Програмне забезпечення виявлення аномалій в роботi електромережi на базi алгоритмiв неконтрольованого навчання
Вантажиться...
Дата
2024
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Структура та обсяг магістерської дисертації. Магістерська дисертація
складається зі вступу, 5 розділів, висновків, 14 посилань на джерела. Обсяг
дисертації 87 сторінок, котрі містять 16 рисунків.
Актуальність теми.
Сучасний розвиток енергетичних мереж
супроводжується необхідністю забезпечення стабільної роботи електромереж,
що є критично важливим для багатьох галузей. Виявлення та попередження
аномалій у роботі електромереж може зменшити ризики аварійних ситуацій і
забезпечити надійну роботу енергетичних систем. Це питання є особливо
актуальним в умовах зростаючих вимог до стабільності електропостачання.
Мета і задачі дослідження. Метою дослідження є розробка програмного
забезпечення для виявлення аномалій у роботі електромережі на основі
алгоритмів неконтрольованого навчання, для підвищення надійності та
стабільності роботи мережі.
Основними завданнями є:
• аналіз поточного стану підходів до виявлення аномалій в електромережах;
• визначення основних параметрів, що впливають на стабільність
роботи електромережі (коефіцієнт потужності, гармонійні спотворення,
фазовий баланс, активна і реактивна потужність);
• розробка алгоритму для виявлення аномалій з використанням
алгоритму неконтрольованого навчання;
• реалізація програмного забезпечення для моніторингу аномалій та
тестування його ефективності.
Методи дослідження. У дослідженні використовується метод
порівняльного аналізу різних алгоритмів неконтрольованого навчання, зокрема
Isolation Forest, для виявлення аномалій у даних електромережі. Крім того,
застосовується статистичний аналіз для оцінки параметрів роботи мережі.
Практичне значення одержаних результатів. Результати дослідження
представлені у вигляді програмного продукту, що дозволяє виявляти аномалії у
роботі електромережі в реальному часі. Це програмне забезпечення може бути
використане операторами електромереж для підвищення надійності системи і
попередження аварійних ситуацій.
Об’єктом дослідження є процес виявлення аномалій в роботі електромережі.
Предметом дослідження є програмне забезпечення для моніторингу та
виявлення аномалій у роботі електромережі на основі алгоритму
неконтрольованого навчання.
Опис
Ключові слова
виявлення аномалій, електромережа, неконтрольоване навчання, Python, PostgreSQL, anomaly detection, power grid, unsupervised learning
Бібліографічний опис
Горнатко, І. О. Програмне забезпечення виявлення аномалій в роботi електромережi на базi алгоритмiв неконтрольованого навчання : магістерська дис. : 121 Інженерія програмного забезпечення / Горнатко Іван Олексійович. – Київ, 2024. – 103 с.