Полное описание

Дементий, Юрий Анатольевич. Интеллектуальный алгоритм интервальной оценки параметров дугогасящего реактора / Ю. А. Дементий, Е. В. Шорников, К. П. Николаев. - DOI 10.47026/1810-1909-2021-3-64-72. - Текст : непосредственный // Чувашский государственный университет имени И. Н. Ульянова. Вестник Чувашского университета : научный журнал. - 2021. - N 3. - С. 64-72. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 1810-1909.

ГРНТИ	УДК
28.23	004.8
28.23.25	004.85
59.29	621.316.732.3

Рубрики:
Искусственный интеллект
Машинное обучение
Параметрическая идентификация
Дугогасящий реактор
Регуляризация

Кл.слова (ненормированные): машинное обучение -- интервальная оценка -- параметрическая идентификация -- дугогасящий реактор -- регуляризация -- информативность данных -- обобщающая способность
Аннотация: Задачей дугогасящего реактора является снижение емкостного тока сети до безопасного уровня, при котором ток однофазного замыкания на землю в месте повреждения не превышает значения пяти ампер. Сниженный до допустимого уровня ток предотвращает открытое горение электрической дуги в месте замыкания. Для правильной работы данного устройства автоматике управления дугогасящим реактором необходимо выполнить настройку контура нулевой последовательности в резонанс, при котором наблюдается баланс емкостного тока сети и индуктивного тока реактора. Для выполнения данной настройки необязательно обладать информацией об абсолютных значениях параметров схемы замещения контура нулевой последовательности, но, определив их, устройство автоматики способно решать более широкий спектр задач, связанный с диагностикой сети и увеличением эффективности работы дугогасящего реактора. В данной статье рассматривается подход к решению задачи параметрической идентификации дугогасящего реактора с использованием метода интервальной оценки параметров объекта. Информация о режимах работы дугогасящего реактора получена при помощи имитационной модели объекта. С использованием полученных значений определены объектные параметры при помощи функции, обратной к имитационной модели. Зависимость объектных параметров от наблюдаемых аппроксимирована с использованием моделей верхней и нижней оценок каждого параметра. Для настройки моделей оценок применен метод квантильной регрессии. Выявлена потребность в увеличении обобщающей способности алгоритма. Предложен метод настройки параметров регуляризации процесса обучения для увеличения обобщающей способности алгоритма без увеличения информативности данных в обучающей выборке. Представлены результаты работы алгоритма на примере оценки параметров ветви намагничивания дугогасящего реактора. Получены границы интервала эквивалентного сопротивления потерь магнитопровода и индуктивности намагничивания. Проанализированы ограничения методов, даны рекомендации по улучшению качества работы алгоритмов.
Доп. точки доступа:
Шорников, Евгений Владимирович
Николаев, Кирилл Петрович


Нет сведений об экземплярах
Держатели документа:
Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -785238-294745)

Шифр в сводном ЭК: c945f36812ee24c608aa59b108d21e03

Заказать
Заказ фрагмента документа ₽