Analîzê Danûsazdariyê bi Karanîna Transformerên Bi Rûniyê di Stansiyên Naxtinî de

Wê am pêşkêrên bîraziyê yên çarçovekirin û şopandinê, min hîn dikim ku bi girtina dergeha ênerjiya fîvîyê, pirsgirênên transformatoran boxî, wêke hatiyan wan pirsgirênên mîhengî, dibejîne demokrasî yên ser ast steadyastî. Vê nivîska li ser bikaranîna algoritman zelal û integreksiyon têxnikên analîzê datoyê da ku bixebitînin serperestî û efektivîyê ya bîraziyê yên transformatoran boxî, û destek teknîkî berdest bideke ji bo xebat û steadyastî operaasyonan ênerjiya fîvîyê. Ev ûsûlî ye ku min hewce dim bikim da ku di karnameyên roja me de çareseribike.

1 Binyanî

Transformatora boxî di dergeha ênerjiya fîvîyê de, wekî komponenta sereke ya sistemê, dibejîne vebiya girîng ya guherandina ênerjiya bi tenzîyonê ya herî bigirîn di panelên DC ênerjiya fîvîyê de, bibo ênerjiya bi tenzîyonê ya yekî ya navendî. Di daweyê operasyonê de, çend piştguhên tekmîlî werin, wekî girîngî, short-circuit, û open-circuit.

Ev pirsgirênên jî nekîşandina ritmê ya normala jîyan ênerjiyê dergeha, lê heta dibêje werdewana pirsgirê û çêtir bike. Li vir Pirsgire û şopandin ênînî, analîz ênînî ya pirsgirênên evê heye naxwetî ya neyê rengîn ji bo îdentifikasyon û çareserikirina rizgariyan û destekkirina xebat û steadyastî operaasyonan ênerjiya fîvîyê.

2 Bikaranîna Zelalîn û Teknolojian û Teknolojî û Teknolojî û Teknolojî û Teknolojî û Teknolojî û Teknolojî û Teknolojî û Teknolojî û Teknolojî û Teknolojî û Teknolojî û Teknolojî û Teknolojî û Teknolojî û Teknolojî û Teknolojî û Teknolojî û Teknolojî û Teknolojî û Teknolojî û Teknolojî û Teknolojî û Teknolojî û Teknolojî û Teknolojî û Teknolojî û Teknolojî û Teknolojî û Teknolojî û Teknolojî û Teknolojî û Teknolojî û Teknolojî û Teknolojî û Teknolojî û Teknolojî û Teknolojî û Teknolojî û Teknolojî û Teknolojî û Teknolojî û Teknolojî û Teknolojî û Teknolojî û Teknolojî û Teknolojî û Teknolojî û Teknolojî û Teknolojî û Teknolojî û Teknolojî û Teknolojî û Teknolojî û Teknolojî û Teknolojî û Teknolojî û Teknolojî û Teknolojî û Teknolojî û Teknolojî û Teknolojî û Teknolojî û Teknolojî û Teknolojî û Teknolojî û Teknolojî û Teknolojî û Teknolojî û Teknolojî û Teknolojî û Teknolojî û Teknolojî û Tek......

Li ser karnameyên bîraziyê û şopandin ênînî, min hîn dikim ku algoritman zelalîn di serperestî bîraziyê yên transformatoran boxî de pêşketin potensiyal mezin. Algoritman sereke wekî şebexên neural, makînên support vector, û algoritman genetîk bixebitînin mîhengên nîşanker û ra'înera mîhengî, û din dibêje rêzeyên wergerîn û prediksyonên serperest bikin ji datoyên operasyonî yên tekmîlî. Di dema bîraziyê yên transformatoran boxî de, algoritman ev ênînî datayên mezin dabejîne, pirsgirênên potensiyel tespit bike, û encamên bîraziyê yên yekbûnî çıke, da bi "yanê" bîraziyê û şopandin ênînî.

2.2 Metodên Bîraziyê yên Transformatoran Boxî di Dergeha ênerjiya fîvîyê de

Bîraziyê tradyisyonî li ser xebatên profesyoneller ênînî ye ku analîz kompêrkî bibike, ku wextî û karkerî ye, û kolîna interference ya subjektî. Lakin, moda bîraziyê li ser algoritman zelalîn hatiye kevankirina di automasyon û zelalîn de. Ji bo cihazkirina datayên operasyonî û parametreên statusan transformatoran boxî û integreksiyon me algoritman, din dibêje piştguhên rastîn û serperest bîraze, serperestî û efektivîyê ya bîraziyê bixebitîne.

Ev jî nekîşandina xebat û rizgariyan di dema roja derbas bike, lê heta destek bibike ji bo îmkanparzîn û rengînî dergeha, û ûsûlî ye ku min hewce dim bikim da ku di roja bîraziyê û şopandin ênînî de optimizasyon bikim.

2.3 Berdest û Teknikên Bîraziyê yên Zelalîn

Li ser karnameyên bîraziyê û şopandin ênînî, berdest û teknolojî algoritman zelalîn heye:

• Guhertina û Optimizekirina Datayê: Din dibêje datayên mezin û tekmîlî biguheztine, rêzeyên potensiyel tespit bike, featureên key tespit bike, û din dibêje bîrkarî û optimizekirina biguheztine, serperestî û steadyastî bîraziyê hilbijêre, û bîraziyê yên pirsgirê serperest bikin.

• Adaptiv û Generalizekirina: Din dibêje adaptivîya mezin bi envîroamentan, û din dibêje bi pirsgirênên divêjî taybet bike, û li ser bîraziyê yên pirsgirênên modelên divêjî transformatoran boxî taybet bike. Ji bo analîz datayê û pergalên case, din dibêje piştguhên tekmîlî tespit bike, wekî anormalîyên termal û zarâyên insulation, û dereceyê bîraziyê û şopandin ênînî.

• Monîtorek û Warning Real-time: Din dibêje monîtorek û warning real-time biguheztine, potensiyelan problem tespit bike, û dema demokrasî operaasyonan serdabike. Ev jî nekîşandina demokrasî ênerjiyê dergeha.

Di navbera wan, algoritman dibêje informasyonên multi-source heterojenîn, wekî datayên sensor û logên operasyon, integre bike bi analîz kompleksî, serperestî û rengînî bîraziyê hilbijêre, û destek teknîkî berdest bideke ji bo kararên operasyon û maintenance. Dibejîne ku di bîraziyê yên pirsgirênên transformatoran boxî de, algoritman zelalîn berdest û teknolojî jî ye ku serperestî û xebat û dergeha ênerjiya fîvîyê.

3 Metodên Arastê
3.1 Cihazkirina û Guherandina Datayê

Li ser arastê di vir bîraziyê û şopandin ênînî, cihazkirina û guherandina datayê jî ye binyanî ji bo bîraziyê yên pirsgirênên transformatoran boxî. Sensorên di transformatoran boxî de çafkerin, û monitorî real-time û periodic di parametreên key de, wekî temperature, humidity, current, û voltage. Datayên hêsan hatiye bar kirin servere storage ji bo archiving. Datayên orijinal preprocesing, wekî denoising, abnormal value elimination, û cleaning, û datayên serperest û rengîn hatiye çêkirin. Li akir, datayên kompleksî hatiye çêkirin, û binyanî ji bo extract û build model.

3.2 Extract û Select Feature

Li ser extract û select feature, datayên key feature yên reflect û operasyon û state û statusan transformatoran boxî hatiye mine, wekî dimensionan average temperature, peak current, û frequency distribution. Ji bo statistical û frequency analysis, parameteran representative feature select bike; û PCA method û reduce dimension û redundancy remove, û key feature select bike ji bo data foundation û train model.

3.3 Build Fault Diagnosis Model

Li ser need bîraziyê û şopandin ênînî, build fault diagnosis model drive by artificial intelligence algorithms:

• Introduction of Convolutional Neural Network (CNN): Conduct in-depth abstract learning on feature data. Through multi-layer convolution and pooling operations, key features are extracted layer by layer, and an accurate feature representation is constructed.

• Integration of Long Short-Term Memory Network (LSTM): Capture the time correlation of data sequences, strengthen the model's learning of time-series dependencies, and improve the accuracy and generalization ability of diagnosis.

• Construction of End-to-End Model: Combine the advantages of CNN and LSTM to create a full-process fault diagnosis model, realizing the automatic identification and early warning of various typical faults of box-type transformers. After training and verification with a large-scale data set, the model has achieved remarkable results in fault diagnosis tasks, building a technical barrier for the safe operation of power stations.

4 Experimental Design and Result Analysis
4.1 Experimental Design

The experiment relies on the data of real box-type transformers in photovoltaic power stations. We select representative box-type transformer equipment from multiple power stations and carry out long-term data collection, covering normal operation and various typical fault conditions. The data set is split into a training set and a test set in proportion to ensure the objectivity of model training and evaluation. At the same time, simulation experiments are carried out for different fault types to comprehensively verify the diagnosis efficiency of the model, which is in line with the needs of front-line diagnosis and detection scenarios.

4.2 Result Presentation and Analysis

The experiment shows that the diagnosis model driven by artificial intelligence algorithms performs excellently in the fault diagnosis of box-type transformers. When identifying typical faults such as winding grounding, short-circuit, and temperature anomalies, the accuracy and recall rate are considerable: the accuracy and recall rate of winding grounding faults in the test set exceed 90%; the accuracy of short-circuit faults reaches more than 85%. The prediction of the occurrence time and location of faults by the model can trigger alarms in a timely manner, guide operation and maintenance disposal, and effectively reduce fault losses, demonstrating the technical value.

4.3 Comparison and Discussion

Compared with traditional diagnosis methods, the advantages of the artificial intelligence model are prominent: traditional methods rely on manual analysis, with large subjective errors and low efficiency; while the model realizes automatic and rapid diagnosis, with both improved accuracy and reliability. In the face of large-scale and complex data scenarios, the model has stronger adaptability and generalization ability, providing efficient technical support for the safe and stable operation of box-type transformers. Thus, it can be seen that the artificial intelligence algorithm diagnosis method proposed in this research has great application value and promotion prospects in the operation and maintenance of photovoltaic power stations.

5 Conclusion

The research on the typical fault diagnosis of box-type transformers in photovoltaic power stations based on artificial intelligence algorithms has achieved remarkable results. Through links such as data collection and processing, feature extraction and selection, and model construction, an efficient and accurate diagnosis model has been successfully built. Experiments verify its excellent performance in the identification of typical faults, providing protection for the safe operation of power stations.

As a front-line diagnosis and detection worker, I look forward to continuously optimizing the model performance in the future and promoting the widespread application of this technology in the field of photovoltaic operation and maintenance, injecting new momentum into the development of the industry.