Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 0221U107099, 0119U101859 , Науково-дослідна робота Назва роботи Розроблення системи моніторингу рівня шкідливих викидів ТЕС та діагностування обладнання електростанцій, що використовують відновлювальні джерела енергії, на базі Smart Grid з урахуванням їх спільної роботи Назва етапу роботи Керівник роботи Бабак Віталій Павлович, Доктор технічних наук Дата реєстрації 26-12-2021 Організація виконавець Інститут технічної теплофізики Національної академії наук України Опис етапу  Об’єкт досліджень – система моніторингу рівня шкідливих викидів ТЕС та діагностування обладнання електростанцій, що використовують відновлювані джерела енергії, на базі Smart Grid Мета роботи – розроблення системи діагностування та її програмного забезпечення для обладнання електростанцій, які використовують відновлювані джерела енергії. Проведено аналіз методів інтелектуального аналізу даних для прогнозування, набули подальшого розвитку методи прогнозування аномальних станів складних технічних об’єктів з використанням алгоритмів глибинного навчання з архітектурами LSTM і автокодувальника, що дає змогу розробити ефективну, керовану даними систему, яка може обробити події, що сталися тисячі дискретних часових кроків тому, і запам’ятати їх. Практична цінність отриманих результатів полягає у тому, вперше розроблено інформаційно-вимірювальну систему діагностування із застосуванням нейромережевої технології, що дає змогу оцінювати поточний стан роботи, вчасно виявляти аномальні стани, запобігати можливим вимушеним відключенням, передбачати та планувати заходи з технічного обслуговування. Розроблено зразок вимірювального модуля, до якого можуть бути включені сенсори тих фізичних величин, які використовуються під час діагностування конкретно заданої системи. Розроблено програмне забезпечення, яке дає змогу уніфікувати формати даних та протоколів обміну даними для різних типів сенсорів і засобів зв’язку підсистем, а також між підсистемами. Проведено експериментальне дослідження моделей нейронних мереж. Сформована варіація навчальних параметрів для моделей нейронних мереж із різними навчальними періодами, кількістю прихованих шарів та нейронів. Розроблено програму навчання нейронних мереж. Перевірка результатів експериментального дослідження системи прогнозування відмов обладнання в реальних умовах показала збільшення достовірності прогнозування аномальних станів на 9 %. Опис продукції Автори роботи Єременко Володимир Станіславович Запорожець Артур Олександрович Свердлова Анастасія Дмитрівна Додано в НРАТ 2022-03-09 Закрити