Найти

Результаты поиска

• АНАЛИЗ И ВЫБОР МЕТОДИКИ В РЕШЕНИИ ЗАДАЧ ИНТЕЛЛЕКТУАЛИЗАЦИИ СИСТЕМ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ТЕРМОФЛУКТУАЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ В КАБЕЛЬНЫХ СЕТЯХ

  Н.К. Полуянович, 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. Для решения
  задачи прогнозирования ресурса СКЛ была выбрана сеть с прямым распространением дан-
  ных и обратного распространения ошибки, т.к. сети такого типа в совокупности с акти-
  вационной функцией в виде гиперболического тангенса являются в некоторой степени уни-
  версальной структурой для многих задач аппроксимации, приближения и прогнозирования.
  Разработана нейросеть для определения температурного режима токоведущей жилы
  силового кабеля. Проведен сравнительный анализ экспериментальных и расчетных харак-
  теристик 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 2,5 % что является вполне приемлемым результатом. Для по-
  вышения точности необходимо использовалось большое количество входных и выходных
  данных при обучении сети, а также некоторая доработка ее структуры. Модель позволя-
  ет оценивать текущее состояние изоляции и прогнозировать остаточный ресурс СКЛ. Модель
  может быть использована в устройствах и системах непрерывного диагностирования
  силовых кабелей по температурным режимам.

• 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.

• АЛГОРИТМ ОБУЧЕНИЯ ИСКУССТВЕННОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ ФАКТОРНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РЕСУРСА ИЗОЛЯЦИОННЫХ МАТЕРИАЛОВ СИЛОВЫХ КАБЕЛЬНЫХ ЛИНИЙ

  Н. К. Полуянович , М. Н. Дубяго

  2021-07-18

  Аннотация ▼

  Статья посвящена исследованиям термофлуктуационных процессов в соответствии
  с теорией теплопроводности для решения задач факторного прогнозирования остаточно-
  го ресурса изоляционных материалов на основе неразрушающего температурного метода.
  Обоснована актуальность задачи разработки алгоритма для прогнозирования температу-
  ры жил СКЛ в режиме реального времени на основе данных системы температурного
  мониторинга, с учетом изменения токовой нагрузки линии и внешних условий теплоотвода.
  Экспериментальным методом выявлены типы искусственных нейронных сетей, их архи-
  тектура и состав, которые обеспечивают максимальную точность прогнозирования при
  минимальном наборе значимых факторов. Разработана нейросеть для определения темпе-
  ратурного режима токоведущей жилы силового кабеля. Определен минимальный набор
  значимых факторов и размерность входного обучающего вектора, который обеспечивает
  универсальность нейросетевого метода прогнозирования. Разработана нейросеть для оп-
  ределения температурного режима токоведущей жилы заключается в диагностике и про-
  гнозировании ресурса электроизоляции (ЭИ) силового кабеля. Модель позволяет оцениватьтекущее состояние изоляции и прогнозировать остаточный ресурс СКЛ. Проведен сравни-
  тельный анализ экспериментальных и расчетных характеристик алгоритмов обучения
  искусственной нейронной. Установлено, что предлагаемый алгоритм искусственной ней-
  ронной сети может быть использована для составления прогноза температурного режи-
  ма токоведущей жилы, на три часа вперед с точностью до 2,5% от фактического значе-
  ния температуры жилы. Основная область применения разработанной нейросети для
  определения температурного режима токоведущей жилы заключается в диагностике и
  прогнозировании ресурса электроизоляции (ЭИ) силового кабеля. Разработка интеллекту-
  альной системы прогнозирования (ИНС) температуры жилы СКЛ способствует планиро-
  ванию режимов работы электросети с целью повышения надежности и энергоэффектив-
  ности их взаимодействия с объединенной энергосистемой.