओं के साथ एकीकृत करके, यह तेजी से और सटीक रूप से दोष प्रकारों की पहचान कर सकता है, निधारण की दक्षता और सटीकता में सुधार कर सकता है।

यह न केवल संचालन और रखरखाव की लागत को कम कर सकता है, बल्कि पहले से ही दोष की जोखिमों से बचा सकता है, पावर स्टेशन के प्रदर्शन और विश्वसनीयता में सुधार कर सकता है, और प्रथम रेखा निधारण और पता लगाने की प्रक्रिया को बेहतर बनाने का एक महत्वपूर्ण दिशा है।

2.3 तकनीकी दोष निधारण में कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिदमों के फायदे

प्रथम रेखा निधारण और पता लगाने के अभ्यास में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिदमों के फायदे बहुत स्पष्ट हैं:

• डेटा संसाधन और अनुकूलन क्षमता: यह बड़े पैमाने पर जटिल डेटा को संसाधित कर सकता है, संभावित नियमों को खोज सकता है, महत्वपूर्ण विशेषताओं को निकाल सकता है, और लगातार सीख सकता है और अनुकूलित हो सकता है, जिससे निधारण की सटीकता और स्थिरता में सुधार होता है, दोष पहचान और अधिक सटीक होती है।

• अनुकूलन और सामान्यीकरण क्षमता: यह शक्तिशाली पर्यावरण अनुकूलन क्षमता रखता है, दोष परिदृश्यों के साथ लचीले ढंग से अनुकूलित हो सकता है, और विभिन्न प्रकार के बॉक्स-टाइप ट्रांसफॉर्मरों के दोष निधारण के लिए उपयुक्त है। डेटा विश्लेषण और मामले की तुलना के माध्यम से, यह तेजी से तापमान असामान्यता और इन्सुलेशन नुकसान जैसे दोष पैटर्न को स्थानांतरित कर सकता है, निधारण और पता लगाने के कार्य के लिए दिशा दे सकता है।

• वास्तविक-समय निगरानी और पूर्व सूचना: यह वास्तविक-समय स्थिति निगरानी और पूर्व सूचना को संभव बनाता है, पहले से ही संभावित समस्याओं को पकड़ सकता है, और प्रणाली के डाउनटाइम को कम कर सकता है। यह पावर स्टेशन के लगातार विद्युत उत्पादन की गारंटी देने के लिए बहुत महत्वपूर्ण है।

इसके अतिरिक्त, एल्गोरिदम सेंसर डेटा, संचालन लॉग्स जैसी विभिन्न स्रोतों से असामान्य जानकारी को एकीकृत कर सकता है, जिससे व्यापक संलयन विश्लेषण संभव होता है, निधारण की व्यापकता और विश्वसनीयता में सुधार होता है, और संचालन और रखरखाव के निर्णय लेने के लिए मजबूत समर्थन प्रदान करता है। यह देखा जा सकता है कि बॉक्स-टाइप ट्रांसफॉर्मरों के आम दोष निधारण में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिदम उपकरणों की स्थिरता और सुरक्षा में सुधार करने और पावर स्टेशनों के टिकाऊ विकास को बढ़ावा देने के लिए महत्वपूर्ण मूल्य रखते हैं।

3 शोध विधियाँ
3.1 डेटा संग्रह और संसाधन

प्रथम रेखा निधारण और पता लगाने से प्रेरित शोध में, डेटा संग्रह और संसाधन बॉक्स-टाइप ट्रांसफॉर्मरों के आम दोष निधारण का एक मूलभूत लिंक है। हम बॉक्स-टाइप ट्रांसफॉर्मरों पर सेंसर तैनात करते हैं, जो तापमान, आर्द्रता, विद्युत धारा, और वोल्टेज जैसे महत्वपूर्ण पैरामीटरों का वास्तविक-समय और नियमित निगरानी करते हैं। डेटा साथ ही संग्रहण सर्वर पर अपलोड किया जाता है और प्रतिलिपित किया जाता है। मूल डेटा दूषण निकालने, असामान्य मानों को हटाने, और साफ-सफाई के जैसे पूर्व-संसाधन के द्वारा विश्वसनीय गुणवत्ता की गारंटी दी जाती है। अंत में, एक पूर्ण डेटा सेट निर्मित किया जाता है, जो अगले विशेषता निकालने और मॉडल निर्माण के लिए आधार बनाता है।

3.2 विशेषता निकालना और चयन

विशेषता निकालने के चरण में, मूल डेटा से बॉक्स-टाइप ट्रांसफॉर्मर की संचालन स्थिति को दर्शाने वाली विभिन्न विशेषताएँ खोदी जाती हैं, जिनमें औसत तापमान, चोटी विद्युत धारा, और आवृत्ति वितरण जैसे आयाम शामिल हैं। सांख्यिकी और आवृत्ति विश्लेषण के माध्यम से, प्रतिनिधित्व मानदंड पैरामीटर चुने जाते हैं; फिर, मुख्य घटक विश्लेषण (PCA) जैसी विधियों का उपयोग आयाम घटाने और अनावश्यकता हटाने के लिए किया जाता है, और महत्वपूर्ण विशेषताएँ ध्यान से चुनी जाती हैं, जिससे मॉडल प्रशिक्षण के लिए मजबूत डेटा आधार बनाया जाता है।

3.3 दोष निधारण मॉडल का निर्माण

प्रथम रेखा निधारण और पता लगाने की आवश्यकताओं के आधार पर, हम कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिदमों द्वारा चालित एक दोष निधारण मॉडल बनाते हैं:

• कॉन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) का परिचय: विशेषता डेटा पर गहरा अमूर्त अध्ययन करें। बहु-स्तरीय कॉन्वोल्यूशन और पूलिंग ऑपरेशन के माध्यम से, महत्वपूर्ण विशेषताएँ स्तर-दर-स्तर निकाली जाती हैं, और एक सटीक विशेषता प्रतिनिधित्व बनाया जाता है।

• लंबे समय की स्मृति नेटवर्क (LSTM) का समावेश: डेटा अनुक्रमों के समय-संबंधित संबंध को पकड़ें, मॉडल के समय-श्रृंखला निर्भरताओं के अध्ययन को मजबूत करें, और निधारण की सटीकता और सामान्यीकरण क्षमता में सुधार करें।

• एंड-टू-एंड मॉडल का निर्माण: CNN और LSTM के फायदों को जोड़कर, एक पूर्ण-प्रक्रिया दोष निधारण मॉडल बनाया जाता है, जो बॉक्स-टाइप ट्रांसफॉर्मरों के विभिन्न आम दोषों की स्वचालित पहचान और पूर्व सूचना को संभव बनाता है। विशाल-पैमाने के डेटा सेट के साथ प्रशिक्षण और सत्यापन के बाद, मॉडल दोष निधारण कार्यों में उत्कृष्ट परिणाम प्राप्त कर चुका है, पावर स्टेशनों के सुरक्षित संचालन के लिए तकनीकी बाधा बनाता है।

4 प्रयोगात्मक डिजाइन और परिणाम विश्लेषण
4.1 प्रयोगात्मक डिजाइन

प्रयोग फोटोवोल्टाइक पावर स्टेशनों में वास्तविक बॉक्स-टाइप ट्रांसफॉर्मरों के डेटा पर निर्भर करता है। हम विभिन्न पावर स्टेशनों से प्रतिनिधित्वशील बॉक्स-टाइप ट्रांसफॉर्मर उपकरण चुनते हैं और लंबे समय के डेटा संग्रह का आयोजन करते हैं, जो सामान्य संचालन और विभिन्न आम दोष स्थितियों को शामिल करता है। डेटा सेट को अनुपात में प्रशिक्षण सेट और परीक्षण सेट में विभाजित किया जाता है, जिससे मॉडल प्रशिक्षण और मूल्यांकन की निर्विवादता की गारंटी दी जाती है। इसके साथ ही, विभिन्न दोष प्रकारों के लिए सिमुलेशन प्रयोग भी किए जाते हैं, जो प्रतिनिधित्वशील दृष्टिकोण की आवश्यकताओं के अनुसार मॉडल की निधारण दक्षता की व्यापक सत्यापन करते हैं।

4.2 परिणाम प्रस्तुति और विश्लेषण

प्रयोग दिखाता है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिदमों द्व