Застосування нейронних мереж для прогнозування вологості ізоляції силових маслонаповнених трансформаторів
DOI:
https://doi.org/10.20998/2079-3944.2019.2.02Ключові слова:
силовий трансформатор, трансформаторне масло, штучні нейронні мережі, целюлозна ізоляція, навчання мережіАнотація
Пропонується застосування нейронної мережі на основі нелінійної авторегресійної моделі з екзогенними входами для прогнозування вологості трансформаторного масла силових маслонаповнених трансформаторів. Із застосуванням інструменту Neural Network Toolbox в середовищі Matlab побудована нейронна мережа, виконано її навчання та тестування. Наведені результати використання побудованої нейронної мережі для прогнозування динаміки вологості трансформаторного масла протягом десяти днів експлуатації. Розглянута можливість використання результатів прогнозування для розрахунку вологості целюлозної ізоляції силового трансформатора.Посилання
Субботін С. О. Олійник А. О. Нейронні мережі: навч. посіб. // Запоріжжя. ЗНТУ, 2014 г. – 132 с.
Конограй С. П. Прогнозирование температуры верхних слоев масла силового трансформаторного оборудования с помощью нейронных сетей // Вісник НТУ "ХПІ". – 2010. – № 55. – С. 43-48.
Бондаренко В. Е., Шутенко О. В. Разработка нечеткой нейронной сети для интерпретации результатов анализа растворенных в масле газов // Електротехніка і електромеханіка – 2017. – № 2. – С. 49-56. doi: 10.20998/2074-272X.2017.2.08
Шутенко О. В. Прогнозирование значений показателей качества трансформаторного масла с помощью нейро нечеткой системы ANFIS // Світлотехніка та електроенергетика. – 2008. – № 4. – С. 49-56.
Sakthivel G., Arun Sankar S. Furan Prediction in Transformer Oil using Artificial Neural Network // International Journal of Computer Applications. – 2013. – № 4. – pp. 18-23.
Силовые трансформаторы. Справочная книга / под. ред. С. Д. Лизунова, А. К. Лоханина. М: Энергоиздат, 2004. – 616 с.
Мордкович А. Г. Система управления, мониторинга и диагностики трансформаторного оборудования СУМТО // ЭЛЕКТРО. Электротехника, электроэнергетика, электротехническая промышленность. – 2007. – №6. – С. 23–28.
Василевский В. В. Модель динамики влажности в системе "Бумажная изоляция – Трансформаторное масло" в нестационарных тепловых режимах силового трансформатора // Електротехніка і електромеханіка. – 2016. – №13 – С.17 – 20.
Boussaada, Zina & Curea, Octavian & Ahmed, Remaci & Camblong, Haritza & Najiba, Mrabet Bellaaj A Nonlinear Autoregressive Exogenous (NARX) Neural Network Model for the Prediction of the Daily Direct Solar Radiation // Energies. – 2018. – Vol.11 – pp 1 – 21. doi: 10.3390/en11030620
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
1. Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
2. Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
3. Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи.
