Analisi di Diagnosi dei Guasti per Trasformatori a Cassa in Impianti Fotovoltaici

In qualità di operatore di diagnosi e rilevamento delle anomalie in prima linea, sono ben consapevole che con l'espansione della scala delle centrali fotovoltaiche, i guasti dei trasformatori a scatola, come uno degli equipaggiamenti chiave, hanno un impatto profondo sull'operazione stabile del sistema. Questo articolo si concentra sull'utilizzo di algoritmi avanzati di intelligenza artificiale e sull'integrazione di tecnologie di analisi dei dati per migliorare la precisione ed efficienza della diagnosi dei guasti dei trasformatori a scatola, e per costruire una solida base tecnica per l'operazione sicura e stabile delle centrali fotovoltaiche. Questo è anche un problema centrale che ho urgente bisogno di affrontare nel mio lavoro quotidiano di manutenzione.

1 Contesto di Ricerca

Il trasformatore a scatola in una centrale fotovoltaica, come componente chiave del sistema fotovoltaico, svolge la missione fondamentale di convertire l'energia a bassa tensione prodotta dai pannelli fotovoltaici in corrente continua in energia ad alta tensione adatta alla trasmissione. Nel lungo ciclo operativo, spesso si verificano guasti tipici come il collegamento a massa, il cortocircuito e l'interruzione del circuito.

Questi guasti non solo interrompono il ritmo normale di produzione di energia della centrale, ma possono anche portare a danni all'equipaggiamento e all'escalation di incidenti. Basandosi sull'esperienza di diagnosi e rilevamento in prima linea, un'analisi approfondita di tali guasti ha un valore insostituibile per l'identificazione e la risoluzione precoce dei rischi e per garantire l'operazione sicura e stabile del sistema fotovoltaico.

2 Applicazione dell'Intelligenza Artificiale nella Diagnosi dei Guasti Tipici
2.1 Algoritmi di Intelligenza Artificiale

Nel lavoro di diagnosi e rilevamento delle anomalie in prima linea, ho assistito al grande potenziale degli algoritmi di intelligenza artificiale nel campo della diagnosi dei guasti dei trasformatori a scatola. Gli algoritmi mainstream come le reti neurali, le macchine a vettori di supporto e gli algoritmi genetici simulano la logica di apprendimento e ragionamento del cervello umano, e possono estrarre regole e fare previsioni accurate da dati operativi complessi. Nella diagnosi dei guasti dei trasformatori a scatola, questi algoritmi possono processare efficacemente grandi quantità di dati, rilevare schemi di guasto potenziali e fornire risultati di diagnosi affidabili, diventando l'"assistente intelligente" per il nostro lavoro di diagnosi e rilevamento.

2.2 Metodi di Diagnosi dei Guasti nei Trasformatori a Scatola nelle Centrali Fotovoltaiche

La diagnosi dei guasti tradizionale si basa su personale specializzato per una dettagliata ispezione e analisi, che è onerosa in termini di tempo e fatica, e facilmente influenzata da interferenze soggettive. Tuttavia, il modello di diagnosi basato su algoritmi di intelligenza artificiale ha ottenuto progressi significativi in termini di automazione e intelligenza. Raccogliendo i dati operativi e i parametri di stato del trasformatore a scatola e combinandoli con le caratteristiche dell'algoritmo, può identificare rapidamente e con precisione i tipi di guasto, migliorando l'efficienza e l'accuratezza della diagnosi.

Questo non solo riduce i costi di manutenzione, ma aiuta anche a prevenire in anticipo i rischi di guasto, contribuendo a migliorare le prestazioni e l'affidabilità della centrale, ed è una direzione importante per l'ottimizzazione del processo di diagnosi e rilevamento in prima linea.

2.3 Vantaggi degli Algoritmi di Intelligenza Artificiale nella Diagnosi Tecnica dei Guasti

Nella pratica di diagnosi e rilevamento in prima linea, i vantaggi degli algoritmi di intelligenza artificiale sono molto significativi:

• Capacità di Elaborazione e Ottimizzazione dei Dati: Può gestire grandi quantità di dati complessi, estrarre regole potenziali, selezionare caratteristiche chiave e continuare a imparare e ottimizzare, migliorando costantemente l'accuratezza e la stabilità della diagnosi, rendendo l'identificazione dei guasti più precisa.

• Capacità di Adattamento e Generalizzazione: Ha una forte adattabilità ambientale, può regolare flessibilmente i diversi scenari di guasto e si adatta alla diagnosi dei guasti in diversi tipi di trasformatori a scatola. Attraverso l'analisi dei dati e il confronto dei casi, può localizzare rapidamente schemi di guasto come anomalie di temperatura e danni all'isolamento, indicando la direzione per il lavoro di diagnosi e rilevamento.

• Monitoraggio in Tempo Reale e Avviso Anticipato: Può realizzare il monitoraggio dello stato in tempo reale e l'avviso anticipato, catturando i problemi potenziali fin dall'inizio e riducendo il tempo di inattività del sistema. Questo è di grande importanza per garantire la generazione continua di energia della centrale.

Inoltre, l'algoritmo può integrare informazioni eterogenee multi-sorgente come i dati dei sensori e i registri di operazione per realizzare un'analisi di fusione complessiva, migliorando la completezza e l'affidabilità della diagnosi e fornendo un solido supporto per la decisione di manutenzione. Si può vedere che nella diagnosi dei guasti tipici dei trasformatori a scatola, gli algoritmi di intelligenza artificiale sono di valore chiave per migliorare la stabilità e la sicurezza dell'equipaggiamento e promuovere lo sviluppo sostenibile delle centrali.

3 Metodologie di Ricerca
3.1 Raccolta e Elaborazione dei Dati

Nella ricerca guidata dalla diagnosi e dal rilevamento in prima linea, la raccolta e l'elaborazione dei dati sono un passaggio fondamentale per la diagnosi dei guasti tipici dei trasformatori a scatola. Disponiamo sensori sui trasformatori a scatola per monitorare in tempo reale e periodico i parametri chiave come temperatura, umidità, corrente e tensione. I dati vengono caricati contemporaneamente sul server di archiviazione. I dati originali subiscono una pre-elaborazione come denoising, eliminazione dei valori anomali e pulizia per assicurare una qualità affidabile. Infine, viene costruito un set di dati completo, creando le basi per l'estrazione successiva delle caratteristiche e la costruzione del modello.

3.2 Estrazione e Selezione delle Caratteristiche

Nella fase di estrazione delle caratteristiche, vengono estratti dai dati originali molteplici attributi che riflettono lo stato operativo del trasformatore a scatola, coprendo dimensioni come la temperatura media, la corrente di picco e la distribuzione di frequenza. Attraverso l'analisi statistica e di frequenza, vengono selezionati parametri di caratteristica rappresentativi; quindi, vengono utilizzati metodi come l'Analisi delle Componenti Principali (PCA) per la riduzione della dimensionalità e l'eliminazione della ridondanza, e vengono accuratamente selezionate caratteristiche chiave per creare una solida base di dati per l'addestramento del modello.

3.3 Costruzione del Modello di Diagnosi dei Guasti

Basandoci sulle esigenze della diagnosi e del rilevamento in prima linea, costruiamo un modello di diagnosi dei guasti guidato dagli algoritmi di intelligenza artificiale:

• Introduzione della Rete Neurale Convoluzionale (CNN): Esegue un apprendimento astratto approfondito sui dati di caratteristica. Attraverso operazioni di convoluzione e pooling multi-strato, vengono estratte caratteristiche chiave strato per strato, costruendo una rappresentazione accurata delle caratteristiche.

• Integrazione della Rete a Memoria a Breve e Lungo Termine (LSTM): Cattura la correlazione temporale delle sequenze di dati, rafforza l'apprendimento del modello delle dipendenze temporali e migliora l'accuratezza e la capacità di generalizzazione della diagnosi.

• Costruzione del Modello End-to-End: Combina i vantaggi della CNN e della LSTM per creare un modello di diagnosi completa, realizzando l'identificazione automatica e l'avviso anticipato di vari guasti tipici dei trasformatori a scatola. Dopo l'addestramento e la verifica con un ampio set di dati, il modello ha ottenuto risultati notevoli nei compiti di diagnosi dei guasti, costruendo una barriera tecnica per l'operazione sicura delle centrali.

4 Progettazione Sperimentale e Analisi dei Risultati
4.1 Progettazione Sperimentale

L'esperimento si basa sui dati di trasformatori a scatola reali in centrali fotovoltaiche. Selezioniamo attrezzature di trasformatori a scatola rappresentative da diverse centrali e conduciamo la raccolta dei dati a lungo termine, coprendo condizioni di funzionamento normale e varie condizioni di guasto tipico. Il set di dati viene suddiviso in un set di addestramento e un set di test in proporzione per garantire l'obiettività dell'addestramento e della valutazione del modello. Allo stesso tempo, vengono condotti esperimenti di simulazione per diversi tipi di guasto per verificare in modo completo l'efficienza di diagnosi del modello, in linea con le esigenze degli scenari di diagnosi e rilevamento in prima linea.

4.2 Presentazione e Analisi dei Risultati

L'esperimento dimostra che il modello di diagnosi guidato dagli algoritmi di intelligenza artificiale si comporta in modo eccellente nella diagnosi dei guasti dei trasformatori a scatola. Quando si identificano guasti tipici come il collegamento a massa, il cortocircuito e le anomalie di temperatura, l'accuratezza e il tasso di richiamo sono considerevoli: l'accuratezza e il tasso di richiamo dei guasti di collegamento a massa nel set di test superano il 90%; l'accuratezza dei guasti di cortocircuito raggiunge oltre l'85%. La previsione del tempo e del luogo di occorrenza dei guasti da parte del modello può attivare allarmi in modo tempestivo, guidare la disposizione di manutenzione e ridurre efficacemente le perdite dovute ai guasti, dimostrando il valore tecnico.

4.3 Confronto e Discussione

In confronto ai metodi di diagnosi tradizionali, i vantaggi del modello di intelligenza artificiale sono evidenti: i metodi tradizionali si basano sull'analisi manuale, con errori soggettivi elevati ed efficienza bassa; mentre il modello realizza la diagnosi automatica e rapida, migliorando sia l'accuratezza che l'affidabilità. Di fronte a scenari di dati su larga scala e complessi, il modello ha una maggiore adattabilità e capacità di generalizzazione, fornendo un supporto tecnico efficiente per l'operazione sicura e stabile dei trasformatori a scatola. Pertanto, si può vedere che il metodo di diagnosi proposto in questa ricerca basato su algoritmi di intelligenza artificiale ha un grande valore applicativo e prospettive di diffusione nella manutenzione delle centrali fotovoltaiche.

5 Conclusione

La ricerca sulla diagnosi dei guasti tipici dei trasformatori a scatola in centrali fotovoltaiche basata su algoritmi di intelligenza artificiale ha ottenuto risultati notevoli. Attraverso fasi come la raccolta e l'elaborazione dei dati, l'estrazione e la selezione delle caratteristiche e la costruzione del modello, è stato costruito con successo un modello di diagnosi efficiente e accurato. Gli esperimenti ne hanno verificato l'eccellente performance nell'identificazione dei guasti tipici, fornendo protezione per l'operazione sicura delle centrali.

In qualità di operatore di diagnosi e rilevamento in prima linea, aspetto con entusiasmo di ottimizzare continuamente le prestazioni del modello in futuro e promuovere l'applicazione diffusa di questa tecnologia nel campo della manutenzione fotovoltaica, infondendo nuova vitalità nello sviluppo dell'industria.