Статьи

В настоящей работе произведено сравнение эффективности модели машинного обучения регрессора k-соседей и модели классификатора k-ближайших соседей в задаче предсказания состояния трансформаторного оборудования с использованием данных, которые были сняты системой мониторинга трансформатора.

Предмет исследования: силовые трансформаторы.

Цель исследования: выявление наилучшей модели в задаче классификации состояния трансформаторного оборудования.

Объект исследования: система диагностики трансформаторного оборудования.

Методы исследования: анализ, компьютерное моделирование.

Основные результаты исследования: были получены данные об эффективности моделей с разными параметрами, но все регрессионные модели показали результат хуже, чем модель классификатора.

На территории децентрализованной зоны электроснабжения Крайнего Севера стоимость 1 кВт∙ч может превышать 100 рублей. В связи с чем возникла необходимость в поиске иного способа электроснабжения данных зон. В данной работе представлено решение для объектов энергоснабжения, находящихся в местности с высоким ветропотенциалом, а именно использование комбинированных электроустановок на основе ветро-дизельных генераторов.

Предмет исследования: комбинированные установки на базе ветроэнергетики.

Цель исследования: моделирование изолированной системы электроснабжения на основе ветроустановки.

Объект исследования: системы электроснабжения с ветроэнергетическими установками.
Методы исследования: анализ, имитационное моделирование.

Результаты исследования: в работе представлено моделирование, показывающее динамические характеристики системы.