Найти

Результаты поиска

• МНОГОЭТАПНЫЙ МЕТОД КРАТКОСРОЧНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ТЕМПЕРАТУРНЫХ РЕЖИМОВ В СИЛОВОМ КАБЕЛЕ

  Н. К. Полуянович, Н. В. Азаров, А. В. Огреничев, М. Н. Дубяго

  2020-07-20

  Аннотация ▼

  Статья посвящена исследованиям вопросам создания диагностики и прогнозирования
  термофлуктуационных процессов изоляционных материалов силовых кабельных линий (СКЛ)
  электроэнергетических систем на основе таких методов искусственного интеллекта, как
  нейронные сети и нечеткая логика. Показана необходимость разработки более совершен-
  ной методики анализа тепловых режимов в СКЛ. Обоснована актуальность задачи созда-
  ния нейросетей (НС) для оценки пропускной способности, расчёта и прогнозирования тем-
  пературы жил СКЛ в режиме реального времени на основе данных системы температур-
  ного мониторинга, с учетом изменения токовой нагрузки линии и внешних условий тепло-
  отвода. По основным критериям проведено сравнение традиционных и нейросетевых алго-
  ритмов для прогнозирования, показало преимущество НС методов. Проведена классифи-
  кация НС методов и моделей прогнозирования температурных режимов КЛ. Предложен-
  ный нейросетевой алгоритм прогнозирования характеристик электрической изоляции был
  апробирован на контрольной выборке экспериментальных данных, по которым обучение
  искусственной нейронной сети не проводилось. Результаты прогноза показали эффектив-
  ность выбранной модели. Для решения задачи прогнозирования ресурса СКЛ была выбрана
  сеть с прямым распространением данных и обратного распространения ошибки, т.к. сети
  такого типа в совокупности с активационной функцией в виде гиперболического тангенса
  являются в некоторой степени универсальной структурой для многих задач аппроксима-
  ции, приближения и прогнозирования. Разработана нейросеть для определения темпера-
  турного режима токоведущей жилы силового кабеля. Проведен сравнительный анализ
  экспериментальных и расчетных характеристик распределений температуры, при этом
  исследовались различные нагрузочные режимы работы и функции изменения тока кабеля.
  При анализе данных было определено, что максимальное отклонение данных, полученных
  от нейросети от данных обучающей выборки, составило менее 2,2 % что является вполне
  приемлемым результатом. Модель может быть использована в устройствах и системах
  непрерывного диагностирования силовых кабелей по температурным режимам.

• НЕЙРОКОМПЬЮТЕРНОЕ УПРАВЛЕНИЕ ПРОПУСКНОЙ СПОСОБНОСТЬЮ КАБЕЛЬНЫХ СЕТЕЙ ПОСРЕДСТВОМ УЧЕТА И КОНТРОЛЯ ИХ ПАРАМЕТРОВ

  Н.К. Полуянович , Н. В. Азаров , М.Н. Дубяго

  84-103

  2025-07-31

  Аннотация ▼

  Рассматривается нейрокомпьютерная система прогнозирования ресурса силовой ка-
  бельной линии (СКЛ) с использованием нейросетевых технологий. Выбрана аппаратная
  модульная реализация нейрокомпьютера (НК) реализованным на базе ПЛИС. Для решения
  задачи прогнозирования термических процессов СКЛ принято решение использовать циф-
  ровой нейрочип NeuroMatrix NM6404 с переменной структурой из-за их высокой произво-
  дительности по сравнению с потребляемой мощностью, высокой степенью универсальности. Для прогнозирования температурных режимов СКЛ была разработана искусственная
  нейросеть (ИНС) для определения текущего температурного режима для токоведущей
  жилы СКЛ. Выбрана архитектура ИНС для реализации НК системы прогнозирования
  температуры СКЛ, позволяющая производить долгосрочное прогнозирование температур
  СКЛ в режиме реального времени. Произведен выбор функции активации нейронов ИНС
  для реализации НК системы прогнозирования температуры СКЛ, позволяющий проводить
  долгосрочный прогноз температур СКЛ без увеличения погрешности при увеличении даль-
  ности прогноза. Предложенный нейросетевой алгоритм, выполняющий прогнозирование
  характеристик электрической изоляции СКЛ, основанный на методе скользящего окна для
  прогнозирования временных рядов, был апробирован на контрольной выборке эксперимен-
  тальных данных, не входящих в состав выборки для обучения ИНС. Проведены экспери-
  ментальные исследования предлагаемого адаптивного метода прогнозирования, а именно
  разработан адаптивный алгоритм и выполнено прогнозирование термических процессов в
  изоляции СКЛ от тока нагрузки. Анализ результатов показал, что чем больше время со-
  старивания, тем больше разность температур между исходным и состаренным образцом.
  При анализе полученных данных было определено, что максимально достигнутое отклоне-
  ние данных, полученных от ИНС в ходе эксперимента от данных в составе обучающей
  выборки, составило менее 3% что является вполне приемлемым для данного исследования
  результатом. Показано, что разрабатываемые методы и алгоритмы являются элемен-
  тами комплексной системы управления энергосетью, а разработанная адаптивная НК
  модель позволяет проводить оценку текущего состояния изоляции и прогнозировать ос-
  таточный ресурс СКЛ.