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基于人工智能技术的新能源发电系统智能化故障检测研究

2024-09-29 49 上传者：管理员

摘要：在能源转型的全球浪潮中，新能源发电系统以其清洁、可持续的特性逐渐成为能源供应体系中的重要组成部分。然而，随之而来的是对新能源发电系统稳定性和可靠性的更高要求，尤其是在智能化故障检测与诊断方面。在此背景下，人工智能技术的引入为新能源发电系统的维护与管理开辟了新的路径。深入探讨基于人工智能技术的新能源发电系统智能化故障检测，通过介绍新能源发电系统，分析人工智能技术在故障检测中的应用基础，研究如何基于人工智能技术构建新能源发电系统智能化故障检测模型，以期为相关工作提供参考。

关键词：
人工智能技术
化石能源
发电系统
故障检测
新能源
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目前煤炭、石油等化石能源仍然是世界主体能源，此类化石能源在燃烧过程中势必会产生大量硫化物、氮氧化物等污染物，会严重污染地球环境。随着全球气候变暖现象日益严重，环境保护受到各国重视。在能源革命的浪潮中，新能源发电系统正引领着一场前所未有的绿色转型。然而，技术进步的曙光伴随挑战，特别是新能源发电系统智能化故障检测与诊断已成为其稳定运行的瓶颈。在此背景下，人工智能技术以其独特优势，如深度学习、机器学习等，为新能源发电系统的智能化故障检测打开了新纪元。

1、新能源发电系统概述

1.1 新能源发电类型

新能源发电系统作为21世纪能源革命的先锋，其涵盖了多种创新技术，旨在将自然界中的可再生资源转换为电能，为全球提供清洁、可持续的能源解决方案。风力发电依托于大气流动的不竭动力，通过精密设计的风力涡轮捕捉风能转换为驱动发电机的机械能，进而产生电力。尤其在海域深处，风力稳定且强度大，尽管建设成本及维护要求较高，但其潜力不可小觑。太阳能发电则是利用太阳辐射，通过光伏电池板的光电效应或利用太阳辐射的热能产生电能，光伏技术的便捷性与广泛适用性使其成为分布式发电的优选。而聚光太阳能热发电技术则展现了大规模集中式发电的另一可能，利用镜面或透镜聚焦光能，将光能转化为热能，以加热介质驱动发电。水能的开发不仅限于传统水电站，还包括对小型水力、潮汐能与波浪能的创新利用。水能发电是通过涡轮机将捕捉到的水流动能转换为电能。每一种新能源发电技术都各有特色，共同构成了推动全球能源转型、实现碳减排目标的关键矩阵，对其进行深入研究与技术创新，有利于促进环保与经济的可持续发展[1]。

1.2 新能源发电系统构成与工作原理

新能源发电系统是指利用可再生能源如太阳能、风能、水能等来产生电力的系统。此类系统不仅有助于减少对化石燃料的使用，还能显著减少碳排放。光伏发电系统通过光伏效应将太阳光直接转换成电能。光伏发电系统中的光伏板由多个太阳能电池组成，每个电池都是由一层或多层半导体材料制成。当太阳光照射到光伏板上时，能量被半导体吸收，导致电子从其原子中激发出来，形成电流。多个光伏板可以通过串联或并联的方式连接，提高输出电压和电流，满足家庭或商业设施的使用需求。风力发电系统则是利用风力驱动发电机产生电能。风力发电场通常配备大型风力涡轮机，风力涡轮机的叶片在风的作用下旋转，会带动发电机内部的转子旋转，从而产生电能。为了获得较高的风能利用率，风力涡轮机通常安装在开阔地带或海上，以捕捉风能。水力发电系统主要依靠水流的能量来推动涡轮机旋转，进而产生电力。最常见的形式是大坝式水电站，通过拦河筑坝形成水库，利用水位差产生的势能驱动水轮机，进而带动发电机运转。潮汐能发电站则利用潮汐涨落产生的水位差来产生电能。

2、人工智能技术在故障检测中的应用基础

人工智能技术的应用，如机器学习、深度学习、神经网络等，为故障检测提供了新的途径和方法，使得故障检测的效率和准确性得到了显著提升。

2.1 机器学习

机器学习赋予计算机系统一种独特的能力，使其能够自发地从数据中汲取知识并不断优化自身，而无须依赖于明确的编程指令。机器学习核心在于运用先进的算法和统计模型，从海量数据中学习规律和模式，并以此为基础进行精准的预测和决策。支持向量机（support vector machine,SVM）、随机森林（random forest,RF）等是常见的机器学习算法，上述工具能够处理高维特征空间，从海量数据中抽取出故障的细微特征，实现对潜在问题的精准预测。例如，风电场中的风力涡轮机需要定期检查以确保其正常运行。因为随着时间的推移，风力涡轮机的各个部件可能会出现磨损或故障，如果没及时发现并进行处理，可能会导致设备停机甚至损坏。所以，利用机器学习技术建立一个有效的故障检测系统是非常必要的[2]。

2.2 深度学习

深度学习可通过构建多层神经网络架构来模拟人脑神经元之间的复杂交互，从而在海量数据中自动学习和提取多层次、非线性的特征。与传统机器学习相比，深度学习在处理高维度数据、识别复杂模式等方面展现出了无与伦比的优势，有利于提高故障检测的精度与效率。卷积神经网络（convolutional neural networks,CNN）与循环神经网络（recurrent neural network,RNN）成为深度学习应用于故障检测的两大利器。CNN利用其强大的特征提取能力，针对设备磨损图像、故障视频监控等视觉数据进行高效分析，捕捉细微异常变化；而RNN则擅长处理时间序列数据，如传感器信号，通过捕捉时间序列中的长期依赖性，可精准判断设备状态是否异常。CNN与RNN结合，为故障的早期发现与原因分析提供了强有力的支撑。深度学习模型的训练与优化同样至关重要，大规模数据集的“喂养”成为其发挥威力的前提，辅以数据增强技术，提升模型泛化能力。同时，面对工业环境中数据不平衡与噪声问题，采用先进的损失函数与正则化技术，如Focal Loss、dropout，以及对抗训练策略，确保深度学习模型在复杂场景下的鲁棒性与稳定性。基于深度强化学习的电力系统决策应用如图1所示。

2.3 神经网络

在人工智能技术的应用图谱中，神经网络作为核心技术之一，其在故障检测领域展现了非凡的价值。神经网络特别是深度神经网络（deep neural networks,DNNs），通过多层级结构设计模拟人类大脑神经元的复杂互连通路，不仅可在大量的数据中自动提取特征，而且能捕捉到非线性、深层次的模式，有利于实现故障精确诊断与预防性维护。在实际应用层面，神经网络通过不同的架构和训练策略，可适应故障检测的复杂性。例如，递归神经网络和长短期记忆网络（long shortˉterm memory,LSTM）在处理时间序列数据（如传感器读数或机器运行日志）方面表现突出，其能捕获序列间的关系，预测故障趋势与异常模式，为早期干预提供依据。而CNN则在图像分析（如故障零件损伤识别、设备热图）方面表现突出，其局部特征提取能力，使潜在的损伤迹象无所遁形。大规模、高质量的数据集是模型训练与优化的关键，配合数据增强技术，提升人工智能模型的泛化能力，以解决实际数据偏斜与噪声问题。同时，引入先进的优化算法，如Adam、动态自适应粒子群优化算法（DAPSO），以及学习率衰减策略等，确保模型收敛高效且避免过拟合，保持其稳健性。结合深度学习的神经网络在故障检测中为系统决策过程添加了动态智能维度，通过与环境互动，学习最佳行动策略，如最优的检测路径、维护计划等，其在提升故障响应的实时性与适应性方面展现出巨大潜力，推动故障检测走向自主智能决策的新纪元。

图1 基于深度强化学习的电力系统决策应用

3、人工智能技术在新能源发电系统智能化故障检测中的应用

3.1 高效数据处理与故障智能识别

在新能源发电系统中，海量且多维度的数据是故障检测与分析的基石。传统方法往往受限于数据处理能力难以充分挖掘数据的潜在价值，而人工智能技术的引入可使高级算法与计算资源进行有机结合，实现数据处理的智能化转型。在数据处理方面，需要特别注重数据的预处理与清洗工作[3]。通过引入异常值检测、噪声抑制、数据插补等先进技术来减少数据中的噪声等干扰因素，提高数据的可靠性与一致性。

智能识别是人工智能技术在新能源发电系统故障检测中的核心环节，基于深度学习模型构建高效故障识别框架。该框架能够自动学习新能源发电系统在不同状态下的特征表示，并通过对比分析与相应模式进行匹配，从而实现对故障类型的准确识别。为了提高故障识别的准确性，可引入注意力机制、特征融合等技术，进一步优化故障识别框架的性能。同时，可以充分利用深度学习模型的强大学习能力，通过大量标注数据来训练与优化故障识别框架，使之能够准确识别出各种复杂的故障类型。结合可视化分析工具将识别结果以直观、易懂的方式呈现给用户，便于快速定位问题并采取相应的解决措施。

3.2 智能监控与实时预警

智能监控系统是新能源发电系统智能化故障检测的核心组成部分，该系统集成了多种传感器、数据采集装置及智能分析模块，能够实现对新能源发电系统运行状态的全天候、全方位监测。在数据处理方面，该系统采用先进的信号处理与特征提取技术，对采集到的原始数据进行高效、精准的预处理，为后续的智能分析奠定坚实基础。同时，引入机器学习算法对新能源发电系统历史运行数据进行深度挖掘，构建出能够反映新能源发电系统状态的预测模型。预测模型能够实时评估系统性能，预测潜在故障风险，为运维人员提供科学依据[4]。

实时预警机制则是智能监控系统的延伸。该机制基于智能分析模块的输出结果，结合预设的阈值与规则对新能源发电系统运行状态进行实时评估与判断。一旦发现异常或潜在故障迹象，将立即触发预警信号，并通过多种渠道（如短信、邮件、APP推送等）向运维人员发送警报信息，包含故障类型、位置、详细的故障分析报告与应急处理建议，帮助运维人员迅速定位问题并采取有效措施。

为实现智能监控与实时预警，需要做好以下工作：(1)需要对新能源发电系统的结构、工作原理及常见故障模式进行深入研究，明确监控需求与预警目标。(2)根据需求选择合适的传感器、数据采集装置及智能分析算法，构建出符合新能源发电系统特点的监控体系。(3)在智能监控系统部署阶段，需对监控设备进行安装调试，确保数据采集的准确性与实时性。(4)在智能监控系统运行过程中，要不断收集反馈意见，对系统进行持续优化与升级，以适应新能源发电系统的发展变化。

3.3 动态调整与优化系统性能

动态调整与优化系统性能的核心在于利用人工智能技术对新能源发电系统的实时运行数据进行深度分析，并根据分析结果动态调整新能源发电系统参数、控制策略或运行模式，以达到优化系统性能的目的。上述过程中涉及多种技术的综合运用，包括机器学习、深度学习、优化算法以及预测控制等[5]。以上技术能够帮助新能源发电系统更好地理解自身状态及外部环境的变化，从而做出更加精准、高效的调整决策。为了实现动态调整与优化系统性能的目标，需制定科学、合理的实施策略。首先，构建数据采集与监控系统，确保能够实时、准确地获取新能源发电系统的各项运行参数与环境数据。其次，开发数据处理与分析平台，利用人工智能技术对采集到的数据进行深度挖掘与智能分析，挖掘新能源发电系统性能优化的潜在空间。最后，在此基础上设计灵活的调整策略，包括参数调整、控制策略切换、运行模式转换等，以满足不同场景下的性能优化需求。

4、结语

人工智能技术与新能源发电系统故障检测的深度融合是一项技术革新，更是对实现能源安全、可持续发展目标的战略投资。本文针对新能源发电系统智能化故障检测需求，提出高效数据处理与故障智能识别、智能监控与实时预警、动态调整与优化系统性能等策略，实现故障检测从被动应对到主动预测的转变，为新能源的普及与全球能源结构转型铺设坚实的基石。

参考文献:

[1]袁辉,宋宏冰,袁克立.基于人工智能技术的新能源发电系统故障检测与智能维护研究[J].电气技术与经济,2024(5):110-112.

[2]陈谦,张政伟,钱倍奇,等.面向高比例新能源电网短路计算的机电-电磁融合电源模型[J].电力自动化设备,2024,44(5):58-64.

[3]俞立凡,程途.新能源发电小电流接地系统的接地保护改进[J].电力安全技术,2018,20(10):50-52.

[4]张伟.光伏新能源发电站橡胶电缆故障检测系统设计[J].粘接,2023,50(12):193-196.

[5]杨帆.新能源发电站集电线路故障测距方法分析[J].电力设备管理,2023(21):56-58.

文章来源:闫俊.基于人工智能技术的新能源发电系统智能化故障检测研究[J].通讯世界,2024,31(09):130-132.