Analiza diagnozy awarii transformatorów umieszczonych w skrzyniach w elektrowniach fotowoltaicznych

Jako pracownik pierwszej linii ds. diagnozowania i wykrywania awarii jestem dobrze świadomy, że z rozszerzeniem skali stacji fotowoltaicznych, awarie transformatorów skrzynkowych, jako jednego z kluczowych urządzeń, mają głęboki wpływ na stabilne działanie systemu. Niniejszy artykuł koncentruje się na wykorzystaniu zaawansowanych algorytmów sztucznej inteligencji oraz integracji technologii analizy danych w celu poprawy dokładności i efektywności diagnozowania awarii transformatorów skrzynkowych, budując solidne podstawy techniczne dla bezpiecznego i stabilnego działania stacji fotowoltaicznych. Jest to również kluczowy problem, który急需在日常运维工作中解决的核心问题。

1. Badawcze tło

Transformator skrzynkowy w stacji fotowoltaicznej, będąc kluczowym elementem systemu fotowoltaicznego, pełni kluczową misję przekształcania napięcia stałego o niskim napięciu wydawanego przez panele fotowoltaiczne DC w napięcie wysokie odpowiednie do przesyłania. W długim cyklu eksploatacji często występują typowe awarie, takie jak uziemienie zwinięć, zwarcie i przepięć.

Te awarie nie tylko zakłócają normalny rytm produkcji energii elektrycznej w stacji, ale mogą również prowadzić do uszkodzenia sprzętu i eskalacji wypadków. Na podstawie doświadczeń z pierwszej linii diagnozowania i wykrywania, szczegółowa analiza takich awarii ma niezastąpioną wartość dla wczesnego identyfikowania i rozwiązywania ryzyka oraz zapewnienia bezpiecznej i stabilnej pracy systemu fotowoltaicznego.

2. Zastosowanie sztucznej inteligencji w typowej diagnostyce awarii
2.1 Algorytmy sztucznej inteligencji

W mojej pracy z pierwszej linii diagnozowania i wykrywania awarii byłem świadkiem ogromnego potencjału algorytmów sztucznej inteligencji w dziedzinie diagnozowania awarii transformatorów skrzynkowych. Głównodzierżawcy algorytmów, takie jak sieci neuronowe, maszyny wektorów nośnych i algorytmy genetyczne, symulują logikę uczenia się i wnioskowania ludzkiego mózgu, pozwalając na wydobywanie reguł i dokonywanie dokładnych prognoz złożonych danych operacyjnych. W obliczu diagnozowania awarii transformatorów skrzynkowych, te algorytmy mogą efektywnie przetwarzać masywne ilości danych, wykrywać potencjalne wzorce awarii i generować wiarygodne wyniki diagnostyczne, stając się "inteligentnym asystentem" naszej pracy diagnozowania i wykrywania.

2.2 Metody diagnozowania awarii transformatorów skrzynkowych w stacjach fotowoltaicznych

Tradycyjna diagnostyka awarii polega na kompleksowej detekcji i analizie przez specjalistów, co jest czasochłonne, pracochłonne i łatwo podlega wpływowi czynników subiektywnych. Jednak model diagnostyczny oparty na algorytmach sztucznej inteligencji osiągnął przełom w automatyzacji i inteligencji. Poprzez gromadzenie danych operacyjnych i parametrów stanu transformatora skrzynkowego oraz łączenie ich z cechami algorytmu, można szybko i precyzyjnie identyfikować rodzaje awarii, zwiększając efektywność i dokładność diagnostyki.

To nie tylko może zmniejszyć koszty eksploatacji i utrzymania, ale także zapobiegać ryzyku awarii z wyprzedzeniem, wspierając poprawę wydajności i niezawodności stacji, co jest ważnym kierunkiem optymalizacji procesu diagnozowania i wykrywania z pierwszej linii.

2.3 Zalety algorytmów sztucznej inteligencji w technicznej diagnostyce awarii

W praktyce diagnozowania i wykrywania z pierwszej linii, zalety algorytmów sztucznej inteligencji są bardzo znaczące:

• Możliwość przetwarzania i optymalizacji danych: Może obsługiwać masywne złożone dane, wydobywać potencjalne reguły, ekstrahować kluczowe cechy i ciągle uczyć się i optymalizować, stopniowo zwiększając dokładność i stabilność diagnostyki, co sprawia, że identyfikacja awarii jest bardziej precyzyjna.

• Adaptacyjność i zdolność generalizacji: Ma silną adaptację do środowiska, może elastycznie dostosowywać się do scenariuszy awarii i jest odpowiednia do diagnozowania awarii różnych typów transformatorów skrzynkowych. Poprzez analizę danych i porównanie przypadków, może szybko lokalizować wzorce awarii, takie jak anomalie temperatury i uszkodzenie izolacji, wskazując kierunek dla pracy diagnozowania i wykrywania.

• Monitorowanie w czasie rzeczywistym i wczesne ostrzeganie: Może realizować monitorowanie stanu w czasie rzeczywistym i wczesne ostrzeganie, łapiąc potencjalne problemy na samym początku, skracając czas przestoju systemu. To ma ogromne znaczenie dla zapewnienia ciągłej produkcji energii elektrycznej w stacji.

Ponadto, algorytm może integrować heterogeniczne informacje z wielu źródeł, takie jak dane z czujników i dzienników operacyjnych, aby osiągnąć kompleksową analizę fuzji, zwiększyć kompleksowość i niezawodność diagnostyki, a także zapewnić solidne wsparcie dla podejmowania decyzji w zakresie eksploatacji i utrzymania. Można zauważyć, że w typowej diagnostyce awarii transformatorów skrzynkowych, algorytmy sztucznej inteligencji mają kluczową wartość dla poprawy stabilności i bezpieczeństwa sprzętu oraz promowania zrównoważonego rozwoju stacji.

3. Metody badawcze
3.1 Gromadzenie i przetwarzanie danych

W badaniach napędzanych przez diagnozę i wykrywanie z pierwszej linii, gromadzenie i przetwarzanie danych to podstawowy etap w typowej diagnostyce awarii transformatorów skrzynkowych. Rozmieszczamy czujniki na transformatorach skrzynkowych, aby przeprowadzać monitorowanie w czasie rzeczywistym i okresowe kluczowych parametrów, takich jak temperatura, wilgotność, prąd i napięcie. Dane są jednocześnie przesyłane do serwera magazynującego do archiwizacji. Surowe dane podlegają przetwarzaniu wstępniemu, takim jak usuwanie szumów, eliminacja wartości odstających i czyszczenie, aby zapewnić niezawodną jakość. Ostatecznie tworzymy kompletny zestaw danych, tworząc podstawę dla kolejnej ekstrakcji cech i budowy modelu.

3.2 Ekstrakcja i selekcja cech

Na etapie ekstrakcji cech z surowych danych wydobywamy wiele cech odzwierciedlających stan działania transformatora skrzynkowego, obejmujących wymiary, takie jak średnia temperatura, szczytowy prąd i rozkład częstotliwości. Przez analizę statystyczną i częstotliwościową wybierane są reprezentatywne parametry cech; następnie, metody takie jak Analiza Głównych Składowych (PCA) są używane do redukcji wymiarowości i usunięcia redundancji, a kluczowe cechy są starannie wybierane, tworząc solidne podstawy danych do treningu modelu.

3.3 Budowa modelu diagnozy awarii

Na podstawie potrzeb diagnozy i wykrywania z pierwszej linii, budujemy model diagnozy awarii napędzany przez algorytmy sztucznej inteligencji:

• Wprowadzenie Sieci Neuronowych Konwolucyjnych (CNN): Przeprowadzenie głębokiego abstrakcyjnego uczenia na danych cech. Poprzez wielopoziomowe operacje konwolucji i pule, kluczowe cechy są ekstrahowane warstwa po warstwie, tworząc precyzyjne reprezentacje cech.

• Integracja Sieci Długiej Pamięci Krótkoterminowej (LSTM): Uchwycenie korelacji czasowych sekwencji danych, wzmocnienie nauki modelu zależności sekwencyjnych, zwiększenie dokładności i zdolności generalizacji diagnostyki.

• Budowa modelu end-to-end: Połączenie zalet CNN i LSTM, tworząc pełny proces modelu diagnozy awarii, realizując automatyczne rozpoznawanie i wczesne ostrzeganie różnych typowych awarii transformatorów skrzynkowych. Po treningu i walidacji z dużym zestawem danych, model osiągnął imponujące rezultaty w zadaniach diagnozy awarii, budując technologiczną barierę dla bezpiecznej pracy stacji.

4. Projekt eksperymentalny i analiza wyników
4.1 Projekt eksperymentalny

Eksperyment opiera się na danych rzeczywistych transformatorów skrzynkowych w stacjach fotowoltaicznych. Wybieramy reprezentatywne urządzenia transformatorów skrzynkowych z wielu stacji i przeprowadzamy długotrwałe gromadzenie danych, obejmujące normalne działanie i różne typowe stany awarii. Zestaw danych jest podzielony na zestaw treningowy i testowy w proporcjach, aby zapewnić obiektywność treningu i oceny modelu. Równocześnie przeprowadzane są symulacje dla różnych typów awarii, aby kompleksowo zweryfikować efektywność diagnostyczną modelu, co jest zgodne z potrzebami scenariuszy diagnozowania i wykrywania z pierwszej linii.

4.2 Prezentacja i analiza wyników

Eksperyment pokazał, że model diagnozy napędzany przez algorytmy sztucznej inteligencji działa doskonale w diagnozowaniu awarii transformatorów skrzynkowych. Podczas identyfikacji typowych awarii, takich jak uziemienie zwinięć, zwarciowe i anomalie temperatury, dokładność i recall są znaczne: dokładność i recall awarii uziemienia zwinięć w zestawie testowym przekraczają 90%; dokładność awarii zwarciowych osiąga ponad 85%. Prognozowanie czasu i miejsca wystąpienia awarii przez model może wywołać alarmy w odpowiednim czasie, kierować interwencjami eksploatacyjnymi i utrzymaniem, skutecznie zmniejszając straty związane z awariami, demonstrując wartość technologiczną.

4.3 Porównanie i dyskusja

W porównaniu z tradycyjnymi metodami diagnostycznymi, korzyści modelu sztucznej inteligencji są oczywiste: tradycyjne metody polegają na analizie ręcznej, z dużymi błędami subiektywnymi i niską efektywnością; podczas gdy model umożliwia automatyczne i szybkie diagnozowanie, zwiększając zarówno dokładność, jak i niezawodność. W obliczu dużych skali i złożonych scenariuszy danych, model ma większą adaptacyjność i zdolność generalizacji, zapewniając skuteczne wsparcie techniczne dla bezpiecznej i stabilnej pracy transformatorów skrzynkowych. Można zatem stwierdzić, że proponowana w tym badaniu metoda diagnostyki algorytmami sztucznej inteligencji ma duże zastosowanie i perspektywy promowania w eksploatacji i utrzymaniu stacji fotowoltaicznych.

5. Wniosek

Badania nad typową diagnostyką awarii transformatorów skrzynkowych w stacjach fotowoltaicznych oparte na algorytmach sztucznej inteligencji przyniosły imponujące rezultaty. Poprzez etapy, takie jak gromadzenie i przetwarzanie danych, ekstrakcja i selekcja cech, oraz budowa modelu, udało się zbudować efektywny i precyzyjny model diagnostyczny. Eksperymenty potwierdziły jego doskonałe wyniki w identyfikacji typowych awarii, zapewniając ochronę dla bezpiecznej pracy stacji.

Jako pracownik pierwszej linii ds. diagnozowania i wykrywania awarii, spodziewam się ciągłego optymalizowania wydajności modelu w przyszłości i szerokiego stosowania tej technologii w dziedzinie eksploatacji i utrzymania fotowoltaiki, wprowadzając nowy impuls do rozwoju branży.