PV پاور پلانٹس میں پیڈ-ماؤنٹڈ ٹرانسفورمرز کے لئے فالٹ تشخیص تجزیہ

فیصلہ کن اور تشخیص کرنے والے کام کے ساتھ، میں بہت واقف ہوں کہ فوٹوولٹائک پاور سٹیشنز کے سائز کے وسیع ہونے کے ساتھ، باکس جاتی ترانسفارمرز کے نقصانات، کلیدی تجهیزات میں سے ایک کے طور پر، نظام کے مستقیم کام کرنے پر گہرा اثر ڈالتا ہے۔ یہ مقالہ پیش رفت شدہ مصنوعی ذہانت کے الگورتھمز کا استعمال کرتے ہوئے اور ڈیٹا تجزیہ کی تکنالوجی کو منسلک کرتے ہوئے، باکس جاتی ترانسفارمرز کے نقصانات کی تشخیص میں دقت اور کارکردگی میں بہتری لانے پر مرکوز ہے، اور فوٹوولٹائک پاور سٹیشنز کے سیف اور مستقیم کام کرنے کے لئے مضبوط تکنیکی بنیاد قائم کرتا ہے۔ یہ میرے روزمرہ کام کے دوران حل کرنے کا ایک کلیدی مسئلہ بھی ہے۔

1 تحقیق کا پس منظر

فوٹوولٹائک پاور سٹیشن میں باکس جاتی ترانسفارمر، فوٹوولٹائک نظام کا ایک کلیدی حصہ کے طور پر، ڈی سی فوٹوولٹائک پینلز سے نکلنے والے کم وولٹیج کو ٹرانسمیشن کے لائق زیادہ وولٹیج میں تبدیل کرنے کا کلیدی کام کرتا ہے۔ لمبے عرصے کے کام کرنے کے دوران، وائنڈنگ گراؤنڈنگ، شارٹ سرکٹ، اور آپن سرکٹ جیسے عام نقصانات عام طور پر پیدا ہوتے ہیں۔

یہ نقصانات صرف پاور سٹیشن کی نارمل برقی توانائی کے پیداوار کے رتم کو خراب کرتے ہیں بلکہ تیاری کے نقصان اور حادثے کی توسیع کی وجہ بھی بن سکتے ہیں۔ فرنٹ لائن کی تشخیص اور تشخیص کے تجربے کے مبنی پر، ایسے نقصانات کی گہرائی سے تجزیہ کرنے کی غیر قابل تعویض قدر ہوتی ہے تاکہ خطرات کی پہلی تشخیص اور حل کیا جا سکے اور فوٹوولٹائک نظام کے سیف اور مستقیم کام کرنے کی یقینی کی جا سکے۔

2 مصنوعی ذہانت کا اطلاق عام نقصانات کی تشخیص میں
2.1 مصنوعی ذہانت کے الگورتھمز

فرنٹ لائن کی تشخیص اور تشخیص کے کام میں، میں نے باکس جاتی ترانسفارمرز کے نقصانات کی تشخیص کے شعبے میں مصنوعی ذہانت کے الگورتھمز کے بڑے پیمانے کے پوٹنشل کا مشاہدہ کیا ہے۔ نیورل نیٹ ورکس، سپورٹ ویکٹر مشینز، اور جینیٹک الگورتھمز جیسے مین سٹریم الگورتھمز انسانی دماغ کے سیکھنے اور استدلال کے منطق کو محاکا کرتے ہیں، اور پیچیدہ کام کرنے کی معلومات سے اصول نکالنے اور درست پیشن گوئی کرنے میں قابل ہوتے ہیں۔ باکس جاتی ترانسفارمرز کے نقصانات کی تشخیص کے مقابلے میں، یہ الگورتھمز بڑے پیمانے کی معلومات کو موثر طور پر پروسیسنگ کرتے ہیں، پوتینشل نقصانات کے پیٹرن کو پتہ لگاتے ہیں، اور معتبر تشخیص کے نتائج کو آؤٹ پٹ کرتے ہیں، اور ہمارے تشخیص اور تشخیص کے کام کے "ذہانتی اسسٹنٹ" بن جاتے ہیں۔

2.2 فوٹوولٹائک پاور سٹیشنز میں باکس جاتی ترانسفارمرز کے نقصانات کی تشخیص کے طریقے

روایتی نقصانات کی تشخیص پروفیشنل کے ذریعے کامل تشخیص اور تجزیہ پر انحصار کرتی ہے، جو وقت کش، مزدوری کش، اور آسانی سے ذاتی مداخلت کے زیر اثر ہوتی ہے۔ حالانکہ مصنوعی ذہانت کے الگورتھمز پر مبنی تشخیص کا طرز اتومیشن اور ذہانت میں کامیابیاں حاصل کر چکا ہے۔ باکس جاتی ترانسفارمر کی کام کرنے کی معلومات اور حالت کے پیرامیٹرز کو جمع کرتے ہوئے اور الگورتھمز کی خصوصیات کے ساتھ ملا کر، یہ تیزی سے اور درست طور پر نقصانات کے قسم کو پتہ لگا سکتا ہے، تشخیص کی کارکردگی اور دقت میں بہتری لاتا ہے۔

یہ صرف کام کرنے کے اوپریشن اور مینٹینس کے لاگت کو کم کرتا ہے بلکہ پہلے سے ہی نقصانات کے خطرات سے بچانے میں مدد کرتا ہے، پاور سٹیشن کی کارکردگی اور موثوقیت میں بہتری لاتا ہے، اور فرنٹ لائن کی تشخیص اور تشخیص کے عمل کو بہتر بنانے کا ایک اہم رخ ہے۔

2.3 مصنوعی ذہانت کے الگورتھمز کے فوائد ٹیکنیکل نقصانات کی تشخیص میں

فرنٹ لائن کی تشخیص اور تشخیص کے عمل میں، مصنوعی ذہانت کے الگورتھمز کے فوائد بہت ظاہر ہیں:

• ڈیٹا پروسیسنگ اور اپٹیمائزیشن کی قابلیت: یہ بڑے پیمانے کی پیچیدہ معلومات کو پروسیسنگ کر سکتا ہے، پوتینشل اصول نکال سکتا ہے، کلیدی خصوصیات کو نکال سکتا ہے، اور مسلسل سیکھ سکتا ہے اور اپٹیمائز کر سکتا ہے، تشخیص کی دقت اور استحکام میں بہتری لاتا ہے، نقصانات کی تشخیص کو زیادہ درست بناتا ہے۔

• ایڈاپٹوی اور جنرلائزیشن کی قابلیت: یہ ماحولی تطبیق کی قوت کا حامل ہے، نقصانات کے سیناریو کے ساتھ ملتوی طور پر تبدیل کر سکتا ہے، اور مختلف قسم کے باکس جاتی ترانسفارمرز کے نقصانات کی تشخیص کے لئے مناسب ہے۔ ڈیٹا تجزیہ اور کیس کے موازنے کے ذریعے، یہ تیزی سے نقصانات کے پیٹرن کو پتہ لگا سکتا ہے جیسے ٹیمپریچر کی غیر معمولی صورتحال اور انسلیشن کے نقصانات، تشخیص اور تشخیص کے کام کی سمت دکھا سکتا ہے۔

• ریل ٹائم مونیٹرنگ اور ابھارت: یہ ریل ٹائم حالت کی مونیٹرنگ اور ابھارت کو ممکن بناتا ہے، پہلے سے پوتینشل مسائل کو پکڑ سکتا ہے، اور سسٹم کی ڈاؤن ٹائم کو کم کرتا ہے۔ یہ پاور سٹیشن کی مسلسل برقی توانائی کی یقینی کرنے کے لئے بہت اہم ہے۔

اس کے علاوہ، الگورتھم سینسر کی معلومات اور کام کرنے کے لاگز جیسی ملٹی سرس ہیٹروجنی معلومات کو منسلک کر سکتا ہے تاکہ کامل فیوژن تجزیہ کو ممکن بنایا جا سکے، تشخیص کی کاملیت اور موثوقیت میں بہتری لاتا ہے، اور کام کرنے کے اوپریشن اور مینٹینس کے فیصلہ کرنے کے لئے مضبوط سپورٹ فراہم کرتا ہے۔ یہ دیکھا جا سکتا ہے کہ باکس جاتی ترانسفارمرز کے عام نقصانات کی تشخیص میں، مصنوعی ذہانت کے الگورتھمز تیاری کی استحکام اور سیفٹی میں بہتری لانے کے لئے کلیدی قدر ہوتے ہیں اور پاور سٹیشنز کے مستقل ترقی کو فروغ دینے میں مدد کرتے ہیں۔

3 تحقیق کے طریقے
3.1 ڈیٹا کی جمع کرنا اور پروسیسنگ

فرنٹ لائن کی تشخیص اور تشخیص کے ذریعے چلانے والے تحقیق میں، ڈیٹا کی جمع کرنا اور پروسیسنگ باکس جاتی ترانسفارمرز کے عام نقصانات کی تشخیص کا بنیادی رکن ہے۔ ہم باکس جاتی ترانسفارمرز پر سینسر کو ڈپلوی کرتے ہیں تاکہ ٹیمپریچر، نمی، کرنٹ، اور ولٹیج جیسے کلیدی پیرامیٹرز کی ریل ٹائم اور مسلسل مونیٹرنگ کی جا سکے۔ ڈیٹا کو اسٹوریج سرور پر آپ لوڈ کیا جاتا ہے تاکہ آرکائیو کیا جا سکے۔ راول ڈیٹا کو نائس کرنے، غیر معمولی قیمت کو ختم کرنے، اور کلیننگ جیسی پری پروسیسنگ کے ذریعے موثق کیوالٹی کی یقینی کی جاتی ہے۔ آخر کار، ایک مکمل ڈیٹا سیٹ بنایا جاتا ہے، جس سے بعد میں خصوصیات کو نکالنے اور ماڈل بنانے کی بنیاد رکھی جاتی ہے۔

3.2 خصوصیات کو نکالنا اور منتخب کرنا

ویژگی‌های استخراج شده در مرحله استخراج ویژگی، از داده‌های اصلی کنکوری مانند دمای متوسط، جریان قله‌ای و توزیع فرکانسی به منظور بازتاب عملکرد ترانسفورماتور جعبه‌ای استخراج می‌شوند. از طریق تجزیه و تحلیل آماری و فرکانسی، پارامترهای ویژگی نماینده انتخاب می‌شوند؛ سپس روش‌هایی مانند تحلیل مؤلفه اصلی (PCA) برای کاهش بعد و حذف تکراری بودن استفاده می‌شود و ویژگی‌های کلیدی با دقت انتخاب می‌شوند تا پایه داده‌ای محکم برای آموزش مدل فراهم شود.

3.3 ساخت مدل تشخیص خطا

براساس نیازهای تشخیص و آزمایش خط اول، ما یک مدل تشخیص خطا مبتنی بر الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌سازیم:

• مقدمه شبکه عصبی کانولوشنی (CNN): یادگیری عمیق و مجرد روی داده‌های ویژگی. از طریق عملیات کانولوشن و پولینگ چند لایه‌ای، ویژگی‌های کلیدی لایه به لایه استخراج می‌شوند و نمایش دقیقی از ویژگی‌ها ساخته می‌شود.

• یکپارچه سازی شبکه حافظه بلندمدت (LSTM): گرفتن همبستگی زمانی دنباله‌های داده، تقویت یادگیری مدل از وابستگی‌های سری زمانی و بهبود دقت و تعمیم تشخیص.

• ساخت مدل انتهایی-به-انتهایی: ترکیب مزایای CNN و LSTM برای ایجاد یک مدل تشخیص خطا کامل، با اجرای شناسایی خودکار و هشدار زودهنگام از انواع خطاها معمول ترانسفورماتورهای جعبه‌ای. پس از آموزش و تأیید با مجموعه داده‌های بزرگ، مدل در وظایف تشخیص خطا نتایج قابل توجهی به دست آورده و موانع فنی برای عملکرد ایمن ایستگاه‌های برق ساخته است.

4 طراحی آزمایش و تحلیل نتیجه
4.1 طراحی آزمایش

آزمایش بر اساس داده‌های ترانسفورماتورهای جعبه‌ای واقعی در ایستگاه‌های برق خورشیدی متکی است. ما تجهیزات نماینده ترانسفورماتورهای جعبه‌ای را از چندین ایستگاه برق انتخاب می‌کنیم و داده‌برداری طولانی‌مدت انجام می‌دهیم که شامل عملکرد معمول و شرایط خطا معمول مختلف است. مجموعه داده به دو بخش آموزش و آزمون تقسیم می‌شود تا اطمینان حاصل شود که آموزش و ارزیابی مدل موضوعی است. همزمان، آزمایش‌های شبیه‌سازی شده برای انواع مختلف خطا انجام می‌شود تا کارایی تشخیص مدل به صورت جامع تأیید شود، که مطابق با نیازهای تشخیص و آزمایش خط اول است.

4.2 ارائه و تحلیل نتیجه

آزمایش نشان می‌دهد که مدل تشخیص خطا مبتنی بر الگوریتم‌های هوش مصنوعی در تشخیص خطا ترانسفورماتورهای جعبه‌ای عملکرد فوق‌العاده‌ای دارد. در شناسایی خطاها معمول مانند زمین‌گذاری پیچشی، کوتاه‌شدن مدار و ناهماهنگی دما، دقت و نرخ بازیابی قابل توجه است: دقت و نرخ بازیابی خطاها زمین‌گذاری پیچشی در مجموعه آزمون بیش از 90٪ است؛ دقت خطاها کوتاه‌شدن مدار بیش از 85٪ است. پیش‌بینی زمان و مکان وقوع خطاها توسط مدل می‌تواند هشدارهای زودهنگام را فعال کند، هدایت اقدامات نگهداری و تعمیرات را فراهم کند و به طور موثری زیان‌های خطا را کاهش دهد، که ارزش فنی را نشان می‌دهد.

4.3 مقایسه و بحث

در مقایسه با روش‌های تشخیص سنتی، مزایای مدل هوش مصنوعی برجسته است: روش‌های سنتی بر تجزیه و تحلیل دستی تکیه دارند، با خطاهای ذهنی زیاد و کارایی کم؛ در حالی که مدل تشخیص خودکار و سریع را امکان‌پذیر می‌کند، با بهبود هم دقت و هم قابلیت اطمینان. در مواجهه با سناریوهای داده‌های بزرگ و پیچیده، مدل تطبیق‌پذیری و تعمیم بیشتری دارد و پشتیبانی فنی کارآمد برای عملکرد ایمن و پایدار ترانسفورماتورهای جعبه‌ای فراهم می‌کند. بنابراین، می‌توان گفت که روش تشخیص الگوریتم هوش مصنوعی که در این تحقیق پیشنهاد شده است، ارزش کاربردی و پیش‌بینی‌پذیری بزرگی در عملکرد و نگهداری ایستگاه‌های برق خورشیدی دارد.

5 نتیجه‌گیری

تحقیق درباره تشخیص خطا معمول ترانسفورماتورهای جعبه‌ای در ایستگاه‌های برق خورشیدی مبتنی بر الگوریتم‌های هوش مصنوعی نتایج قابل توجهی به دست آورده است. از طریق مراحلی مانند جمع‌آوری و پردازش داده‌ها، استخراج و انتخاب ویژگی‌ها و ساخت مدل، یک مدل تشخیصی کارآمد و دقیق موفق به ساخت شده است. آزمایش‌ها عملکرد فوق‌العاده آن در شناسایی خطاها را تأیید می‌کنند و محافظت از عملکرد ایمن ایستگاه‌های برق را فراهم می‌کنند.

به عنوان یک کارگر تشخیص و آزمایش خط اول، من انتظار دارم که در آینده عملکرد مدل را به طور مداوم بهبود ببخشم و کاربرد گسترده این تکنولوژی در زمینه عملکرد و نگهداری برق خورشیدی را ترویج دهم و انگیزه جدیدی برای توسعه صنعت ایجاد کنم.