AI-ориентированный мониторинг технического состояния в реальном времени и повышение надежности централизованных инверторов крупных солнечных электростанций

Аннотация

Актуальность: Деградация надёжности и ограничения диагностики неисправностей существенно влияют
на устойчивость централизованных инверторов солнечных электростанций.
Цель: В работе исследуются современные подходы на основе SCADA, искусственного интеллекта и
тепловых моделей для мониторинга состояния, диагностики неисправностей, оценки надёжности и
отказоустойчивого управления централизованными инверторами.
Методы: Сравнительный анализ моделей деградации, SCADA-мониторинга, машинного обучения и
методов компенсации Neutral Point Shift.
Результаты: Гибридные методы мониторинга повысили точность диагностики, обеспечили адаптивное
восстановление после аварий и повысили эксплуатационную надёжность инверторов.