Федорова, Наталія ВолодимирівнаГорнатко, Іван Олексійович2025-01-312025-01-312024Горнатко, 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.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/72311Структура 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.103 с.ukвиявлення аномалійелектромережанеконтрольоване навчанняPythonPostgreSQLanomaly detectionpower gridunsupervised learningMaster Thesis004.4