Analisis Diagnosa Kegagalan untuk Trafo Pad-Mounted di Pembangkit Listrik Tenaga Surya

Sebagai pekerja diagnosis dan deteksi kesalahan garis depan, saya sangat menyadari bahwa dengan ekspansi skala stasiun tenaga surya, kesalahan transformator kotak, sebagai salah satu peralatan kunci, memiliki dampak yang mendalam terhadap operasi stabil sistem. Makalah ini berfokus pada penggunaan algoritma kecerdasan buatan canggih dan integrasi teknologi analisis data untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi diagnosis kesalahan transformator kotak, dan membangun dasar teknis yang kuat untuk operasi aman dan stabil stasiun tenaga surya. Ini juga merupakan isu inti yang harus saya tangani secara mendesak dalam pekerjaan operasi dan pemeliharaan harian saya.

1 Latar Belakang Penelitian

Transformator kotak di stasiun tenaga surya, sebagai komponen inti dari sistem tenaga surya, menangani misi kunci untuk mengubah daya output rendah oleh panel fotovoltaik DC menjadi daya tinggi yang cocok untuk transmisi. Selama siklus operasi jangka panjang, sering terjadi kesalahan tipikal seperti grounding lilitan, pendek sirkuit, dan putus sirkuit.

Kesalahan-kesalahan ini tidak hanya mengganggu ritme pembangkitan listrik normal stasiun, tetapi juga dapat menyebabkan kerusakan peralatan dan eskalasi kecelakaan. Berdasarkan pengalaman diagnosis dan deteksi garis depan, analisis mendalam terhadap kesalahan-kesalahan tersebut memiliki nilai tak tergantikan untuk identifikasi dan penyelesaian risiko dini serta memastikan operasi aman dan stabil sistem tenaga surya.

2 Aplikasi Kecerdasan Buatan dalam Diagnosis Kesalahan Tipikal
2.1 Algoritma Kecerdasan Buatan

Dalam pekerjaan diagnosis dan deteksi kesalahan garis depan, saya telah menyaksikan potensi besar algoritma kecerdasan buatan dalam bidang diagnosis kesalahan transformator kotak. Algoritma mainstream seperti jaringan saraf, mesin vektor pendukung, dan algoritma genetik mensimulasikan logika belajar dan penalaran otak manusia, dan dapat menambang aturan dan membuat prediksi akurat dari data operasi yang kompleks. Dalam menghadapi diagnosis kesalahan transformator kotak, algoritma-algoritma ini dapat memproses data massal dengan efisien, mendeteksi pola kesalahan potensial, dan mengeluarkan hasil diagnosis yang andal, menjadi "asisten cerdas" untuk pekerjaan diagnosis dan deteksi kami.

2.2 Metode Diagnosis Kesalahan Transformator Kotak di Stasiun Tenaga Surya

Diagnosis kesalahan tradisional bergantung pada personil profesional untuk deteksi dan analisis menyeluruh, yang membutuhkan waktu, tenaga, dan mudah terpengaruh oleh gangguan subjektif. Namun, mode diagnosis berbasis algoritma kecerdasan buatan telah mencapai terobosan dalam otomatisasi dan kecerdasan. Dengan mengumpulkan data operasi dan parameter status transformator kotak dan menggabungkannya dengan karakteristik algoritma, dapat dengan cepat dan akurat mengidentifikasi jenis kesalahan, meningkatkan efisiensi dan akurasi diagnosis.

Ini tidak hanya dapat mengurangi biaya operasi dan pemeliharaan, tetapi juga menghindari risiko kesalahan sebelumnya, membantu meningkatkan kinerja dan keandalan stasiun, dan merupakan arah penting untuk optimasi proses diagnosis dan deteksi garis depan.

2.3 Keuntungan Algoritma Kecerdasan Buatan dalam Diagnosis Teknis Kesalahan

Dalam praktik diagnosis dan deteksi garis depan, keuntungan algoritma kecerdasan buatan sangat signifikan:

• Kemampuan Pengolahan dan Optimalisasi Data: Dapat menangani data masif yang kompleks, menambang aturan potensial, mengekstrak fitur kunci, dan dapat terus belajar dan mengoptimalkan, secara bertahap meningkatkan akurasi dan stabilitas diagnosis, membuat identifikasi kesalahan lebih akurat.

• Kemampuan Adaptasi dan Generalisasi: Memiliki adaptabilitas lingkungan yang kuat, dapat menyesuaikan diri dengan fleksibel sesuai skenario kesalahan, dan cocok untuk diagnosis kesalahan transformator kotak berbagai jenis. Melalui analisis data dan perbandingan kasus, dapat dengan cepat menentukan pola kesalahan seperti anomali suhu dan kerusakan isolasi, menunjukkan arah untuk pekerjaan diagnosis dan deteksi.

• Pemantauan Real-time dan Peringatan Dini: Dapat mewujudkan pemantauan status real-time dan peringatan dini, menangkap potensi masalah pertama kali, dan mempersingkat downtime sistem. Ini sangat penting untuk memastikan pembangkitan listrik stasiun berkelanjutan.

Selain itu, algoritma dapat mengintegrasikan informasi heterogen multi-sumber seperti data sensor dan log operasi untuk mewujudkan analisis fusi komprehensif, meningkatkan kelengkapan dan keandalan diagnosis, dan memberikan dukungan solid untuk pengambilan keputusan operasi dan pemeliharaan. Dapat dilihat bahwa dalam diagnosis kesalahan tipikal transformator kotak, algoritma kecerdasan buatan memiliki nilai kunci untuk meningkatkan stabilitas dan keamanan peralatan serta mempromosikan perkembangan berkelanjutan stasiun.

3 Metode Penelitian
3.1 Pengumpulan dan Pengolahan Data

Dalam penelitian yang didorong oleh diagnosis dan deteksi garis depan, pengumpulan dan pengolahan data adalah tautan dasar untuk diagnosis kesalahan tipikal transformator kotak. Kami menempatkan sensor pada transformator kotak untuk melakukan pemantauan real-time dan berkala terhadap parameter kunci seperti suhu, kelembaban, arus, dan tegangan. Data kemudian diunggah ke server penyimpanan untuk arsip. Data asli menjalani pra-pemrosesan seperti denoising, eliminasi nilai abnormal, dan pembersihan untuk memastikan kualitas yang andal. Akhirnya, set data lengkap dibangun, menyiapkan dasar untuk ekstraksi fitur dan pembangunan model selanjutnya.

3.2 Ekstraksi dan Pemilihan Fitur

Pada tahap ekstraksi fitur, beberapa fitur yang mencerminkan status operasi transformator kotak ditambang dari data asli, mencakup dimensi seperti suhu rata-rata, arus puncak, dan distribusi frekuensi. Melalui analisis statistik dan frekuensi, parameter fitur representatif dipilih; kemudian, metode seperti Analisis Komponen Utama (PCA) digunakan untuk reduksi dimensi dan penghapusan redundansi, dan fitur kunci dipilih dengan hati-hati untuk menyiapkan dasar data yang kuat untuk pelatihan model.

3.3 Pembangunan Model Diagnosis Kesalahan

Berdasarkan kebutuhan diagnosis dan deteksi garis depan, kami membangun model diagnosis kesalahan yang didorong oleh algoritma kecerdasan buatan:

• Pengenalan Jaringan Saraf Konvolusional (CNN): Melakukan pembelajaran abstrak mendalam pada data fitur. Melalui operasi konvolusi dan pooling multi-lapis, fitur kunci diekstrak lapis demi lapis, dan representasi fitur yang akurat dibangun.

• Integrasi Jaringan Memori Jangka Panjang Pendek (LSTM): Menangkap korelasi waktu urutan data, memperkuat pembelajaran model terhadap dependensi seri waktu, dan meningkatkan akurasi dan kemampuan generalisasi diagnosis.

• Pembangunan Model End-to-End: Menggabungkan keunggulan CNN dan LSTM untuk menciptakan model diagnosis kesalahan full-proses, mewujudkan identifikasi otomatis dan peringatan dini berbagai kesalahan tipikal transformator kotak. Setelah pelatihan dan verifikasi dengan set data berskala besar, model telah mencapai hasil luar biasa dalam tugas diagnosis kesalahan, membangun hambatan teknis untuk operasi aman stasiun.

4 Desain Eksperimen dan Analisis Hasil
4.1 Desain Eksperimen

Eksperimen bergantung pada data transformator kotak nyata di stasiun tenaga surya. Kami memilih peralatan transformator kotak representatif dari beberapa stasiun dan melakukan pengumpulan data jangka panjang, mencakup operasi normal dan berbagai kondisi kesalahan tipikal. Set data dibagi menjadi set pelatihan dan set uji proporsional untuk memastikan objektivitas pelatihan dan evaluasi model. Pada saat yang sama, eksperimen simulasi dilakukan untuk berbagai jenis kesalahan untuk memverifikasi secara komprehensif efisiensi diagnosis model, yang sesuai dengan kebutuhan skenario diagnosis dan deteksi garis depan.

4.2 Presentasi dan Analisis Hasil

Eksperimen menunjukkan bahwa model diagnosis yang didorong oleh algoritma kecerdasan buatan berkinerja sangat baik dalam diagnosis kesalahan transformator kotak. Ketika mengidentifikasi kesalahan tipikal seperti grounding lilitan, pendek sirkuit, dan anomali suhu, akurasi dan recall rate cukup signifikan: akurasi dan recall rate kesalahan grounding lilitan di set uji melebihi 90%; akurasi kesalahan pendek sirkuit mencapai lebih dari 85%. Prediksi waktu dan lokasi terjadinya kesalahan oleh model dapat memicu alarm secara tepat waktu, memandu disposisi operasi dan pemeliharaan, dan secara efektif mengurangi kerugian kesalahan, menunjukkan nilai teknis.

4.3 Perbandingan dan Diskusi

Dibandingkan dengan metode diagnosis tradisional, keunggulan model kecerdasan buatan sangat menonjol: metode tradisional bergantung pada analisis manual, dengan galat subjektif yang besar dan efisiensi rendah; sementara model mewujudkan diagnosis otomatis dan cepat, dengan peningkatan akurasi dan keandalan. Dalam menghadapi skenario data besar dan kompleks, model memiliki adaptabilitas dan kemampuan generalisasi yang lebih kuat, memberikan dukungan teknis efisien untuk operasi aman dan stabil transformator kotak. Dengan demikian, dapat dilihat bahwa metode diagnosis algoritma kecerdasan buatan yang diajukan dalam penelitian ini memiliki nilai aplikasi dan prospek promosi yang besar dalam operasi dan pemeliharaan stasiun tenaga surya.

5 Kesimpulan

Penelitian tentang diagnosis kesalahan tipikal transformator kotak di stasiun tenaga surya berbasis algoritma kecerdasan buatan telah mencapai hasil yang luar biasa. Melalui tautan seperti pengumpulan dan pengolahan data, ekstraksi dan pemilihan fitur, dan pembangunan model, model diagnosis yang efisien dan akurat telah berhasil dibangun. Eksperimen memverifikasi kinerja unggulnya dalam identifikasi kesalahan tipikal, memberikan perlindungan untuk operasi aman stasiun.

Sebagai pekerja diagnosis dan deteksi garis depan, saya berharap untuk terus mengoptimalkan kinerja model di masa depan dan mempromosikan aplikasi luas teknologi ini di bidang operasi dan pemeliharaan tenaga surya, menyuntikkan momentum baru untuk perkembangan industri.