Управление микропроцессорным блоком релейной защиты с использованием машинного обучения

Баширова Эльмира Муссаевна; Прахов Иван Викторович; Ушаков Артем Сергеевич; Ковальчук Григорий Николаевич

doi:10.5281/zenodo.15586123

Авторы

Баширова Эльмира Муссаевна ФГБОУ ВО ИНН «Уфимский государственный нефтяной технический университет» Автор ushakovv.as@yandex.ru
Прахов Иван Викторович ФГБОУ ВО ИНН «Уфимский государственный нефтяной технический университет» Автор ushakovv.as@yandex.ru
Ушаков Артем Сергеевич ФГБОУ ВО ИНН «Уфимский государственный нефтяной технический университет» Автор ushakovv.as@yandex.ru
Ковальчук Григорий Николаевич ФГБОУ ВО ИНН «Уфимский государственный нефтяной технический университет» Автор grigoriy.kovalchuk@mail.ru

DOI:

https://doi.org/10.5281/zenodo.15586123

Ключевые слова:

разработка, релейная защита, микропроцессорный терминал, нейронная сеть, прогнозирование, анализ данных

Лицензия

Метаданные этой статьи распространяются под лицензией CC BY 4.0

Аннотация

В настоящей статье дано описание программного продукта, предназначенного для мониторинга и анализа работы микропроцессорного терминала релейной защиты. Рассмотрена архитектура разработанного программного продукта, который поддерживает работу как с данными, получаемыми в реальном времени, так и симулированными, что обеспечивает удобство при его использовании. Также рассматривается использование искусственного интеллекта для прогнозирования критических событий.

Скачивания

Данные по скачиваниям пока не доступны.

Библиографические ссылки

1. Умные приборы учета газа, воды и электроэнергии [Электронный ресурс]. – URL: https://www.tadviser.ru/index.php/Умные_приборы_учета_газа_воды_и_электроэнергии (дата обращения 15.02.2025).

2. Устройство РЗА [Электронный ресурс]. – URL: https://i-mt.net/ustrojstvo-rza/ (дата обращения 16.02.2025).

3. Королев, М. А. Внедрение искусственного интеллекта в измерительные приборы для исключения погрешностей, вызванных внешней средой / М. А. Королев, М. Ф. Шван // Интеграция науки и образования в вузах нефтегазового профиля - 2024: Материалы Международной научно-методической конференции, Салават, 22-26 апреля 2024 года. – Салават: УНПЦ "Издательство УГНТУ", 2024. – С. 367-368. – EDN LXUZUJ.

4. Никитин, А. В. Применение нейронной сети в имитационно-моделирующем комплексе на базе технических средств "ОВЕН" / А. В. Никитин, Л. В. Сушенцов, Э. М. Баширова // Интеграция науки и образования в вузах нефтегазового профиля - 2024 : Материалы Международной научно-методической конференции, Салават, 22–26 апреля 2024 года. – Салават: УНПЦ "Издательство УГНТУ", 2024. – С. 243-245. – EDN LAECLQ.

5. Диагностика технического состояния электрооборудования систем электроснабжения. Общие вопросы и физические основы методов диагностики: Учебное пособие / В. А. Шабанов, М. Г. Баширов, П. А. Хлюпин [и др.]. Том Часть 1. – Москва: Издательский дом МЭИ, 2018. – 288 с. – ISBN 978-5-7076-1955-0. – EDN AHFYOU.

REFERENCES LIST

1. Umnye pribory ucheta gaza, vody i elektroenergii [Elektronnyi resurs]. – URL: https://www.tadviser.ru/index.php/Umnye_pribory_ucheta_gaza_vody_i_elektroenergii (data obrashcheniia 15.02.2025).

2. Ustroistvo RZA [Elektronnyi resurs]. – URL: https://i-mt.net/ustrojstvo-rza/ (data obrashcheniia 16.02.2025).

3. Korolev, M. A. Vnedrenie iskusstvennogo intellekta v izmeritelnye pribory dlia iskliucheniia pogreshnostei, vyzvannykh vneshnei sredoi / M. A. Korolev, M. F. Shvan // Integratsiia nauki i obrazovaniia v vuzakh neftegazovogo profilia - 2024: Materialy Mezhdunarodnoi nauchno-metodicheskoi konferentsii, Salavat, 22-26 aprelia 2024 goda. – Salavat: UNPTs Izdatelstvo UGNTU, 2024. – S. 367-368. – EDN LXUZUJ.

4. Nikitin, A. V. Primenenie neironnoi seti v imitatsionno-modeliruiushchem komplekse na baze tekhnicheskikh sredstv OVEN / A. V. Nikitin, L. V. Sushentsov, E. M. Bashirova // Integratsiia nauki i obrazovaniia v vuzakh neftegazovogo profilia - 2024 : Materialy Mezhdunarodnoi nauchno-metodicheskoi konferentsii, Salavat, 22–26 aprelia 2024 goda. – Salavat: UNPTs Izdatelstvo UGNTU, 2024. – S. 243-245. – EDN LAECLQ.

5. Diagnostika tekhnicheskogo sostoianiia elektrooborudovaniia sistem elektrosnabzheniia. Obshchie voprosy i fizicheskie osnovy metodov diagnostiki: Uchebnoe posobie / V. A. Shabanov, M. G. Bashirov, P. A. Khliupin [i dr.]. Tom Chast 1. – Moskva: Izdatelskii dom MEI, 2018. – 288 s. – ISBN 978-5-7076-1955-0. – EDN AHFYOU.