ფაულის დიაგნოზირების ანალიზი პად-მონტირებული ტრანსფორმატორებისთვის ფოტოვოლტური ელექტროსადგურებში

როგორც პირველი ხაზის დამცემელი და დაბრუნების შემთხვევაში კარგად ვიცი, რომ ფოტოვოლტაიკური ელექტროსადგურების მასშტაბის გაფართოებისთანავე ბოქსის ტიპის ტრანსფორმატორების შეცდომები, როგორც ერთ-ერთი კლუჩე მოწყობილობა, სისტემის სტაბილურ მუშაობაზე სავსებლად გავლენას ახდენს. ამ სტატიაში ფოკუსირდება ისეთი სავარაუდო ხელოვნური ინტელექტის ალგორითმების გამოყენებაზე და მონაცემთა ანალიზის ტექნოლოგიის ინტეგრაციაზე, რომლის მიზანია ბოქსის ტიპის ტრანსფორმატორების შეცდომების დიაგნოსტიკის სიზუსტისა და ეფექტიურობის გაუმჯობესება, და ფოტოვოლტაიკური ელექტროსადგურების სასურველი და სტაბილური მუშაობის სამყარო ტექნიკური ფუძე დასამყარებლად. ეს ასევე არის კორ პრობლემა, რომელიც ჩემი ყოველდღიური ოპერაციული და ტექნიკური მხარდაჭერის სამუშაოში უნდა დავამატო.

1 კვლევის ფონი

ფოტოვოლტაიკური ელექტროსადგურის ბოქსის ტიპის ტრანსფორმატორი, როგორც ფოტოვოლტაიკური სისტემის კლუჩე კომპონენტი, ისარგებლებს დიდი დანიშნულებით - დირექტული დენის ფოტოვოლტაიკური პანელების დაბალი დარტყმის გარეშე დარტყმას შეცვლას გადაცემისთვის შესაფერი დარტყმაზე. გარკვეული დროის მუშაობის ციკლის განმავლობაში ხშირად ხდება ტიპიური შეცდომები, როგორიცაა დარტყმების დამატება, შორტირება და დარტყმების გარეშე დარტყმა.

ეს შეცდომები არაียง ხშირად არღვევს ელექტროსადგურის ნორმალურ ელექტროენერგიის გენერაციის რითმს, არამედ შეიძლება დაიწყოს მოწყობილობის დაზიანება და ავარიის ესკალაცია. ფრონტინი დიაგნოსტიკისა და დეტექციის გამოცდილების ფუნდამენტზე, ასეთი შეცდომების სიღრმისეული ანალიზი არის უჩვეულოდ მნიშვნელოვანი რისკების timpul identificării și rezolvării precoce, asigurându-se operațiunea sigură și stabilă a sistemului fotovoltaic.

2 Umplerea Inteligenței Artificiale în Diagnosticarea Tipică a Defectelor
2.1 Algoritmi de Inteligență Artificială

În cadrul diagnosticării și detectării defectelor de pe linia frontală, am fost martor la potențialul uriaș al algoritmilor de inteligență artificială în domeniul diagnosticării defectelor transformatorilor de tip cutie. Algoritmi mainstream precum rețelele neuronale, mașinile vector support și algoritmii genetici simulează logica de învățare și raționament a creierului uman, putând extrage reguli și face previziuni precise din date operaționale complexe. În fața diagnosticării defectelor transformatorilor de tip cutie, acești algoritmi pot procesa eficient cantități masive de date, detecta modele de defecte potențiale și oferi rezultate de diagnostic fiabile, devenind "asistentul inteligent" pentru activitatea noastră de diagnosticare și detectare.

2.2 Metode de Diagnosticare a Defectelor Transformatorilor de Tip Cutie în Stații Fotovoltaice

Diagnosticarea tradițională se bazează pe personal specializat pentru detectare și analiză completă, care este consumătoare de timp, forță de muncă și ușor de influențat prin interferențe subiective. Cu toate acestea, modul de diagnosticare bazat pe algoritmi de inteligență artificială a realizat progrese în automatizare și inteligență. Prin colectarea datelor operaționale și parametrilor de stare ale transformatorului de tip cutie, combinată cu caracteristicile algoritmului, poate identifica rapid și precis tipurile de defecte, îmbunătățind eficiența și acuratețea diagnosticării.

Acest lucru nu numai că reduce costurile de operare și întreținere, ci ajută și la evitarea riscurilor de defect în avans, contribuind la îmbunătățirea performanței și fiabilității stației, fiind o direcție importantă pentru optimizarea procesului de diagnosticare și detectare de pe linia frontală.

2.3 Avantajele Algoritmilor de Inteligență Artificială în Diagnosticarea Tehnică a Defectelor

În practica de diagnosticare și detectare de pe linia frontală, avantajele algoritmilor de inteligență artificială sunt foarte semnificative:

• Capacitatea de procesare și optimizare a datelor: Poate trata cantități masive de date complexe, extrage reguli potențiale, selecta caractere cheie și poate învăța și optimiza continuu, îmbunătățind treptat acuratețea și stabilitatea diagnosticării, făcând identificarea defectelor mai precisă.

• Capacitatea de adaptare și generalizare: Are o adaptabilitate puternică la mediu, poate ajusta flexibil în funcție de scenarii de defecte și este potrivită pentru diagnosticarea defectelor diferitelor tipuri de transformatoare de tip cutie. Prin analiza datelor și compararea cazurilor, poate localiza rapid modele de defecte precum anomalii de temperatură și deteriorarea izolației, indicând direcția pentru activitatea de diagnosticare și detectare.

• Monitorizarea și avertizarea în timp real: Poate realiza monitorizarea în timp real a stării și avertizarea, captând probleme potențiale de la prima oră și scurtând timpul de oprire a sistemului. Acest lucru are o importanță majoră pentru asigurarea generării continue de energie a stației.

În plus, algoritmul poate integra informații heterogene multisorice, cum ar fi datele senzorilor și jurnalele de operare, pentru a realiza analiza comprehensivă a fuziunii, îmbunătățind lumea și fiabilitatea diagnosticării și oferind sprijin solid pentru decizia de operare și întreținere. Se poate vedea că, în diagnosticarea tipică a defectelor transformatorilor de tip cutie, algoritmii de inteligență artificială au o valoare cheie pentru îmbunătățirea stabilității și siguranței echipamentelor și promovarea dezvoltării durabile a stațiilor.

3 Metode de Cercetare
3.1 Colectarea și Procesarea Datelor

În cercetarea condusă de diagnosticarea și detectarea de pe linia frontală, colectarea și procesarea datelor este un element de bază pentru diagnosticarea tipică a defectelor transformatorilor de tip cutie. Noi instalăm senzori pe transformatorii de tip cutie pentru a monitoriza în timp real și periodic parametrii cheie precum temperatura, umiditatea, curentul și tensiunea. Datele sunt încărcate simultan pe serverul de stocare pentru arhivare. Datele originale trec printr-o preprocesare cum ar fi eliminarea zgomotului, eliminarea valorilor anormale și curățarea pentru a asigura calitatea fiabilă. În final, se construiește un set de date complet, punând bazele pentru extragerea ulterioară a caracteristicilor și construirea modelului.

3.2 Extragerea și Selectarea Caracteristicilor

La etapa de extragere a caracteristicilor, din datele originale se extrag multiple caracteristici care reflectă starea de funcționare a transformatorului de tip cutie, acoperind dimensiuni precum temperatura medie, curentul maxim și distribuția frecvenței. Prin analiza statistică și frecvențială, sunt selectate parametrii caracteristici reprezentativi; apoi, metode precum Analiza Componentelor Principale (PCA) sunt folosite pentru reducerea dimensionalității și eliminarea redundanței, iar caracteristicile cheie sunt selectate cu grijă pentru a pune bazele solide pentru instruirea modelului.

3.3 Construirea Modelului de Diagnosticare a Defectelor

Pe baza nevoilor de diagnosticare și detectare de pe linia frontală, construim un model de diagnosticare a defectelor condus de algoritmi de inteligență artificială:

• Introducerea Rețelelor Neuronale Convolutive (CNN): Realizează învățare abstractă profundă asupra datelor caracteristice. Prin operațiuni convolutive și de pooling multi-etaj, se extrag caracteristici cheie strat cu strat, construindu-se o reprezentare caracteristică precisă.

• Integrarea Rețelelor de Memorie pe Termen Lung (LSTM): Captură corelația temporară a secvențelor de date, consolidând învățarea dependențelor de serie temporale de către model, îmbunătățind acuratețea și capacitatea de generalizare a diagnosticării.

• Construirea Modelului End-to-End: Combină avantajele CNN și LSTM pentru a crea un model complet de diagnosticare a defectelor, realizând identificarea și avertizarea automată a diferitelor tipuri de defecte tipice ale transformatorilor de tip cutie. După antrenare și verificare cu un set de date de scară largă, modelul a obținut rezultate remarcabile în sarcini de diagnosticare a defectelor, construind o barieră tehnică pentru operațiunea sigură a stațiilor.

4 Proiectarea Experimentelor și Analiza Rezultatelor
4.1 Proiectarea Experimentelor

Experimentul se bazează pe datele transformatorilor de tip cutie reali din stațiile fotovoltaice. Selectăm echipamente reprezentative de transformator de tip cutie din mai multe stații și efectuăm colectarea de date pe termen lung, acoperind operațiunea normală și diverse condiții tipice de defect. Setul de date este împărțit în set de instruire și set de test în proporție pentru a asigura obiectivitatea instruirii și evaluării modelului. În același timp, se efectuează experimente de simulare pentru diferite tipuri de defecte pentru a verifica pe deplin eficiența diagnosticării modelului, în conformitate cu nevoile scenariilor de diagnosticare și detectare de pe linia frontală.

4.2 Prezentarea și Analiza Rezultatelor

Experimentul a arătat că modelul de diagnosticare condus de algoritmi de inteligență artificială realizează excelent în diagnosticarea defectelor transformatorilor de tip cutie. La identificarea defectelor tipice precum aterarea bobinării, scurtcircuitarea și anomalii de temperatură, acuratețea și rata de recuperare sunt considerabile: acuratețea și rata de recuperare a defectelor de aterare a bobinării în setul de test depășesc 90%; acuratețea defectelor de scurtcircuit atinge peste 85%. Predicția timpului și locației defectelor de către model poate declanșa alarme în timp util, ghida gestionarea operațională și întreținerea, reducând eficient pierderile cauzate de defecte, demonstrând valoarea tehnică.

4.3 Comparare și Discuție

În comparație cu metodele tradiționale de diagnosticare, avantajele modelului de inteligență artificială sunt evidente: metodele tradiționale se bazează pe analiza manuală, cu erori subiective mari și eficiență redusă; în timp ce modelul realizează diagnosticarea automată și rapidă, cu o acuratețe și fiabilitate îmbunătățite. În fața scenariilor de date de scară largă și complexe, modelul are o adaptabilitate și capacitate de generalizare mai puternică, oferind suport tehnic eficient pentru operațiunea sigură și stabilă a transformatorilor de tip cutie. Astfel, se poate vedea că metoda de diagnosticare propusă în această cercetare are o valoare aplicativă și perspective de promovare majore în operațiunea și întreținerea stațiilor fotovoltaice.

5 Concluzie

Cercetarea privind diagnosticarea tipică a defectelor transformatorilor de tip cutie în stațiile fotovoltaice bazată pe algoritmi de inteligență artificială a obținut rezultate remarcabile. Prin etape precum colectarea și procesarea datelor, extragerea și selectarea caracteristicilor, și construirea modelului, s-a construit cu succes un model de diagnosticare eficient și precis. Experimentele au validat performanța sa excelentă în identificarea defectelor tipice, oferind protecție pentru operațiunea sigură a stațiilor.

Ca lucrător de pe linia frontală în diagnosticarea și detectarea, sper să continui să optimizez în viitor performanța modelului și să promovez aplicarea extinsă a acestei tehnologii în domeniul operațiunii și întreținerii fotovoltaice, adăugând un nou impuls pentru dezvoltarea industriei.