Felfördelning analys för plattmonterade transformatorer i fotovoltaiska kraftverk

Som en frontlinjes felförebyggare och -detektor är jag väl medveten om att med utvidgningen av fotovoltaiska kraftstations skala har lådformade transformatorers fel ett djupt inflytande på systemets stabila drift. Detta dokument fokuserar på användningen av avancerade artificiella intelligensalgoritmer och integrering av dataanalysteknik för att förbättra noggrannheten och effektiviteten i felutrustning av lådformade transformatorer, och bygger en solid teknisk grund för säker och stabil drift av fotovoltaiska kraftstationer. Detta är också ett kärnproblem som jag brådskande behöver lösa i min dagliga drift- och underhållsarbete.

1 Forskningsbakgrund

Lådformade transformatorer i fotovoltaiska kraftstationer, som en central komponent i fotovoltaiska system, har den viktiga uppgiften att omvandla den lågspänningsström som produceras av DC-fotovoltaiska paneler till högspänningsström som lämpar sig för överföring. Under den långvariga driftcykeln uppstår typiska fel som vindningsjord, kortslutning och öppen krets ofta.

Dessa fel stör inte bara kraftstationens normala produktionstakt utan kan också leda till utrustningskada och olycksutveckling. Baserat på frontlinje-diagnos- och detektionsupplevelser, har en djupgående analys av sådana fel en oumbärlig värde för tidig identifiering och lösning av risker och för att säkerställa fotovoltaiska systemets säkra och stabila drift.

2 Tillämpning av artificiell intelligens vid typiska felutrustningar
2.1 Artificiella intelligensalgoritmer

I mitt arbete med frontlinje-felutrustning och -detektion har jag bevittnat de enorma potentialerna hos artificiella intelligensalgoritmer inom felförebyggande av lådformade transformatorer. Huvudströmsalgoritmer som neuronnät, stödvektormaskiner och genetiska algoritmer simulerar människans hjarnas inlärnings- och resonemangslogik, och kan hitta regler och göra exakta prognoser från komplex driftdata. Vid felutrustning av lådformade transformatorer kan dessa algoritmer effektivt bearbeta massiva mängder data, upptäcka potentiella felmönster och ge tillförlitliga diagnosresultat, vilket gör dem till "intelligenta assistenter" för vårt diagnos- och detektionsarbete.

2.2 Felförebyggande metoder för lådformade transformatorer i fotovoltaiska kraftstationer

Traditionellt felförebyggande beror på professionella personer för omfattande kontroll och analys, vilket är tidskrävande, arbetskrävande och lätt påverkat av subjektiva interferenser. Men det diagnostiska läget baserat på artificiella intelligensalgoritmer har uppnått genombrott i automatisering och intelligens. Genom att samla in driftdata och statusparametrar för lådformade transformatorer och kombinera med algoritmernas egenskaper, kan man snabbt och exakt identifiera feltyper, förbättra effektiviteten och noggrannheten i diagnosen.

Detta kan inte bara minska drift- och underhållskostnaderna utan också undvika feldetaljer i förväg, bidra till att förbättra kraftstationens prestanda och tillförlitlighet, och är en viktig riktning för att optimera frontlinje-diagnos- och detektionsprocessen.

2.3 Fördelar med artificiella intelligensalgoritmer vid teknisk felförebyggande

I praktiken med frontlinje-diagnos och -detektion är fördelarna med artificiella intelligensalgoritmer mycket betydande:

• Dataprocessering och optimeringskapacitet: Den kan hantera massiva komplexa data, gräva fram potentiella regler, extrahera nyckelattribut, och kan kontinuerligt lära och optimera, vilket gradvis förbättrar diagnosens noggrannhet och stabilitet, gör felidentifieringen mer exakt.

• Anpassningsbarhet och generaliseringskapacitet: Den har stark miljöanpassningsförmåga, kan flexibelt justera efter felscenarier, och är lämplig för felförebyggande av olika typer av lådformade transformatorer. Genom dataanalys och falljämförelse kan den snabbt lokalisera felmönster som temperaturavvikelse och isoleringskada, pekar ut riktningen för diagnos- och detektionsarbete.

• Real-tidsovervakning och tidig varning: Den kan realisera realtidstillståndsovervakning och tidig varning, fånga potentiella problem i första hand, och förkorta systemets nedtidsperiod. Detta är av stor betydelse för att säkerställa kraftstationens kontinuerliga strömförsörjning.

Utöver detta kan algoritmen integrera flera källors heterogena information som sensor-data och driftloggar för att uppnå omfattande fusionsanalys, förbättra diagnosens omfattning och tillförlitlighet, och ge fast stöd för drift- och underhållsbeslut. Det går att se att vid typiska felförebyggande av lådformade transformatorer, har artificiella intelligensalgoritmer en kärnvärde för att förbättra utrustningens stabilitet och säkerhet och främja kraftstationers hållbara utveckling.

3 Forskningsmetoder
3.1 Datainsamling och -behandling

I forskning drivet av frontlinje-diagnos och -detektion är datainsamling och -behandling en grundläggande länk för typiska felförebyggande av lådformade transformatorer. Vi installerar sensorer på lådformade transformatorer för att utföra realtid- och periodisk övervakning av kritiska parametrar som temperatur, fuktighet, ström och spänning. Data överförs samtidigt till lagringsservern för arkivering. Ursprungliga data genomgår förbearbetning som brusreducering, borttagning av avvikande värden och rensning för att säkerställa tillförlitlig kvalitet. Slutligen konstrueras en komplett datamängd, vilket lägger grunden för senare attributextraktion och modellbygge.

3.2 Attributextraktion och -val

Under attributextraktionsskedet grävs flera attribut som återspeglar lådformade transformatorers drifttillstånd ur ursprungliga data, som täcker dimensioner som medeltemperatur, spikström och frekvensfördelning. Genom statistisk och frekvensanalys väljs representativa attributparametrar; därefter används metoder som Principal Component Analysis (PCA) för dimensionsreduktion och avskaffande av redundans, och viktiga attribut väljs noggrant för att lägga en solid datagrund för modellträning.

3.3 Konstruktion av felförebyggande modell

Baserat på behoven för frontlinje-diagnos och -detektion, bygger vi en felförebyggande modell drivet av artificiella intelligensalgoritmer:

• Införande av Convolutional Neural Network (CNN): Utför djup abstrakt inlärning på attributdata. Genom flerlagrade konvolutions- och poolningsoperationer extraheras viktiga attribut lager för lager, och en exakt attributrepresentation konstrueras.

• Integration av Long Short-Term Memory Network (LSTM): Fångar tidsseriekorrelation av datasekvenser, förstärker modellens inlärning av tidsserieberoenden, och förbättrar diagnosens noggrannhet och generaliseringsförmåga.

• Konstruktion av slutpunkt-till-slutpunkt-modell: Kombinerar fördelarna med CNN och LSTM för att skapa en fullständig process felförebyggande modell, realiserar automatisk identifiering och tidig varning av olika typiska fel i lådformade transformatorer. Efter tränings- och verifiering med en storskalig datamängd, har modellen uppnått anmärkningsvärda resultat i felförebyggande uppgifter, bygger en teknisk barriär för kraftstationers säkra drift.

4 Experimentell design och resultatanalys
4.1 Experimentell design

Experimentet baseras på data från verkliga lådformade transformatorer i fotovoltaiska kraftstationer. Vi väljer representativa lådformade transformatorutrustningar från flera kraftstationer och utför långsiktig datainsamling, som täcker normal drift och olika typiska feltilstånd. Datamängden delas upp i en träningsmängd och en testmängd i proportion för att säkerställa objektivitet i modelltränings- och utvärdering. Samtidigt genomförs simuleringsexperiment för olika feltyper för att omfattande verifiera modellens diagnostiska effektivitet, vilket är i linje med behoven för frontlinje-diagnos och -detektionsscenarier.

4.2 Resultatpresentation och -analys

Experimentet visar att felförebyggande modellen drivet av artificiella intelligensalgoritmer presterar utmärkt i felförebyggande av lådformade transformatorer. När det gäller identifiering av typiska fel som vindningsjord, kortslutning och temperaturavvikelse, är noggrannheten och återkallandet betydande: noggrannheten och återkallandet av vindningsjordsfel i testmängden överskrider 90%; noggrannheten för kortslutningsfel når mer än 85%. Modellens prediktion av felens inträffningstid och plats kan utlösa larm i tid, guida drift- och underhållshandling, och effektivt minska felens förluster, vilket visar teknisk värde.

4.3 Jämförelse och diskussion

Jämfört med traditionella diagnostiska metoder är fördelarna med den artificiella intelligensmodellen framträdande: traditionella metoder beror på manuell analys, med stora subjektiva fel och låg effektivitet; medan modellen realiserar automatisk och snabb diagnostik, både förbättrad noggrannhet och tillförlitlighet. I stora och komplexa datascenarior har modellen starkare anpassnings- och generaliseringsförmåga, ger effektiv teknisk support för lådformade transformatorers säkra och stabila drift. Således kan det ses att den artificiella intelligensalgoritm-diagnostiska metod som föreslås i denna forskning har stor tillämpningsvärde och spridningspotential i fotovoltaiska kraftstationers drift och underhåll.

5 Slutsats

Forskningen om typiska felförebyggande av lådformade transformatorer i fotovoltaiska kraftstationer baserat på artificiella intelligensalgoritmer har uppnått anmärkningsvärda resultat. Genom länkar som datainsamling och -behandling, attributextraktion och -val, samt modellkonstruktion, har en effektiv och exakt diagnostisk modell framgångsrikt byggts. Experiment bekräftar dess utmärkta prestanda i identifiering av typiska fel, ger skydd för kraftstationers säkra drift.

Som en frontlinjes felförebyggare och -detektor ser jag fram emot att kontinuerligt optimera modellens prestanda i framtiden och främja denna tekniks breda tillämpning inom fotovoltaiska drift- och underhållsfält, vilket ger ny dynamik till industrins utveckling.