Аналіз діагностики вад для трансформаторів на підставі в сонячних електростанціях

Як працівник першої лінії діагностики та виявлення несправностей, я добре розумію, що з розширенням масштабів сонячних електростанцій, несправності боксових трансформаторів, як одне з ключових обладнань, мають глибокий вплив на стабільну роботу системи. Ця стаття зосереджується на використанні передових алгоритмів штучного інтелекту та інтеграції технологій аналізу даних для підвищення точності та ефективності діагностики несправностей боксових трансформаторів, а також для створення міцної технічної основи для безпечного та стабільного функціонування сонячних електростанцій. Це також центральна проблема, яку мені терміново потрібно вирішити у своїй повсякденній роботі з операційного управління та обслуговування.

1 Фон дослідження

Боксовий трансформатор на сонячній електростанції, як ключова компонента сонячної системи, виконує важливу місію перетворення низьковольтного струму, випущеного DC-панелями, на високовольтний струм, придатний для передачі. Під час довготривалого циклу роботи часто виникають типові несправності, такі як заземлення витків, коротке замкнення та відкритий контур.

Ці несправності не лише порушують нормальний ритм виробництва електроенергії на станції, але також можуть призводити до пошкодження обладнання та ескалації аварій. На основі досвіду діагностики та виявлення несправностей на першій лінії, глибокий аналіз таких несправностей має незамінну цінність для раннього виявлення та усунення ризиків, а також забезпечення безпечного та стабільного функціонування сонячної системи.

2 Застосування штучного інтелекту у діагностиці типових несправностей
2.1 Алгоритми штучного інтелекту

У процесі діагностики та виявлення несправностей на першій лінії я свідчить про великий потенціал алгоритмів штучного інтелекту у сфері діагностики несправностей боксових трансформаторів. Послідовні алгоритми, такі як нейронні мережі, машини опорних векторів та генетичні алгоритми, імітують логіку навчання та міркування людського мозку, і можуть видобувати правила та робити точні прогнози зі складних даних операцій. У випадку діагностики несправностей боксових трансформаторів, ці алгоритми можуть ефективно обробляти масивні дані, виявляти потенційні моделі несправностей та виводити надійні результати діагностики, стаючи "розумним помічником" для нашої роботи з діагностики та виявлення.

2.2 Методи діагностики несправностей боксових трансформаторів на сонячних електростанціях

Традиційна діагностика несправностей спирається на професіоналів для комплексного виявлення та аналізу, що є трудомістким, витратним за часом та легко вразливим для суб'єктивного втручання. Однак, модель діагностики на основі алгоритмів штучного інтелекту досягла прориву в автоматизації та інтелектуальній обробці. Шляхом збору даних про роботу та параметри стану боксового трансформатора та поєднання з характеристиками алгоритму, можна швидко та точно визначити типи несправностей, підвищивши ефективність та точність діагностики.

Це не лише зменшує витрати на операційне управління та обслуговування, але також допомагає уникнути ризики несправностей наперед, сприяючи покращенню продуктивності та надійності електростанції, і є важливим напрямком для оптимізації процесу діагностики та виявлення на першій лінії.

2.3 Переваги алгоритмів штучного інтелекту у технічній діагностиці несправностей

У практиці діагностики та виявлення на першій лінії переваги алгоритмів штучного інтелекту є дуже значущими:

• Здатність до обробки та оптимізації даних: Вони можуть обробляти масивні складні дані, видобувати потенційні правила, витягувати ключові ознаки, та можуть постійно навчатися та оптимізуватися, стабільно покращуючи точність та стабільність діагностики, роблячи виявлення несправностей більш точним.

• Адаптивність та загальність: Вони мають сильну адаптивність до середовища, можуть гнучко регулюватися залежно від сценаріїв несправностей, та підходять для діагностики різних типів боксових трансформаторів. Через аналіз даних та порівняння випадків, можна швидко визначити моделі несправностей, такі як аномалії температури та пошкодження ізоляції, вказуючи напрямок для роботи з діагностики та виявлення.

• Реальній моніторинг та раннє попередження: Вони можуть реалізувати реальній моніторинг стану та раннє попередження, вловлюючи потенційні проблеми зразу, та скорочуючи простої системи. Це має велике значення для забезпечення неперервного виробництва електроенергії на електростанції.

Крім того, алгоритми можуть інтегрувати багатоджерельні гетерогенні дані, такі як даних датчиків та журналів роботи, для комплексного аналізу, підвищуючи всебічність та надійність діагностики, та надаючи міцну підтримку для прийняття рішень щодо операційного управління та обслуговування. Таким чином, у типовій діагностиці несправностей боксових трансформаторів, алгоритми штучного інтелекту мають ключову цінність для підвищення стабільності та безпеки обладнання, та сприяння сталому розвитку електростанцій.

3 Методи дослідження
3.1 Збір та обробка даних

У дослідженні, що керується потребами діагностики та виявлення на першій лінії, збір та обробка даних є базовим елементом для типової діагностики несправностей боксових трансформаторів. Ми розташовуємо датчики на боксових трансформаторах для реального та періодичного моніторингу ключових параметрів, таких як температура, вологість, струм та напруга. Дані одночасно завантажуються на сервер зберігання для архівації. Оригінальні дані піддаються передобработці, такій як зниження шуму, видалення аномальних значень та очищення, для забезпечення надійної якості. Нарешті, формується повний набір даних, що закладає основу для подальшого видобування ознак та побудови моделей.

3.2 Видобування та вибір ознак

На етапі видобування ознак з оригінальних даних видобуваються численні ознаки, що відображають стан роботи боксового трансформатора, що охоплюють розміри, такі як середня температура, піковий струм та розподіл частот. Через статистичний та частотний аналіз вибираються представні ознаки; потім методи, такі як Аналіз головних компонент (PCA), використовуються для зменшення розмірності та видалення надлишковості, та обережно вибираються ключові ознаки, що закладають міцну основу для тренування моделей.

3.3 Побудова моделі діагностики несправностей

На основі потреб діагностики та виявлення на першій лінії, ми будуємо модель діагностики несправностей, що керується алгоритмами штучного інтелекту:

• Впровадження конволюційної нейронної мережі (CNN): Глибоке абстрактне навчання на даних ознак. Через багаторівневі конволюційні та пулинг-операції, ключові ознаки видобуваються послідовно, та створюється точне представлення ознак.

• Інтеграція мережі довгосрочної пам'яті (LSTM): Виявлення часових кореляцій послідовностей даних, посилення навчання моделі залежностям у часових рядках, та підвищення точності та загальної здатності діагностики.

• Побудова моделі від-кінця-до-кінця: Поєднання переваг CNN та LSTM для створення повної моделі діагностики несправностей, реалізація автоматичного виявлення та раннього попередження різних типових несправностей боксових трансформаторів. Після тренування та перевірки на масштабному наборі даних, модель досягла вражаючих результатів у задачах діагностики несправностей, створюючи технічний бар'єр для безпечного функціонування електростанцій.

4 Дизайн експерименту та аналіз результатів
4.1 Дизайн експерименту

Експеримент базується на даних реальних боксових трансформаторів на сонячних електростанціях. Ми вибираємо представні боксові трансформатори з різних електростанцій та проводимо довготривалий збір даних, що охоплює нормальну роботу та різні типові умови несправностей. Набір даних розбивається на тренувальний та тестовий набори в пропорції, щоб забезпечити об'єктивність тренування та оцінки моделі. Одночасно проводяться симуляційні експерименти для різних типів несправностей, щоб комплексно перевірити ефективність діагностики моделі, що відповідає потребам діагностики та виявлення на першій лінії.

4.2 Представлення та аналіз результатів

Експеримент показує, що модель діагностики, керована алгоритмами штучного інтелекту, демонструє відмінні результати у діагностиці несправностей боксових трансформаторів. При виявленні типових несправностей, таких як заземлення витків, коротке замкнення та аномалії температури, точність та повнота виявлення є значущими: точність та повнота виявлення несправностей заземлення витків в тестовому наборі перевищують 90%; точність виявлення коротких замикань досягає більше 85%. Прогнозування часу та місця виникнення несправностей моделлю може вчасно запускати сигнали тривоги, керувати діями з операційного управління та обслуговування, та ефективно зменшувати втрати від несправностей, що демонструє технічну цінність.

4.3 Порівняння та обговорення

Порівняно з традиційними методами діагностики, переваги моделі штучного інтелекту є виразними: традиційні методи спираються на ручний аналіз, що має великі суб'єктивні помилки та низьку ефективність; тоді як модель реалізує автоматичну та швидку діагностику, підвищуючи як точність, так і надійність. У випадку масштабних та складних даних, модель має більшу адаптивність та загальність, надаючи ефективну технічну підтримку для безпечного та стабільного функціонування боксових трансформаторів. Отже, можна зробити висновок, що метод діагностики на основі алгоритмів штучного інтелекту, запропонований у цьому дослідженні, має велику цінність та перспективи застосування у операційному управлінні та обслуговуванні сонячних електростанцій.

5 Висновок

Дослідження типової діагностики несправностей боксових трансформаторів на сонячних електростанціях на основі алгоритмів штучного інтелекту досягло вражаючих результатів. Через такі етапи, як збір та обробка даних, видобування та вибір ознак, та побудова моделей, було успішно створено ефективну та точну модель діагностики. Експерименти підтвердили її відмінну продуктивність у виявленні типових несправностей, забезпечуючи захист для безпечного функціонування електростанцій.

Як працівник першої лінії діагностики та виявлення несправностей, я сподіваюся на постійне оптимізування продуктивності моделі в майбутньому та широке застосування цієї технології у сфері операційного управління та обслуговування сонячних електростанцій, вносячи новий імпульс до розвитку галузі.