Прогнозирование ресурса электроизоляционных материалов силовых кабелей с использованием метода искусственных нейронных сетей (174,00 руб.)

Стр.3

Стр.4

Стр.5

УДК 621.315.3: 621.316.99 ББК 31.19 П536 Печатается по решению экспертной группы комитета по инженерному направлению науки и образования при Ученом совете Южного федерального университета (протокол № 7 от 17 апреля 2019 г.) Рецензенты: главный инженер производственного отделения "Юго-Западные электрические сети филиала ПАО "Россети Юг" – "Ростовэнерго" И. М. Токарев доктор технических наук, профессор РГУПС А. Н. Чукарин Полуянович, Н. К. П536 Прогнозирование ресурса электроизоляционных материалов силовых кабелей с использованием метода искусственных нейронных сетей : монография / Н. К. Полуянович, М. Н. Дубяго, Н. В. Азаров, А. В. Огреничев ; под редакцией Н. К. Полуянович ; Южный федеральный университет. – Ростов-на-Дону ; Таганрог : Издательство Южного федерального университета, 2022. – 116 с. ISBN 978-5-9275-4057-0 DOI 10.18522/801287349 Монография посвящена исследованиям термофлуктуационных процессов для решения задач диагностики и прогнозирования остаточного ресурса изоляционных материалов на основе неразрушающего температурного метода. Рассматриваются вопросы создания диагностики и прогнозирования термофлуктуационных процессов изоляционных материалов силовых кабельных линий (СКЛ) на основе таких методов искусственного интеллекта, как нейронные сети. Разработана нейросеть для определения температурного режима токоведущей жилы силового кабеля и проведен сравнительный анализ экспериментальных и расчетных характеристик. Книга предназначена для специалистов и исследователей, занимающихся вопросами неразрушающего контроля изоляции и прогнозирования ресурса силовых кабельных линий с учетом режимных параметров сети. УДК 621.315.3: 621.316.99 ББК 31.19 ISBN 978-5-9275-4057-0 © Южный федеральный университет, 2022 © Полуянович Н. К., Дубяго М. Н., Азаров Н. В., Огреничев А. В., 2022 © Оформление. Макет. Издательство Южного федерального университета, 2022

Стр.3

ОГЛАВЛЕНИЕ СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ ..................... 5 ВВЕДЕНИЕ ...................................................................................................... 6 1. ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА ДИАГНОСТИКИ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ТЕРМОФЛУКТУАЦИОННЫХ ............................... 9 ПРОЦЕССОВ СИЛОВЫХ КАБЕЛЬНЫХ СЕТЕЙ ........................................ 9 1.1. Задачи диагностики и прогнозирования ................................................. 9 термофлуктуационных процессов СКЛ .......................................................... 9 1.2. Анализ систем прогнозирования термофлуктуационных процессов ... 11 1.3. Разработка тепловой схемы замещения СКЛ ........................................ 16 1.4. Интеллектуальная система мониторинга силовых ................................ 20 кабельных линий ............................................................................................ 20 Выводы по главе 1 .......................................................................................... 23 2. РАССМОТРЕНИЕ МЕТОДОВ И МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ .................................................................................. 25 2.1. Требования к краткосрочному прогнозированию ................................. 25 2.2. Классификация методов краткосрочного .............................................. 25 прогнозирования ............................................................................................ 25 2.3. Методы искусственного интеллекта ...................................................... 28 2.4. Обзор и выбор программных средств для разработки ИНС ................. 33 Выводы по главе 2 .......................................................................................... 36 3. СИНТЕЗ КОНФИГУРАЦИИ ИНС ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ТЕРМИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ .................................................................... 38 3.1. Математическая модель искусственного нейрона ................................ 38 3.1.1. Нейросеть с одним слоем ..................................................................... 39 3.1.2. Многослойный персептрон .................................................................. 41 3.2. Анализ и выбор структуры нейросети ................................................... 42 3.2.1. Выбор архитектуры нейросети ............................................................ 42 3.2.2. Выбор передаточной функции нейросети и оценка прогнозирования термических процессов .................................................... 46 3.3. Синтез структуры нейронной сети, применяемой для прогнозирования ...................................................................................... 53 3.3.1. Разработка и описание нейросетевой системы ................................... 53 3.3.2. Расчет и выбор количества скрытых слоев и нейронов в них ........... 56 3

Стр.4

Оглавление 3.4. Разработка алгоритма определения и подстройки весовых коэффициентов ............................................................................................... 60 3.4.1. Процесс обучения нейронной сети ...................................................... 62 3.4.2. Сравнительный анализ алгоритмов обучения ИНС ............................ 63 3.4.3. Метод обратного распространения ошибки ........................................ 67 Выводы по главе 3 .......................................................................................... 72 4. РЕАЛИЗАЦИЯ НЕЙРОСЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ТЕМПЕРАТУРЫ ЖИЛЫ СКЛ .............................. 74 4.1. Структурная схема микроконтроллерного устройства .......................... 76 согласования и обработки данных ................................................................. 76 4.2. Экспериментальные исследования по обучающей выборки ................. 78 4.2.1. Алгоритм работы базы экспериментальных данных для ................... 79 обучения ИНС ................................................................................................. 79 4.2.2. Ускоренное старение изоляции кабеля ................................................ 87 4.3. Экспериментальные исследования контрольной выборки состаренных образцов СКЛ ........................................................................... 91 Вывод по главе 4 ............................................................................................. 95 ЗАКЛЮЧЕНИЕ ............................................................................................... 97 СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ ............................................................................ 100 ПРИЛОЖЕНИЕ 1 ......................................................................................... 112 ПРИЛОЖЕНИЕ 2 ......................................................................................... 115 4

Стр.5