Анализ диагностики неисправностей для трансформаторов в блоках управления на опорах в солнечных электростанциях

В качестве специалиста по диагностике и обнаружению неисправностей на передовой, я хорошо осознаю, что с расширением масштабов солнечных электростанций, неисправности блочных трансформаторов, как одного из ключевых устройств, оказывают глубокое влияние на стабильную работу системы. В данной работе акцент делается на использовании передовых алгоритмов искусственного интеллекта и интеграции технологий анализа данных для повышения точности и эффективности диагностики неисправностей блочных трансформаторов, а также для создания прочного технического фундамента для безопасной и стабильной работы солнечных электростанций. Это также является ключевым вопросом, который мне необходимо срочно решить в своей ежедневной оперативно-ремонтной деятельности.

1 Исследовательский фон

Блочный трансформатор в солнечной электростанции, как ключевой компонент фотovoltaической системы, выполняет важную задачу преобразования низковольтного питания, вырабатываемого DC-панелями, в высоковольтное питание, подходящее для передачи. В течение длительного периода эксплуатации часто возникают типичные неисправности, такие как заземление обмотки, короткое замыкание и обрыв.

Эти неисправности не только нарушают нормальный ритм выработки электроэнергии станцией, но и могут привести к повреждению оборудования и эскалации аварий. На основе опыта диагностики и обнаружения на передовой, глубокий анализ таких неисправностей имеет незаменимую ценность для раннего выявления и устранения рисков, а также обеспечения безопасной и стабильной работы фотovoltaической системы.

2 Применение искусственного интеллекта в диагностике типичных неисправностей
2.1 Алгоритмы искусственного интеллекта

В своей работе по диагностике и обнаружению неисправностей на передовой я стал свидетелем огромного потенциала алгоритмов искусственного интеллекта в области диагностики блочных трансформаторов. Основные алгоритмы, такие как нейронные сети, метод опорных векторов и генетические алгоритмы, имитируют логику обучения и рассуждений человеческого мозга, и могут извлекать правила и делать точные прогнозы из сложных операционных данных. При диагностике неисправностей блочных трансформаторов эти алгоритмы могут эффективно обрабатывать огромные объемы данных, обнаруживать потенциальные паттерны неисправностей и выдавать надежные результаты диагностики, становясь "интеллектуальным помощником" в нашей работе по диагностике и обнаружению неисправностей.

2.2 Методы диагностики неисправностей блочных трансформаторов в солнечных электростанциях

Традиционная диагностика неисправностей основана на всестороннем обследовании и анализе профессиональными специалистами, что требует много времени, трудоемко и легко подвержено субъективным помехам. Однако режим диагностики, основанный на алгоритмах искусственного интеллекта, достиг прорывов в автоматизации и интеллектуализации. Сбор данных о работе и параметрах состояния блочного трансформатора в сочетании с характеристиками алгоритма позволяет быстро и точно определить типы неисправностей, повысить эффективность и точность диагностики.

Это не только снижает затраты на эксплуатацию и обслуживание, но и предотвращает риски неисправностей заранее, способствуя улучшению производительности и надежности станции, и является важным направлением оптимизации процесса диагностики и обнаружения на передовой.

2.3 Преимущества алгоритмов искусственного интеллекта в технической диагностике неисправностей

На практике диагностики и обнаружения на передовой преимущества алгоритмов искусственного интеллекта очень значительны:

• Способность обработки и оптимизации данных: они могут обрабатывать огромные объемы сложных данных, извлекать потенциальные правила, выделять ключевые характеристики, и могут постоянно учиться и оптимизироваться, постепенно повышая точность и стабильность диагностики, делая идентификацию неисправностей более точной.

• Адаптивность и обобщающая способность: они обладают высокой адаптивностью к окружающей среде, могут гибко адаптироваться к различным сценариям неисправностей, и подходят для диагностики неисправностей различных типов блочных трансформаторов. Через анализ данных и сравнение случаев они могут быстро определить паттерны неисправностей, такие как аномалии температуры и повреждение изоляции, указывая направление для работы по диагностике и обнаружению.

• Реальное время мониторинга и раннее предупреждение: они могут реализовать реальное время мониторинга состояния и раннее предупреждение, захватывая потенциальные проблемы в первую очередь, и сокращая время простоя системы. Это имеет большое значение для обеспечения непрерывной выработки электроэнергии станцией.

Кроме того, алгоритм может интегрировать многопрофильную гетерогенную информацию, такую как данные датчиков и журналы операций, для достижения комплексного анализа, улучшая полноту и надежность диагностики, и предоставляя прочную поддержку для принятия решений по эксплуатации и обслуживанию. Можно видеть, что при типичной диагностике неисправностей блочных трансформаторов, алгоритмы искусственного интеллекта имеют ключевое значение для повышения стабильности и безопасности оборудования, а также для продвижения устойчивого развития станций.

3 Методы исследования
3.1 Сбор и обработка данных

В исследовании, направленном на диагностику и обнаружение на передовой, сбор и обработка данных являются базовым звеном для типичной диагностики неисправностей блочных трансформаторов. Мы размещаем датчики на блочных трансформаторах для проведения реального времени и периодического мониторинга ключевых параметров, таких как температура, влажность, ток и напряжение. Данные одновременно загружаются на сервер хранения для архивирования. Исходные данные проходят предварительную обработку, такую как удаление шума, исключение аномальных значений и очистка, чтобы гарантировать надежное качество. Наконец, создается полный набор данных, закладывая основу для последующего извлечения признаков и построения модели.

3.2 Извлечение и выбор признаков

На этапе извлечения признаков из исходных данных добываются множественные признаки, отражающие состояние работы блочного трансформатора, охватывающие размерности, такие как средняя температура, пиковый ток и распределение частот. С помощью статистического и частотного анализа выбираются представительные параметры признаков; затем, используются методы, такие как анализ главных компонент (PCA) для снижения размерности и удаления избыточности, и тщательно выбираются ключевые признаки, закладывая прочный фундамент данных для обучения модели.

3.3 Построение модели диагностики неисправностей

На основе потребностей диагностики и обнаружения на передовой мы строим модель диагностики неисправностей, управляемую алгоритмами искусственного интеллекта:

• Введение сверточной нейронной сети (CNN): проводится глубокое абстрактное обучение на данных признаков. Через многослойные свертки и операции пулинга, ключевые признаки извлекаются слой за слоем, и строится точное представление признаков.

• Интеграция долгосрочной памяти LSTM: захватывается временная корреляция последовательностей данных, усиливается обучение модели временным зависимостям, и повышается точность и обобщающая способность диагностики.

• Построение модели end-to-end: объединяются преимущества CNN и LSTM для создания модели полного цикла диагностики неисправностей, реализуя автоматическое распознавание и раннее предупреждение различных типичных неисправностей блочных трансформаторов. После обучения и проверки на большом наборе данных, модель достигла значительных результатов в задачах диагностики неисправностей, создавая технический барьер для безопасной работы станций.

4 Экспериментальное проектирование и анализ результатов
4.1 Экспериментальное проектирование

Эксперимент основан на данных реальных блочных трансформаторов в солнечных электростанциях. Мы выбираем представительное оборудование блочных трансформаторов из нескольких станций и проводим долгосрочный сбор данных, охватывающий нормальную работу и различные типичные условия неисправностей. Набор данных разделяется на тренировочный и тестовый наборы в определенных пропорциях, чтобы обеспечить объективность обучения и оценки модели. Одновременно проводятся симуляционные эксперименты для различных типов неисправностей, чтобы всесторонне проверить эффективность диагностики модели, что соответствует потребностям сценариев диагностики и обнаружения на передовой.

4.2 Представление и анализ результатов

Эксперимент показал, что модель диагностики, управляемая алгоритмами искусственного интеллекта, отлично справляется с диагностикой неисправностей блочных трансформаторов. При идентификации типичных неисправностей, таких как заземление обмотки, короткое замыкание и аномалии температуры, точность и полнота весьма значительны: точность и полнота неисправностей заземления обмотки в тестовом наборе превышают 90%; точность неисправностей короткого замыкания составляет более 85%. Прогнозирование времени и места возникновения неисправностей моделью может своевременно вызвать тревогу, руководить действиями по эксплуатации и обслуживанию, и эффективно снизить потери от неисправностей, демонстрируя техническую ценность.

4.3 Сравнение и обсуждение

По сравнению с традиционными методами диагностики, преимущества модели искусственного интеллекта очевидны: традиционные методы зависят от ручного анализа, с большим субъективным ошибками и низкой эффективностью; в то время как модель реализует автоматическую и быструю диагностику, повышая как точность, так и надежность. В условиях больших объемов и сложных данных, модель обладает более высокой адаптивностью и обобщающей способностью, предоставляя эффективную техническую поддержку для безопасной и стабильной работы блочных трансформаторов. Таким образом, можно увидеть, что метод диагностики, основанный на алгоритмах искусственного интеллекта, предложенный в данном исследовании, имеет большую практическую ценность и перспективы применения в эксплуатации и обслуживании солнечных электростанций.

5 Заключение

Исследование типичной диагностики неисправностей блочных трансформаторов в солнечных электростанциях, основанное на алгоритмах искусственного интеллекта, достигло значительных результатов. Через этапы сбора и обработки данных, извлечения и выбора признаков, а также построения модели, была успешно создана эффективная и точная модель диагностики. Эксперименты подтвердили ее отличную производительность в идентификации типичных неисправностей, обеспечивая защиту для безопасной работы станций.

В качестве специалиста по диагностике и обнаружению на передовой, я с нетерпением жду дальнейшего совершенствования производительности модели в будущем и продвижения широкого применения этой технологии в области эксплуатации и обслуживания солнечных электростанций, внося новый импульс в развитие отрасли.