Foutdiagnoseanalyse voor grondverankerende transformatoren in PV-zonneparken

Als een frontlinie-foutdiagnose- en detectiewerknemer ben ik me bewust van het feit dat met de uitbreiding van de schaal van fotovoltaïsche energiecentrales, de fouten in kasttransformatoren, als een van de belangrijkste apparatuur, een diepgaande invloed hebben op de stabiele werking van het systeem. Dit artikel richt zich op het gebruik van geavanceerde kunstmatige intelligentie-algoritmen en de integratie van data-analysetechnologie om de nauwkeurigheid en efficiëntie van de foutdiagnose van kasttransformatoren te verbeteren, en om een solide technische basis te creëren voor de veilige en stabiele werking van fotovoltaïsche energiecentrales. Dit is ook een kernprobleem dat ik dringend moet aanpakken in mijn dagelijkse beheer- en onderhoudswerk.

1 Onderzoekachtergrond

De kasttransformator in een fotovoltaïsche energiecentrale, als een kerncomponent van het fotovoltaïsche systeem, draagt de cruciale taak van het omzetten van de laagspanningsenergie die wordt uitgebracht door de DC-fotovoltaïsche panelen in hoogspanningsenergie die geschikt is voor transport. Tijdens de lange operatiecyclus komen er vaak typische fouten voor zoals winding-aarding, kortsluiting en open circuit.

Deze fouten verstoren niet alleen het normale ritme van elektriciteitsproductie van de centrale, maar kunnen ook leiden tot apparatuurschade en escalatie van ongelukken. Op basis van frontlinie-diagnose- en detectie-ervaring is een grondige analyse van dergelijke fouten van onvervangbare waarde voor de vroege identificatie en oplossing van risico's en het waarborgen van de veilige en stabiele werking van het fotovoltaïsche systeem.

2 Toepassing van Kunstmatige Intelligentie in Typische Foutdiagnose
2.1 Kunstmatige Intelligentie-Algoritmen

In het frontlinie-foutdiagnose- en detectiewerk heb ik de enorme potentie van kunstmatige intelligentie-algoritmen in het gebied van de foutdiagnose van kasttransformatoren gezien. Mainstream-algoritmen zoals neurale netwerken, support vector machines en genetische algoritmen simuleren de leer- en redeneerlogica van de menselijke hersenen, en kunnen regels ontdekken en nauwkeurige voorspellingen maken op basis van complexe operatiedata. Bij de foutdiagnose van kasttransformatoren kunnen deze algoritmen enorme hoeveelheden data efficiënt verwerken, potentiële foutpatronen detecteren en betrouwbare diagnoseresultaten opleveren, waardoor ze onze diagnose- en detectiewerkzaamheden tot "intelligente assistent" maken.

2.2 Foutdiagnosemethoden voor Kasttransformatoren in Fotovoltaïsche Energiecentrales

Traditionele foutdiagnose is afhankelijk van professioneel personeel voor een grondige detectie en analyse, wat tijdrovend, arbeidsintensief en gemakkelijk beïnvloedbaar is door subjectieve interferentie. De diagnosemodus gebaseerd op kunstmatige intelligentie-algoritmen heeft echter doorbraken bereikt in automatisering en intelligentie. Door de operatiedata en statusparameters van de kasttransformator te verzamelen en te combineren met de kenmerken van het algoritme, kan het snel en nauwkeurig fouttypen identificeren, de efficiëntie en nauwkeurigheid van de diagnose verbeteren.

Dit kan niet alleen de bedrijfs- en onderhoudskosten verminderen, maar ook voorafgaand foutrisico's voorkomen, helpen bij het verbeteren van de prestaties en betrouwbaarheid van de centrale, en is een belangrijke richting voor de optimalisatie van het frontlinie-diagnose- en detectieproces.

2.3 Voordelen van Kunstmatige Intelligentie-Algoritmen in Technische Foutdiagnose

In de frontlinie-diagnose- en detectiepraktijk zijn de voordelen van kunstmatige intelligentie-algoritmen zeer significant:

• Gegevensverwerking en -optimalisatiecapaciteit: Het kan enorme hoeveelheden complexe gegevens verwerken, potentiële regels ontdekken, sleutelfuncties extraheren en kan continu leren en optimaliseren, waardoor de nauwkeurigheid en stabiliteit van de diagnose gestaag verbetert, zodat de foutidentificatie nauwkeuriger wordt.

• Aanpassings- en generalisatiecapaciteit: Het heeft een sterke omgevingsaanpassingscapaciteit, kan flexibel aanpassen aan foutscenario's en is geschikt voor de foutdiagnose van verschillende soorten kasttransformatoren. Door gegevensanalyse en casusvergelijking kan het snel foutpatronen zoals temperatuuranomalieën en isolatieschade lokaliseren, en de richting aangeven voor diagnose- en detectiewerkzaamheden.

• Real-time monitoring en vroegwaarschuwing: Het kan real-time statusmonitoring en vroegwaarschuwing realiseren, potentiële problemen in de eerste plaats vaststellen en de systeemdowntime verkorten. Dit is van groot belang voor het waarborgen van de continue elektriciteitsproductie van de centrale.

Bovendien kan het algoritme multi-bron heterogene informatie zoals sensorgegevens en bedrijfslogboeken integreren om een volledige fusieanalyse te realiseren, de omvattende en betrouwbaarheid van de diagnose verbeteren, en solide ondersteuning bieden voor beslissingen over bedrijfsvoering en onderhoud. Het blijkt dat in de typische foutdiagnose van kasttransformatoren, kunstmatige intelligentie-algoritmen van cruciale waarde zijn voor het verbeteren van de stabiliteit en veiligheid van apparatuur en het bevorderen van de duurzame ontwikkeling van energiecentrales.

3 Onderzoeksmethoden
3.1 Gegevensverzameling en -verwerking

In het onderzoek gedreven door frontlinie-diagnose- en detectiewerkzaamheden is gegevensverzameling en -verwerking een basislink voor de typische foutdiagnose van kasttransformatoren. We plaatsen sensoren op de kasttransformatoren om belangrijke parameters zoals temperatuur, vochtigheid, stroom en spanning in real-time en periodiek te monitoren. De gegevens worden gelijktijdig naar de opslagservers geüpload voor archivering. De rauwe gegevens ondergaan voorbewerkingen zoals geruisreductie, uitschakeling van anomaliewaarden en reiniging om een betrouwbare kwaliteit te waarborgen. Ten slotte wordt een volledig dataset gecreëerd, leggen een fundament voor latere kenmerkextractie en modelbouw.

3.2 Kenmerkextractie en -selectie

In de fase van kenmerkextractie worden uit de rauwe gegevens meerdere kenmerken gemined die de werkingstoestand van de kasttransformator weerspiegelen, inclusief dimensies zoals gemiddelde temperatuur, piekstroom en frequentieverdeling. Via statistische en frequentieanalyse worden representatieve kenmerkparameters geselecteerd; vervolgens worden methoden zoals Principal Component Analysis (PCA) gebruikt voor dimensionaliteitsreductie en redundantie-eliminatie, en worden sleutelkenmerken zorgvuldig geselecteerd om een solide gegevensbasis te leggen voor modeltraining.

3.3 Bouw van Foutdiagnosemodel

Op basis van de behoeften van frontlinie-diagnose- en detectiewerkzaamheden bouwen we een foutdiagnosemodel aangedreven door kunstmatige intelligentie-algoritmen:

• Introductie van Convolutional Neural Network (CNN): Voer diepgaande abstracte leer uit op kenmerkgegevens. Door meerdere convolutie- en pooling-operaties worden sleutelkenmerken laag voor laag geëxtraheerd, en een nauwkeurige kenmerkrepresentatie gecreëerd.

• Integratie van Long Short-Term Memory Network (LSTM): Vang de tijdcorrelatie van gegevensreeksen, versterk het model's leren van tijdreeksafhankelijkheden, en verbeter de nauwkeurigheid en generalisatiecapaciteit van de diagnose.

• Bouw van End-to-End Model: Combineer de voordelen van CNN en LSTM om een full-proces foutdiagnosemodel te creëren, waarmee automatische identificatie en vroegwaarschuwing van diverse typische fouten in kasttransformatoren wordt gerealiseerd. Na training en validatie met een grote dataset heeft het model opmerkelijke resultaten behaald in foutdiagnosetaken, waarmee een technische barrière wordt opgebouwd voor de veilige werking van energiecentrales.

4 Experimenteel Ontwerp en Resultaat Analyse
4.1 Experimenteel Ontwerp

Het experiment is gebaseerd op de gegevens van echte kasttransformatoren in fotovoltaïsche energiecentrales. We selecteren representatieve kasttransformatorapparatuur uit meerdere energiecentrales en voeren langdurige gegevensverzameling uit, die normale werking en diverse typische foutcondities omvat. De dataset wordt in verhouding gesplitst in een trainingsset en een testset om de objectiviteit van de modeltraining en -evaluatie te waarborgen. Tegelijkertijd worden simulatie-experimenten uitgevoerd voor verschillende foutsituaties om de diagnoseefficiëntie van het model volledig te verifiëren, in overeenstemming met de behoeften van frontlinie-diagnose- en detectiescenario's.

4.2 Presentatie en Analyse van Resultaten

Het experiment toont aan dat het diagnosemodel aangedreven door kunstmatige intelligentie-algoritmen uitmuntend presteert in de foutdiagnose van kasttransformatoren. Bij het identificeren van typische fouten zoals winding-aarding, kortsluiting en temperatuuranomalieën, is de nauwkeurigheid en recall-rate aanzienlijk: de nauwkeurigheid en recall-rate van winding-aardingfouten in de testset overschrijden 90%; de nauwkeurigheid van kortsluitingsfouten bereikt meer dan 85%. De voorspelling van het optreden en de locatie van fouten door het model kan op tijd alarmen activeren, de bedrijfsvoering en onderhoudsafhandeling leiden, en effectief foutverliezen verminderen, waarmee de technische waarde wordt gedemonstreerd.

4.3 Vergelijking en Discussie

In vergelijking met traditionele diagnosetechnieken staan de voordelen van het kunstmatige intelligentiemodel prominent: traditionele methoden zijn afhankelijk van handmatige analyse, met grote subjectieve fouten en lage efficiëntie; terwijl het model automatische en snelle diagnose realiseert, zowel met verbeterde nauwkeurigheid als betrouwbaarheid. In het licht van grootschalige en complexe gegevensscenario's heeft het model een sterkere aanpassings- en generalisatiecapaciteit, en biedt het efficiënte technische ondersteuning voor de veilige en stabiele werking van kasttransformatoren. Daarom kan worden geconcludeerd dat de kunstmatige intelligentie-algoritme diagnosemethode die in dit onderzoek wordt voorgesteld, grote toepassingswaarde en promotievooruitzichten heeft in de bedrijfsvoering en onderhoud van fotovoltaïsche energiecentrales.

5 Conclusie

Het onderzoek naar de typische foutdiagnose van kasttransformatoren in fotovoltaïsche energiecentrales op basis van kunstmatige intelligentie-algoritmen heeft opmerkelijke resultaten bereikt. Door middel van links zoals gegevensverzameling en -verwerking, kenmerkextractie en -selectie, en modelbouw, is een efficiënt en nauwkeurig diagnosemodel succesvol opgebouwd. Experimenten bevestigen de uitstekende prestaties ervan in de identificatie van typische fouten, en bieden bescherming voor de veilige werking van energiecentrales.

Als frontlinie-diagnose- en detectiewerknemer kijk ik uit naar de continue optimalisatie van de modelprestaties in de toekomst en de wijdverspreide toepassing van deze technologie in het gebied van fotovoltaïsche bedrijfsvoering en onderhoud, nieuwe impulsen injecteren in de ontwikkeling van de industrie.