ТЕХНОЛОГИЯ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ СВЕРТОЧНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ПРИ ДИАГНОСТИКЕ СОСТОЯНИЯ ТРАНСФОРМАТОРОВ
##plugins.themes.bootstrap3.article.main##
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##
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
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.