Transformación de paquetes wavelet optimizada por LLM para la predicción de fallas de condensadores sincrónicos

Área de la Ciencia:

• Ingeniería eléctrica
• Sistemas de energía
• Inteligencia artificial

Sus antecedentes:

• Los condensadores sincrónicos son componentes críticos en los sistemas de transmisión de corriente continua de ultraalta tensión (UHVDC).
• La predicción temprana de fallas es esencial para evitar fallas catastróficas y garantizar la estabilidad de la red.
• Los métodos de detección de fallas existentes a menudo carecen de la precisión y la eficiencia requeridas para sistemas de energía complejos.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un marco innovador para la predicción de fallas en condensadores síncronos de UHVDC.
• Mejorar la precisión, eficiencia y fiabilidad de la detección de fallos en estos componentes críticos.
• Permitir intervenciones de mantenimiento oportunas y evitar fallos en el sistema.

Principales métodos:

• Utilizó la transformación de paquetes de ondas (WPT) para la extracción inteligente de características de las señales de falla.
• Modelos de lenguaje grande empleados (LLM) para la selección inteligente de características, mejorando las capacidades de WPT.
• Implementó una red mejorada de unidad recurrente con puerta (GRU) con mecanismos de atención de múltiples cabezas (MHA-GRU) para capturar dependencias temporales.

Principales resultados:

• El marco propuesto superó significativamente a los métodos de última generación en cuanto a la precisión de la clasificación, el tiempo de detección y la tasa de falsas alarmas.
• Se ha demostrado una robusta estabilidad en condiciones de carga variables.
• Se han logrado mejoras particularmente significativas en la detección de fallas de excentricidad de la brecha de aire.

Conclusiones:

• El marco desarrollado basado en WPT y MHA-GRU ofrece una solución fiable para la predicción temprana de fallas en condensadores síncronos de UHVDC.
• Los mecanismos inteligentes de extracción y selección de características mejoran el rendimiento de detección.
• El enfoque facilita el mantenimiento proactivo, evitando que las fallas menores se conviertan en fallas importantes.