सौर ऊर्जा संयन्त्रमा पेड-माउंटेड ट्रान्सफार्मरहरूको लागि दोष विश्लेषण

प्रथम लाइन की दोष निर्णय और पता लगाने वाले कामकाजी के रूप में, मैं अच्छी तरह से जानता हूँ कि फोटोवोल्टाइक पावर स्टेशनों के पैमाने के विस्तार के साथ, बॉक्स-टाइप ट्रांसफार्मरों के दोष, जो एक महत्वपूर्ण उपकरण है, प्रणाली के स्थिर संचालन पर गहरा प्रभाव डालते हैं। यह शोध पत्र उन्नत कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिदमों का उपयोग करने और डेटा विश्लेषण प्रौद्योगिकी को एकीकृत करने पर केंद्रित है, ताकि बॉक्स-टाइप ट्रांसफार्मरों के दोष निर्णय की सटीकता और दक्षता में सुधार किया जा सके, और फोटोवोल्टाइक पावर स्टेशनों के सुरक्षित और स्थिर संचालन के लिए एक मजबूत तकनीकी आधार बनाया जा सके। यह मेरे दैनिक संचालन और रखरखाव कामकाज में भी एक महत्वपूर्ण मुद्दा है जिसे मैं जल्दी से जल्दी सुलझाना चाहता हूँ।

1 शोध प्रसंग

फोटोवोल्टाइक पावर स्टेशन में बॉक्स-टाइप ट्रांसफार्मर, फोटोवोल्टाइक प्रणाली का एक महत्वपूर्ण घटक है, जो डीसी फोटोवोल्टाइक पैनलों द्वारा निकाले गए निम्न-वोल्टेज वाली शक्ति को ट्रांसमिशन के लिए उपयुक्त उच्च-वोल्टेज वाली शक्ति में परिवर्तित करने का महत्वपूर्ण कार्य निभाता है। लंबे संचालन चक्र के दौरान, वाइंडिंग ग्राउंडिंग, शॉर्ट-सर्किट, और ओपन-सर्किट जैसे टाइपिकल दोष आमतौर पर होते हैं।

ये दोष न केवल पावर स्टेशन के नियमित विद्युत उत्पादन की गति को बाधित करते हैं, बल्कि उपकरण की क्षति और दुर्घटनाओं के विस्तार का भी कारण बन सकते हैं। प्रथम-रेखा निर्णय और पता लगाने के अनुभव के आधार पर, इन दोषों का गहन विश्लेषण, जोखिमों की पहली चरण में पहचान और सुलझाने, और फोटोवोल्टाइक प्रणाली के सुरक्षित और स्थिर संचालन के लिए अप्रतिस्थापित मूल्य का है।

2 कृत्रिम बुद्धिमत्ता का टाइपिकल दोष निर्णय में उपयोग
2.1 कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिदम

प्रथम-रेखा दोष निर्णय और पता लगाने के कामकाज में, मैंने बॉक्स-टाइप ट्रांसफार्मरों के दोष निर्णय क्षेत्र में कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिदमों की बड़ी क्षमता देखी है। न्यूरल नेटवर्क, सपोर्ट वेक्टर मशीन, और जेनेटिक एल्गोरिदम जैसे प्रमुख एल्गोरिदम मानव मस्तिष्क की सीखने और तर्क की तरह काम करते हैं, और जटिल संचालन डेटा से नियम खोजने और सटीक अनुमान लगाने में सक्षम हैं। बॉक्स-टाइप ट्रांसफार्मरों के दोष निर्णय के सामने, ये एल्गोरिदम बड़ी मात्रा में डेटा को दक्षतापूर्वक प्रोसेस कर सकते हैं, संभावित दोष पैटर्न पहचान सकते हैं, और विश्वसनीय निर्णय परिणाम निकाल सकते हैं, जो हमारे निर्णय और पता लगाने के कामकाज के लिए "बुद्धिमान सहायक" बन जाते हैं।

2.2 फोटोवोल्टाइक पावर स्टेशनों में बॉक्स-टाइप ट्रांसफार्मरों के दोष निर्णय की विधियाँ

पारंपरिक दोष निर्णय विशेषज्ञ व्यक्तियों पर निर्भर करता है, जो व्यापक निरीक्षण और विश्लेषण करते हैं, जो समय-सापेक्ष, श्रम-सापेक्ष, और व्यक्तिगत विकृतियों से आसानी से प्रभावित होता है। हालांकि, कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिदमों पर आधारित निर्णय मोड ऑटोमेशन और बुद्धिमत्ता में प्रगति कर चुका है। बॉक्स-टाइप ट्रांसफार्मर के संचालन डेटा और स्थिति पैरामीटरों को एकत्रित करके, और एल्गोरिदम के विशेषताओं को जोड़कर, यह तेजी से और सटीक रूप से दोष प्रकारों की पहचान कर सकता है, निर्णय की दक्षता और सटीकता में सुधार कर सकता है।

इससे न केवल संचालन और रखरखाव की लागत कम हो सकती है, बल्कि पहले से ही दोष की जोखिमों से बचा जा सकता है, जो पावर स्टेशन के प्रदर्शन और विश्वसनीयता में सुधार करता है, और प्रथम-रेखा निर्णय और पता लगाने की प्रक्रिया को अनुकूलित करने का एक महत्वपूर्ण दिशा है।

2.3 कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिदमों के तकनीकी दोष निर्णय में फायदे

प्रथम-रेखा निर्णय और पता लगाने के अभ्यास में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिदमों के फायदे बहुत स्पष्ट हैं:

• डेटा प्रोसेसिंग और अनुकूलन क्षमता: यह बड़ी मात्रा में जटिल डेटा को संभाल सकता है, संभावित नियमों को खोज सकता है, महत्वपूर्ण विशेषताओं को निकाल सकता है, और लगातार सीखने और अनुकूलन कर सकता है, निर्णय की सटीकता और स्थिरता में लगातार सुधार करता है, दोष पहचान को और भी सटीक बनाता है।

• अनुकूलन और सामान्यीकरण क्षमता: यह मजबूत पर्यावरणीय अनुकूलन क्षमता रखता है, दोष परिदृश्यों के साथ लचीले रूप से टकराता है, और विभिन्न प्रकार के बॉक्स-टाइप ट्रांसफार्मरों के दोष निर्णय के लिए उपयुक्त है। डेटा विश्लेषण और मामलों की तुलना के माध्यम से, यह तेजी से तापमान असामान्यताओं और इन्सुलेशन क्षति जैसे दोष पैटर्न को लगातार निर्देशित कर सकता है, निर्णय और पता लगाने के कामकाज की दिशा में निर्देश देता है।

• वास्तविक-समय में निगरानी और पूर्व सूचना: यह वास्तविक-समय में स्थिति निगरानी और पूर्व सूचना को संभव बनाता है, पहली जगह से गुप्त समस्याओं को पकड़ता है, और प्रणाली के डाउनटाइम को कम करता है। यह पावर स्टेशन के निरंतर विद्युत उत्पादन की गारंटी के लिए बहुत महत्वपूर्ण है।

इसके अतिरिक्त, एल्गोरिदम सेंसर डेटा और संचालन लॉग जैसी बहु-स्रोतीय विविध जानकारी को एकीकृत कर सकता है, व्यापक संलयन विश्लेषण को संभव बनाता है, निर्णय की व्यापकता और विश्वसनीयता में सुधार करता है, और संचालन और रखरखाव के निर्णय लेने के लिए मजबूत समर्थन प्रदान करता है। यह देखा जा सकता है कि बॉक्स-टाइप ट्रांसफार्मरों के टाइपिकल दोष निर्णय में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिदमों का उपयोग, उपकरणों की स्थिरता और सुरक्षा को बढ़ाने, और पावर स्टेशनों के टिकाऊ विकास को बढ़ावा देने के लिए महत्वपूर्ण मूल्य है।

3 शोध विधियाँ
3.1 डेटा संग्रह और प्रोसेसिंग

प्रथम-रेखा निर्णय और पता लगाने से प्रेरित शोध में, डेटा संग्रह और प्रोसेसिंग बॉक्स-टाइप ट्रांसफार्मरों के टाइपिकल दोष निर्णय के लिए एक मूलभूत लिंक है। हम बॉक्स-टाइप ट्रांसफार्मरों पर सेंसर तैनात करते हैं, जो तापमान, आर्द्रता, विद्युत धारा, और वोल्टेज जैसे महत्वपूर्ण पैरामीटरों का वास्तविक-समय और नियमित निगरानी करते हैं। डेटा साथ ही स्टोरेज सर्वर पर अपलोड किया जाता है और आर्काइव किया जाता है। मूल डेटा को शोर निकालना, असामान्य मानों को हटाना, और साफ करना जैसे प्री-प्रोसेसिंग के माध्यम से यह सुनिश्चित किया जाता है कि गुणवत्ता विश्वसनीय हो। अंत में, एक पूर्ण डेटा सेट बनाया जाता है, जो आगे के विशेषता निकालने और मॉडल निर्माण के लिए आधार बनाता है।

3.2 विशेषता निकालना और चयन

विशेषता निकालने के चरण में, मूल डेटा से बॉक्स-टाइप ट्रांसफार्मर के संचालन स्थिति को प्रतिबिंबित करने वाली विभिन्न विशेषताएँ खोदी जाती हैं, जो औसत तापमान, चरम विद्युत धारा, और आवृत्ति वितरण जैसे आयामों को कवर करती हैं। सांख्यिकीय और आवृत्ति विश्लेषण के माध्यम से, प्रतिनिधि विशेषता पैरामीटर चुने जाते हैं; फिर, मुख्य घटक विश्लेषण (PCA) जैसी विधियों का उपयोग आयाम घटाने और अधिकता हटाने के लिए किया जाता है, और महत्वपूर्ण विशेषताएँ ध्यान से चुनी जाती हैं, जो मॉडल ट्रेनिंग के लिए मजबूत डेटा आधार बनाती हैं।

3.3 दोष निर्णय मॉडल का निर्माण

प्रथम-रेखा निर्णय और पता लगाने की आवश्यकताओं के आधार पर, हम कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिदमों द्वारा चालित एक दोष निर्णय मॉडल बनाते हैं:

• कॉन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) का परिचय: विशेषता डेटा पर गहरा अमूर्त सीखना करता है। मल्टी-लेयर कॉन्वोल्यूशन और पूलिंग ऑपरेशन के माध्यम से, महत्वपूर्ण विशेषताएँ परत-दर-परत निकाली जाती हैं, और एक सटीक विशेषता प्रतिनिधित्व बनाया जाता है।

• लंबी-छोटी-अवधि स्मृति नेटवर्क (LSTM) का एकीकरण: डेटा अनुक्रमों के समय संबंधित नेटवर्क को पकड़ता है, मॉडल के समय-श्रृंखला निर्भरताओं के सीखने को मजबूत करता है, और निर्णय की सटीकता और सामान्यीकरण क्षमता में सुधार करता है।

• अंत-से-अंत तक का मॉडल निर्माण: CNN और LSTM के फायदों को जोड़कर, बॉक्स-टाइप ट्रांसफार्मरों के विभिन्न टाइपिकल दोषों के ऑटोमेटिक पहचान और पूर्व सूचना को संभव बनाने वाला एक पूर्ण-प्रक्रिया दोष निर्णय मॉडल बनाया जाता है। बड़े-पैमाने के डेटा सेट के साथ ट्रेनिंग और सत्यापन के बाद, मॉडल ने दोष निर्णय कार्यों में उत्कृष्ट परिणाम दिखाए हैं, पावर स्टेशनों के सुरक्षित संचालन के लिए तकनीकी बाधा बनाते हुए।

4 प्रयोगशाला डिजाइन और परिणाम विश्लेषण
4.1 प्रयोगशाला डिजाइन

प्रयोग फोटोवोल्टाइक पावर स्टेशनों में वास्तविक बॉक्स-टाइप ट्रांसफार्मरों के डेटा पर निर्भर करता है। हम कई पावर स्टेशनों से प्रतिनिधित्व में बॉक्स-टाइप ट्रांसफार्मर उपकरण चुनते हैं और लंबे समय तक डेटा संग्रह करते हैं, जो सामान्य संचालन और विभिन्न टाइपिकल दोष स्थितियों को कवर करता है। डेटा सेट को ट्रेनिंग सेट और टेस्ट सेट में अनुपात में विभाजित किया जाता है, ताकि मॉडल ट्रेनिंग और मूल्यांकन की वस्तुनिष्ठता सुनिश्चित की जा सके। इसके साथ ही, विभिन्न दोष प्रकारों के लिए सिमुलेशन प्रयोग किए जाते हैं, जो प्रथम-रेखा निर्णय और पता लगाने के परिदृश्यों की आवश्यकताओं के अनुरूप निर्णय की दक्षता की व्यापक मूल्यांकन करते हैं।

4.2 परिणाम प्रस्तुति और विश्लेषण

प्रयोग दिखाता है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिदमों द्वारा चाल