Analisis Penyelidikan Kerosakan untuk Penjerumus Pad dalam Kilang Kuasa PV

Sebagai pekerja diagnosis dan deteksi kesalahan garis depan, saya sangat menyedari bahawa dengan peningkatan skala stesen kuasa fotovoltaik, kesalahan transformator bertipe kotak, sebagai salah satu peralatan kunci, mempunyai impak mendalam terhadap operasi sistem yang stabil. Kertas kerja ini berfokus pada penggunaan algoritma kecerdasan buatan canggih dan pengintegrasian teknologi analisis data untuk meningkatkan ketepatan dan efisiensi diagnosis kesalahan transformator bertipe kotak, dan membina asas teknikal yang kukuh untuk operasi selamat dan stabil stesen kuasa fotovoltaik. Ini juga merupakan isu utama yang perlu saya tangani secara mendesak dalam kerja operasi dan pemeliharaan harian saya.

1 Latar Belakang Penyelidikan

Transformator bertipe kotak di stesen kuasa fotovoltaik, sebagai komponen inti sistem fotovoltaik, mengambil tugas penting untuk menukar daya rendah yang dihasilkan oleh panel fotovoltaik DC menjadi daya tinggi yang sesuai untuk transmisi. Semasa siklus operasi jangka panjang, sering terjadi kesalahan-kesalahan biasa seperti grounding lilitan, pendek siri, dan putus sambungan.

Kesalahan-kesalahan ini tidak hanya mengganggu ritme penghasilan kuasa normal stesen tetapi juga mungkin menyebabkan kerusakan peralatan dan peningkatan kemalangan. Berdasarkan pengalaman diagnosis dan deteksi garis depan, analisis mendalam terhadap kesalahan-kesalahan ini mempunyai nilai yang tidak dapat digantikan untuk pengenalpastian awal dan penyelesaian risiko serta memastikan operasi selamat dan stabil sistem fotovoltaik.

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

Dalam kerja diagnosis dan deteksi kesalahan garis depan, saya telah menyaksikan potensi besar algoritma kecerdasan buatan dalam bidang diagnosis kesalahan transformator bertipe kotak. Algoritma mainstream seperti rangkaian neural, mesin vektor sokongan, dan algoritma genetik mensimulasikan logik pembelajaran dan pemikiran otak manusia, dan boleh menemui peraturan dan membuat ramalan tepat dari data operasi yang rumit. Dalam menghadapi diagnosis kesalahan transformator bertipe kotak, algoritma-algoritma ini dapat memproses data besar dengan cepat, mendeteksi corak kesalahan potensial, dan mengeluarkan hasil diagnosis yang boleh dipercayai, menjadi "pengasisten cerdas" bagi kerja diagnosis dan deteksi kami.

2.2 Kaedah Diagnosis Kesalahan Transformator Bertipe Kotak di Stesen Kuasa Fotovoltaik

Diagnosis kesalahan tradisional bergantung pada tenaga profesional untuk pemeriksaan dan analisis menyeluruh, yang memakan masa, tenaga, dan mudah dipengaruhi gangguan subjektif. Namun, mod diagnosis berdasarkan algoritma kecerdasan buatan telah mencapai penembusan dalam automasi dan kecerdasan. Dengan mengumpul data operasi dan parameter keadaan transformator bertipe kotak dan menggabungkannya dengan ciri-ciri algoritma, ia dapat dengan cepat dan tepat mengenal pasti jenis-jenis kesalahan, meningkatkan kecekapan dan ketepatan diagnosis.

Ini tidak hanya dapat mengurangkan kos operasi dan pemeliharaan tetapi juga mengelakkan risiko kesalahan sebelumnya, membantu meningkatkan prestasi dan kebolehpercayaan stesen, dan merupakan arah penting untuk mengoptimumkan proses diagnosis dan deteksi garis depan.

2.3 Kelebihan Algoritma Kecerdasan Buatan dalam Diagnosis Kesalahan Teknikal

Dalam amalan diagnosis dan deteksi garis depan, kelebihan algoritma kecerdasan buatan sangat signifikan:

• Kemampuan Pemprosesan dan Pengoptimuman Data: Ia dapat menangani data kompleks yang besar, menemui peraturan potensial, mengekstrak ciri-ciri utama, dan dapat terus belajar dan mengoptimumkan, meningkatkan ketepatan dan kestabilan diagnosis, menjadikan pengenalpastian kesalahan lebih tepat.

• Kemampuan Adaptasi dan Umum: Ia mempunyai adaptabiliti lingkungan yang kuat, dapat disesuaikan dengan fleksibel dengan skenario kesalahan, dan sesuai untuk diagnosis kesalahan transformator bertipe kotak yang berbeza. Melalui analisis data dan perbandingan kasus, ia dapat dengan cepat menentukan corak kesalahan seperti anomali suhu dan kerusakan isolasi, menunjukkan arah bagi kerja diagnosis dan deteksi.

• Pemantauan Sebenar-masa dan Peringatan Awal: Ia dapat merealisasikan pemantauan keadaan sebenar-masa dan peringatan awal, menangkap masalah potensial pada tahap pertama, dan mengurangkan masa henti sistem. Ini sangat penting untuk memastikan penghasilan kuasa berterusan stesen.

Selain itu, algoritma dapat mengintegrasikan maklumat heterogen multi-sumber seperti data sensor dan log operasi untuk mencapai analisis fusi menyeluruh, meningkatkan kelengkapandan kebolehpercayaan diagnosis, dan memberikan sokongan yang kukuh untuk keputusan operasi dan pemeliharaan. Dapat dilihat bahawa dalam diagnosis kesalahan biasa transformator bertipe kotak, algoritma kecerdasan buatan mempunyai nilai kunci untuk meningkatkan kestabilan dan keselamatan peralatan serta mempromosikan pembangunan lestari stesen.

3 Kaedah Penyelidikan
3.1 Pengumpulan dan Pemprosesan Data

Dalam penyelidikan yang didorong oleh diagnosis dan deteksi garis depan, pengumpulan dan pemprosesan data adalah tautan asas untuk diagnosis kesalahan biasa transformator bertipe kotak. Kami meletakkan sensor pada transformator bertipe kotak untuk melakukan pemantauan sebenar-masa dan berkala terhadap parameter-parameter kunci seperti suhu, kelembaban, arus, dan voltan. Data tersebut diunggah secara serentak ke pelayan penyimpanan untuk arkib. Data asal menjalani pra-pemprosesan seperti pengurangan bunyi, penyingkiran nilai anomali, dan pembersihan untuk memastikan kualiti yang boleh dipercayai. Akhirnya, set data lengkap dibina, membentuk asas untuk ekstraksi ciri dan pembinaan model berikutnya.

3.2 Ekstraksi dan Pilihan Ciri

Pada tahap ekstraksi ciri, banyak ciri yang mencerminkan keadaan operasi transformator bertipe kotak ditambang dari data asal, merangkumi dimensi seperti suhu purata, arus puncak, dan taburan frekuensi. Melalui analisis statistik dan frekuensi, parameter ciri representatif dipilih; kemudian, kaedah seperti Analisis Komponen Utama (PCA) digunakan untuk pengurangan dimensi dan penghapusan redundansi, dan ciri-ciri utama dipilih dengan teliti untuk membentuk asas data yang kukuh untuk latihan model.

3.3 Pembinaan Model Diagnosis Kesalahan

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

• Pengenalan Rangkaian Neural Konvolusi (CNN): Melakukan pembelajaran abstrak mendalam pada data ciri. Melalui operasi konvolusi dan pooling pelbagai lapis, ciri-ciri utama diekstrak lapis demi lapis, dan representasi ciri yang tepat dibina.

• Penggabungan Rangkaian Memori Jangka Panjang dan Pendek (LSTM): Menangkap korelasi masa data urutan, memperkuatkan pembelajaran model terhadap ketergantungan siri masa, dan meningkatkan ketepatan dan kemampuan umum diagnosis.

• Pembinaan Model End-to-End: Menggabungkan kelebihan CNN dan LSTM untuk mencipta model diagnosis kesalahan proses penuh, merealisasikan pengenalpastian automatik dan peringatan awal pelbagai kesalahan biasa transformator bertipe kotak. Setelah dilatih dan disahkan dengan set data berskala besar, model telah mencapai hasil yang luar biasa dalam tugas diagnosis kesalahan, membina penghalang teknikal untuk operasi selamat stesen.

4 Reka Bentuk Eksperimen dan Analisis Hasil
4.1 Reka Bentuk Eksperimen

Eksperimen bergantung pada data transformator bertipe kotak sebenar di stesen kuasa fotovoltaik. Kami memilih peralatan transformator bertipe kotak yang representatif dari beberapa stesen dan melakukan pengumpulan data jangka panjang, merangkumi operasi normal dan pelbagai keadaan kesalahan biasa. Set data dibahagikan menjadi set latihan dan set ujian secara proporsional untuk memastikan objektivitas latihan dan penilaian model. Pada masa yang sama, eksperimen simulasi dilakukan untuk pelbagai jenis kesalahan untuk memeriksa kecekapan diagnosis model secara menyeluruh, yang sesuai dengan keperluan skenario diagnosis dan deteksi garis depan.

4.2 Penyampaian dan Analisis Hasil

Eksperimen menunjukkan bahawa model diagnosis yang didorong oleh algoritma kecerdasan buatan berprestasi cemerlang dalam diagnosis kesalahan transformator bertipe kotak. Ketika mengenal pasti kesalahan biasa seperti grounding lilitan, pendek siri, dan anomali suhu, ketepatan dan kadar recall adalah considerable: ketepatan dan recall kesalahan grounding lilitan dalam set ujian melebihi 90%; ketepatan kesalahan pendek siri mencapai lebih daripada 85%. Ramalan waktu dan lokasi berlakunya kesalahan oleh model dapat memicu peringatan dengan segera, pandu disposisi operasi dan pemeliharaan, dan mengurangkan kerugian kesalahan secara efektif, menunjukkan nilai teknikalnya.

4.3 Perbandingan dan Perbincangan

Berbanding dengan kaedah diagnosis tradisional, kelebihan model kecerdasan buatan sangat ketara: kaedah tradisional bergantung pada analisis manual, dengan ralat subjektif yang besar dan kecekapan rendah; manakala model mewujudkan diagnosis automatik dan pantas, dengan kedua-dua ketepatan dan kebolehpercayaan yang ditingkatkan. Dalam menghadapi skenario data berskala besar dan kompleks, model mempunyai adaptabiliti dan kemampuan umum yang lebih kuat, menyediakan sokongan teknikal yang efisien untuk operasi selamat dan stabil transformator bertipe kotak. Dengan demikian, dapat dilihat bahawa kaedah diagnosis algoritma kecerdasan buatan yang dicadangkan dalam penyelidikan ini mempunyai nilai aplikasi dan prospek promosi yang besar dalam operasi dan pemeliharaan stesen kuasa fotovoltaik.

5 Kesimpulan

Penyelidikan tentang diagnosis kesalahan biasa transformator bertipe kotak di stesen kuasa fotovoltaik berdasarkan algoritma kecerdasan buatan telah mencapai hasil yang luar biasa. Melalui tautan-tautan seperti pengumpulan dan pemprosesan data, ekstraksi dan pilihan ciri, dan pembinaan model, model diagnosis yang efisien dan tepat telah dibina dengan berjaya. Eksperimen mengesahkan prestasi cemerlangnya dalam pengenalpastian kesalahan biasa, menyediakan perlindungan untuk operasi selamat stesen.

Sebagai pekerja diagnosis dan deteksi garis depan, saya menantikan untuk terus mengoptimumkan prestasi model di masa hadapan dan mempromosikan penggunaan luas teknologi ini dalam bidang operasi dan pemeliharaan fotovoltaik, menyuntik momentum baru ke dalam pembangunan industri.