Фотоэлектрически электростанналардағы тасқа қойылатын трансформаторлар үшін жұмыс істейтін ауырсыну диагностикасы анализі

Өнімдік апатты талдау және аны басқару иесі ретінде, мен фотосыртқы электростанциялардың өлшемдерін кеңейтуден келіп шығатын бокс-түрдегі трансформаторлардың апаттарының системаның стабильді жұмысына екенінің терең таасирін туындататынын толығымен түсінімдемін. Бұл мақала бокс-түрдегі трансформаторлардың апаттарын талдау дәлдігі мен өнімділігін жақсарту үшін жетістіктерді талдау технологиясымен интегралдамалы зерттеу алгоритмдерін қолдануды орталықтастыратын. Сондай-ақ, фотосыртқы электростанциялардың қауіптісіз және стабильді жұмысы үшін міндетті техникалық негіз болады. Бұл да менің күнделікті іске қосу және сапалау жұмысында шешуі қажет болатын негізгі маселе.

1 Жетістікке жету туралы

Фотосыртқы электростарциясындағы бокс-түрдегі трансформатор, фотосыртқы жүйесінің негізгі компоненті ретінде, DC фотосыртқы панелдерінен шығатын биік деңгейдегі электр энергиясын ағынға ыңғайлы болатын биік деңгейге айналдыру үшін маңызды міндетті атқарады. Узақ мезгілді жұмыс істеу циклінде, виткалау жерінде, кіріспе және ачылу сызықтары сияқты типтік апаттар кездеседі.

Бұл апаттар не только нарушает нормальный ритм выработки электроэнергии станции, но также может привести к повреждению оборудования и эскалации аварий. На основе опыта диагностики и обнаружения на передовой линии, глубокий анализ таких неисправностей имеет незаменимую ценность для раннего выявления и устранения рисков, обеспечивая безопасную и стабильную работу фотогальванической системы.

2 Искусственный интеллект в диагностике типичных неисправностей
2.1 Алгоритмы искусственного интеллекта

Передовой работе по диагностике и обнаружению неисправностей я стал свидетелем огромного потенциала алгоритмов искусственного интеллекта в области диагностики боксового типа трансформаторов. Основные алгоритмы, такие как нейронные сети, методы опорных векторов и генетические алгоритмы, имитируют логику обучения и рассуждений человеческого мозга, и могут извлекать правила и делать точные прогнозы из сложных операционных данных. В случае диагностики боксового типа трансформаторов, эти алгоритмы могут эффективно обрабатывать огромные объемы данных, обнаруживать потенциальные модели неисправностей и выводить надежные результаты диагностики, становясь "интеллектуальным помощником" для нашей работы по диагностике и обнаружению.

2.2 Методы диагностики боксового типа трансформаторов в фотоэлектрических станциях

Традиционная диагностика полагается на профессиональный персонал для всестороннего обследования и анализа, что требует много времени, трудоемко и легко подвержено субъективным помехам. Однако режим диагностики, основанный на алгоритмах искусственного интеллекта, достиг прорывов в автоматизации и интеллектуализации. Сбор данных об эксплуатации и параметрах состояния боксового типа трансформаторов в сочетании с характеристиками алгоритмов позволяет быстро и точно идентифицировать типы неисправностей, повысить эффективность и точность диагностики.

Это не только снижает затраты на эксплуатацию и обслуживание, но и помогает предотвратить риски неисправностей заранее, способствуя повышению производительности и надежности станции, и является важным направлением для оптимизации процесса диагностики и обнаружения на передовой линии.

2.3 Преимущества алгоритмов искусственного интеллекта в технической диагностике неисправностей

В практике диагностики и обнаружения на передовой линии, преимущества алгоритмов искусственного интеллекта очень значительны:

• Способность обработки и оптимизации данных: Может обрабатывать огромные массивы сложных данных, выявлять потенциальные закономерности, извлекать ключевые признаки и постоянно учиться и оптимизироваться, постепенно повышая точность и стабильность диагностики, делая идентификацию неисправностей более точной.

• Адаптивность и обобщающая способность: Обладает сильной адаптивностью к окружающей среде, может гибко корректироваться в зависимости от сценариев неисправностей и подходит для диагностики различных типов боксового типа трансформаторов. Через анализ данных и сравнение случаев, можно быстро определить модели неисправностей, такие как аномалии температуры и повреждение изоляции, указывая направление для работы по диагностике и обнаружению.

• Реальное наблюдение и раннее предупреждение: Может осуществлять реальное наблюдение за состоянием и раннее предупреждение, обнаруживать потенциальные проблемы в первую очередь, и сокращать время простоя системы. Это имеет большое значение для обеспечения непрерывной генерации электроэнергии станцией.

Кроме того, алгоритм может интегрировать многопрофильную гетерогенную информацию, такую как данные с датчиков и журналы операций, для проведения комплексного анализа, повышая всеобъемлемость и надежность диагностики, и предоставляя прочную поддержку для принятия решений по эксплуатации и обслуживанию. Можно видеть, что в типичной диагностике неисправностей боксового типа трансформаторов, алгоритмы искусственного интеллекта имеют ключевое значение для повышения стабильности и безопасности оборудования и продвижения устойчивого развития станций.

3 Методы исследования
3.1 Сбор и обработка данных

В исследовании, направленном на передовую диагностику и обнаружение, сбор и обработка данных являются базовым звеном для типичной диагностики неисправностей боксового типа трансформаторов. Мы размещаем датчики на боксовом типе трансформаторов для осуществления реального и периодического мониторинга ключевых параметров, таких как температура, влажность, ток и напряжение. Данные одновременно загружаются на сервер хранения для архивирования. Исходные данные проходят предварительную обработку, такую как удаление шума, исключение аномальных значений и очистка, чтобы обеспечить надежное качество. Наконец, создается полный набор данных, который служит основой для последующего извлечения признаков и построения модели.

3.2 Извлечение и выбор признаков

На этапе извлечения признаков из исходных данных добываются различные признаки, отражающие состояние работы боксового типа трансформатора, охватывающие размерности, такие как средняя температура, пиковый ток и распределение частот. С помощью статистического и частотного анализа выбираются представительные параметры признаков; затем, используются методы, такие как главный компонентный анализ (PCA), для уменьшения размерности и удаления избыточности, и тщательно выбираются ключевые признаки, чтобы создать прочную основу данных для обучения модели.

3.3 Построение модели диагностики неисправностей

На основе потребностей передовой диагностики и обнаружения мы строим модель диагностики неисправностей, управляемую алгоритмами искусственного интеллекта:

• Введение сверточной нейронной сети (CNN): Глубокое абстрактное обучение на данных признаков. Через многослойные свертки и операции объединения, ключевые признаки извлекаются по слоям, и создается точное представление признаков.

• Интеграция долгосрочной памяти LSTM: Захват временной корреляции последовательностей данных, усиление обучения модели временным зависимостям, и улучшение точности и обобщающей способности диагностики.

• Построение модели конца-в-конец: Комбинирование преимуществ CNN и LSTM для создания полной модели диагностики неисправностей, реализующей автоматическое распознавание и раннее предупреждение различных типичных неисправностей боксового типа трансформаторов. После обучения и проверки на большом наборе данных, модель достигла значительных результатов в задачах диагностики неисправностей, создавая технический барьер для безопасной работы станций.

4 Экспериментальное проектирование и анализ результатов
4.1 Экспериментальное проектирование

Эксперимент основан на данных реальных боксового типа трансформаторов в фотоэлектрических станциях. Мы выбираем представительное оборудование боксового типа трансформаторов из нескольких станций и проводим длительный сбор данных, охватывающий нормальное функционирование и различные типичные условия неисправностей. Набор данных разделяется на обучающую и тестовую выборки в определенных пропорциях, чтобы обеспечить объективность обучения и оценки модели. Одновременно проводятся симуляционные эксперименты для различных типов неисправностей, чтобы всесторонне проверить эффективность диагностики модели, что соответствует потребностям сценариев передовой диагностики и обнаружения.

4.2 Представление и анализ результатов

Эксперимент показывает, что модель диагностики, управляемая алгоритмами искусственного интеллекта, отлично справляется с диагностикой неисправностей боксового типа трансформаторов. При идентификации типичных неисправностей, таких как заземление витка, короткое замыкание и аномалии температуры, точность и полнота являются значительными: точность и полнота идентификации неисправностей заземления витка в тестовой выборке превышают 90%; точность идентификации короткого замыкания достигает более 85%. Прогнозирование времени и места возникновения неисправностей моделью может своевременно вызвать тревогу, направлять действия по эксплуатации и обслуживанию, и эффективно снижать потери от неисправностей, демонстрируя техническую ценность.

4.3 Сравнение и обсуждение

По сравнению с традиционными методами диагностики, преимущества модели искусственного интеллекта очевидны: традиционные методы зависят от ручного анализа, имеют большие субъективные ошибки и низкую эффективность; в то время как модель обеспечивает автоматическую и быструю диагностику, повышая как точность, так и надежность. В условиях больших объемов и сложных данных, модель обладает более сильной адаптивностью и обобщающей способностью, предоставляя эффективную техническую поддержку для безопасной и стабильной работы боксового типа трансформаторов. Таким образом, можно видеть, что метод диагностики, основанный на алгоритмах искусственного интеллекта, предложенный в этом исследовании, имеет большое применение и перспективы продвижения в эксплуатации и обслуживании фотоэлектрических станций.

5 Заключение

Исследование типичных неисправностей боксового типа трансформаторов в фотоэлектрических станциях, основанное на алгоритмах искусственного интеллекта, достигло значительных результатов. Через этапы сбора и обработки данных, извлечения и выбора признаков, а также построения модели, была успешно создана эффективная и точная модель диагностики. Эксперименты подтверждают ее отличную производительность в идентификации типичных неисправностей, обеспечивая защиту безопасной работы станций.

Как работник передовой диагностики и обнаружения, я с нетерпением жду дальнейшего совершенствования производительности модели в будущем и широкого применения этой технологии в области эксплуатации и обслуживания фотоэлектрических станций, внося новый импульс в развитие отрасли.