ТЕХНОЛОГИЯ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ СВЕРТОЧНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ПРИ ДИАГНОСТИКЕ СОСТОЯНИЯ ТРАНСФОРМАТОРОВ

##plugins.themes.bootstrap3.article.main##

А. Н. ПЕХОТА
В. Н. ГАЛУШКО
И. Л. ГРОМЫКО

Аннотация

Обосновано применение сверточных нейронных сетей с целью контроля состояния трансформаторов. Проанализированы возможные повреждения трансформаторов: межвитковые замыкания, междуфазные короткие замыкания, дефекты межлистовой изоляции магнитопровода, местное замыкание пластин стали и «пожар» в стали. Разработаны сверточные нейронные сети для диагностики состояния трансформаторов в режиме реального времени с целью анализа поступающей информации, классифицирования различных отклонений и диагностирования дефектов. Полученные результаты позволяют снизить количество неплановых отказов путем заблаговременного информирования о развитии повреждения.

##plugins.themes.bootstrap3.article.details##

Как цитировать
(1)
ПЕХОТА, А. Н.; ГАЛУШКО, В. Н.; ГРОМЫКО, И. Л. ТЕХНОЛОГИЯ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ СВЕРТОЧНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ПРИ ДИАГНОСТИКЕ СОСТОЯНИЯ ТРАНСФОРМАТОРОВ. Вестник Полоцкого государственного университета. Серия С. Фундаментальные науки 2021, 63-69.
Выпуск
Раздел
Физика
Биографии авторов

А. Н. ПЕХОТА, Белорусский государственный университет транспорта, Гомель

канд. техн. наук, доц.

В. Н. ГАЛУШКО, Белорусский государственный университет транспорта, Гомель

канд. техн. наук, доц.

Библиографические ссылки

Гонсалес, Р. Цифровая обработка изображений / Р. Гонсалес, Р. Вудс. – М. : Техносфера, 2005. – 1072 с.

Bundzel, M. Object identification in dynamic images based on the memory-prediction theory of brain function / M. Bundzel, S. Hashimoto // J. of Intelligent Learning Systems and Applications. – 2010. – V. 2. – № 4. – P. 212–220.

Буй Тхи Тху Чанг. Алгоритмическое и программное обеспечение для классификации цифровых изображений с помощью вейвлет-преобразования Хаара и нейронных сетей / Буй Тхи Тху Чанг, Фан Нгок Хоанг, В. Г. Спицын //Известия Томского политехнического университета. – 2011. – Т. 319. – № 5. – С. 103–106.

Диагностика электрооборудования электрических станций и подстанций : учеб. пособие / А. И. Хальясмаа [и др.]. – Екатеринбург : Изд-во Урал. ун-та, 2015. – 64 с.

Паздников, И. Л. Определение короткозамкнутых витков в обмотках трансформаторов и дроселей / И. Л. Паздников // Радио – 1990. – № 7. – С. 68–69.

Воробьев, В. Е. Прогнозирование срока службы электрических машин : письменные лекции / В. Е. Воробьев, В. Я. Кучер. – СПб. : СЗТУ, 2004.–56 с.

Пехота, А. Н. Диагностирование межвитковых коротких замыканий трансформаторов с помощью комплексного анализа данных приборного учета / А. Н. Пехота, В. Н. Галушко, И. Л. Громыко // Энергоэффективность. – 2020. – № 2. – С. 24–28.

Пехота, А. Н. Диагностика трансформаторов с помощью сверточных нейронных сетей / А. Н. Пехота, В. Н. Галушко, И. Л. Громыко // Энергоэффективность. – 2021. – № 2. – С. 30–36.