Pagsusuri ng Pagsusunog sa Transformer na Naka-mount sa Pad sa Mga Solar Power Plant

Bilang isang front - line na manggagamot at manghahanap ng kasalanan, malinaw sa akin na habang lumalaki ang saklaw ng mga solar power station, ang mga kasalanan ng mga box - type transformers, bilang isa sa mga pangunahing kagamitan, ay may malalim na epekto sa matatag na pag - opere ng sistema. Ang papel na ito ay nakatuon sa paggamit ng maunlad na algoritmo ng artificial intelligence at pagpapakilala ng teknolohiya ng pagsusuri ng data upang mapabuti ang katumpakan at kahandaan ng pag - diagnose ng mga kasalanan sa mga box - type transformers, at upang makapagtayo ng matatag na teknikal na pundasyon para sa ligtas at matatag na pag - opere ng mga solar power station. Ito rin ang isang pangunahing isyu na kailangan kong agarasin sa aking araw - araw na operasyon at pag - maintain.

1 Pabalik na Pag - aaral

Ang box - type transformer sa isang solar power station, bilang isang pangunahing bahagi ng sistema ng solar, ay nagtataguyod ng mahalagang misyon ng pag - convert ng mababang - voltage na kapangyarihan na inilalabas ng mga DC solar panels sa mataas - voltage na kapangyarihan na angkop para sa transmission. Sa mahabang siklo ng pag - opere, madalas nangyayari ang mga tipikal na kasalanan tulad ng winding grounding, short - circuit, at open - circuit.

Ang mga kasalanan na ito hindi lamang nagbabago sa normal na ritmo ng pag - generate ng kapangyarihan ng power station kundi maaari rin itong magresulta sa pagkasira ng kagamitan at paglaki ng pinsala. Batay sa karanasan sa front - line diagnosis at pag - detect, ang malalim na pagsusuri ng mga kasalanan na ito ay may hindi maaaring palitan na halaga para sa maagang pag - identify at pag - resolve ng mga panganib at pag - ensure ng ligtas at matatag na pag - opere ng sistema ng solar.

2 Paggamit ng Artificial Intelligence sa Tipikal na Pag - diagnose ng Kasalanan
2.1 Algoritmo ng Artificial Intelligence

Sa aking trabaho sa front - line fault diagnosis at pag - detect, nakita ko ang malaking potensyal ng mga algoritmo ng artificial intelligence sa larangan ng pag - diagnose ng kasalanan ng mga box - type transformers. Ang mga pangunahing algoritmo tulad ng neural networks, support vector machines, at genetic algorithms ay nag - simula ng proseso ng pag - learn at pag - reason ng utak ng tao, at maaaring buksan ang mga regla at gumawa ng tumpak na hula mula sa komplikadong datos ng operasyon. Sa harap ng pag - diagnose ng kasalanan ng mga box - type transformers, ang mga algoritmo na ito ay maaaring mabilis na prosesuhin ang masalimuot na datos, detekta ang potensyal na pattern ng kasalanan, at ilabas ang reliableng resulta ng pag - diagnose, naging ang "intelligent assistant" para sa aming pag - diagnose at pag - detect.

2.2 Mga Paraan ng Pag - diagnose ng Kasalanan para sa Box - Type Transformers sa Solar Power Stations

Ang tradisyonal na pag - diagnose ng kasalanan ay umasa sa mga propesyonal na personal para sa komprehensibong pag - detect at pagsusuri, na kung saan ay maaaring maging time - consuming, labor - intensive, at madaling maapektuhan ng subjectivity. Gayunpaman, ang mode ng pag - diagnose batay sa algoritmo ng artificial intelligence ay nakuha na ang breakthroughs sa automation at intelihensya. Sa pamamagitan ng pag - collect ng datos ng operasyon at state parameters ng box - type transformer at pag - combine sa mga katangian ng algoritmo, maaari itong mabilis at tumpak na i - identify ang mga uri ng kasalanan, bumili ng epektividad at katumpakan ng pag - diagnose.

Ito ay hindi lamang maaaring bawasan ang cost ng operasyon at pag - maintain kundi maaari ring maiwasan ang mga panganib ng kasalanan sa unang oras, tumutulong sa pag - improve ng performance at reliabilidad ng power station, at isang mahalagang direksyon para sa pag - optimize ng front - line diagnosis at proseso ng pag - detect.

2.3 Mga Advantages ng Algoritmo ng Artificial Intelligence sa Teknikal na Pag - diagnose ng Kasalanan

Sa praktikal na pag - diagnose at pag - detect, ang mga advantages ng algoritmo ng artificial intelligence ay napakalubhang:

• Kakayahang Proseso at Optimisa ng Datos: Maaari itong handlin ang malaking komplikadong datos, mina ng mga potensyal na regla, extract key features, at maaaring patuloy na matuto at optimise, patuloy na nagpapabuti sa katumpakan at estabilidad ng pag - diagnose, ginagawang mas tumpak ang pag - identify ng kasalanan.

• Adaptive at Generalization Capability: Mayroon itong malakas na adaptability sa kalikasan, maaaring flexibly adjust sa mga scenario ng kasalanan, at angkop para sa pag - diagnose ng iba't ibang uri ng box - type transformers. Sa pamamagitan ng pagsusuri ng datos at case comparison, maaari itong mabilis na lokasyon ng mga pattern ng kasalanan tulad ng anomalya ng temperatura at pinsala sa insulasyon, pointing out the direction for diagnosis and detection work.

• Real - Time Monitoring at Early Warning: Maaari itong maisagawa ang real - time state monitoring at early warning, capture potential problems in the first place, at shorten the system downtime. This is of great significance for ensuring the continuous power generation of the power station.

Sa karagdagan, ang algoritmo ay maaaring i - integrate ang multi - source heterogeneous information tulad ng sensor data at operation logs upang makamit ang comprehensive fusion analysis, bumili ng comprehensiveness at reliabilidad ng pag - diagnose, at magbigay ng solid support para sa pag - decide sa operasyon at pag - maintain. Makikita na sa typical fault diagnosis ng mga box - type transformers, ang mga algoritmo ng artificial intelligence ay may key value para sa pag - improve ng stability at safety ng kagamitan at promotion ng sustainable development ng power stations.

3 Mga Paraan ng Pag - aaral
3.1 Data Collection at Processing

Sa pag - aaral na pinagbibigyan ng front - line diagnosis at pag - detect, ang data collection at processing ay isang basic link para sa typical fault diagnosis ng mga box - type transformers. Inilalapat namin ang mga sensor sa mga box - type transformers upang gawin ang real - time at periodic monitoring ng mga key parameters tulad ng temperatura, humidity, current, at voltage. Ang datos ay upload din sa storage server para sa archiving. Ang original data ay dadaan sa preprocessing tulad ng denoising, abnormal value elimination, at cleaning upang siguraduhin ang reliable quality. Sa wakas, itatatag ang complete dataset, naglalayong foundation para sa susunod na feature extraction at model building.

3.2 Feature Extraction at Selection

Sa stage ng feature extraction, iminumungkahing maraming features na nirepresenta ang estado ng operasyon ng box - type transformer mula sa original data, na sumasaklaw sa dimensions tulad ng average temperature, peak current, at frequency distribution. Sa pamamagitan ng statistical at frequency analysis, pinili ang representative feature parameters; pagkatapos, gamit ang mga paraan tulad ng Principal Component Analysis (PCA) para sa dimensionality reduction at redundancy removal, at careful selection ng key features upang makapagtayo ng matatag na data foundation para sa model training.

3.3 Construction ng Fault Diagnosis Model

Batay sa pangangailangan ng front - line diagnosis at pag - detect, binubuo namin ang fault diagnosis model na pinapatakbo ng mga algoritmo ng artificial intelligence:

• Pakilala ng Convolutional Neural Network (CNN): Gagawin ang malalim na abstract learning sa feature data. Sa pamamagitan ng multi - layer convolution at pooling operations, inilalabas ang key features layer by layer, at binubuo ang accurate feature representation.

• Integration ng Long Short - Term Memory Network (LSTM): Capture ang time correlation ng data sequences, strengthen ang model's learning ng time - series dependencies, at improve ang katumpakan at generalization ability ng pag - diagnose.

• Construction ng End - to - End Model: Combine ang mga advantage ng CNN at LSTM upang makabuo ng full - process fault diagnosis model, realizado ang automatic identification at early warning ng iba't ibang typical faults ng mga box - type transformers. Matapos ang training at verification sa large - scale dataset, ang model ay nakuha ang remarkable results sa fault diagnosis tasks, nabubuo ang technical barrier para sa ligtas na operasyon ng power stations.

4 Experimental Design at Result Analysis
4.1 Experimental Design

Ang eksperimento ay umaasa sa datos ng tunay na box - type transformers sa solar power stations. Pinili namin ang representative box - type transformer equipment mula sa maraming power stations at ginawa ang long - term data collection, na sumasaklaw sa normal na operasyon at iba't ibang typical fault conditions. Ang dataset ay hinati sa training set at test set sa proportion upang siguraduhin ang objectivity ng model training at evaluation. Sa parehong oras, ginawa ang simulation experiments para sa iba't ibang uri ng kasalanan upang komprehensibong verify ang efficiency ng model, na tugma sa pangangailangan ng front - line diagnosis at detection scenarios.

4.2 Result Presentation at Analysis

Ang eksperimento ay nagpapakita na ang diagnosis model na pinapatakbo ng mga algoritmo ng artificial intelligence ay nagpapakita ng excellent performance sa fault diagnosis ng mga box - type transformers. Kapag tinukoy ang mga typical faults tulad ng winding grounding, short - circuit, at temperature anomalies, ang katumpakan at recall rate ay considerable: ang accuracy at recall rate ng winding grounding faults sa test set ay lumampas sa 90%; ang accuracy ng short - circuit faults ay umabot sa higit sa 85%. Ang prediction ng oras at lugar ng pagkakaroon ng kasalanan ng model ay maaaring trigger alarms sa agad, guide ang operasyon at pag - dispose, at effectively reduce fault losses, demonstrating the technical value.

4.3 Comparison at Discussion

Kumpara sa mga tradisyonal na paraan ng pag - diagnose, ang mga advantage ng artificial intelligence model ay prominent: ang mga tradisyonal na paraan ay umaasa sa manual analysis, na may malaking subjective errors at mababang epektividad; samantalang ang model ay nai - realize ang automatic at rapid diagnosis, na may improved accuracy at reliability. Sa harap ng malaking - scale at complex data scenarios, ang model ay may mas malakas na adaptability at generalization ability, nagbibigay ng efficient technical support para sa ligtas at matatag na operasyon ng mga box - type transformers. Kaya, makikita na ang artificial intelligence algorithm diagnosis method na ipinakilala sa research na ito ay may malaking application value at promotion prospects sa operasyon at maintenance ng solar power stations.

5 Conclusion

Ang pag - aaral sa typical fault diagnosis ng mga box - type transformers sa solar power stations batay sa mga algoritmo ng artificial intelligence ay nakuha ang remarkable results. Sa pamamagitan ng mga links tulad ng data collection at processing, feature extraction at selection, at model construction, matagumpay na binuo ang efficient at accurate diagnosis model. Ang mga eksperimento ay verified ang kanyang excellent performance sa pag - identify ng mga typical faults, nagbibigay ng proteksyon para sa ligtas na operasyon ng power stations.

Bilang isang front - line diagnosis at detection worker, inaasahan ko ang continuous optimization ng performance ng model sa hinaharap at promotion ng widespread application ng teknolohiyang ito sa field ng solar operation at maintenance, injecting new momentum sa pag - unlad ng industriya.