Математическое моделирование и алгоритмическое обеспечение комплексной оценки технического состояния энергетического оборудования на основе метода кластеризации K-MEANS
Аннотация. В статье рассматривается проблема повышения эффек-тивности диагностики электрооборудования энергосистем. Предложена комплексная методика, интегрирующая нормативные критерии оценки технического состояния трансформаторов, кабельных и воздушных линий с алгоритмами машинного обучения. Особое внимание уделено выбору и обоснованию диагностических параметров на основе действующих нормативных документов. Разработан и детально описан алгоритм автоматизированной классификации состояния оборудования на основе метода k-means, позволяющий перейти от планово-предупредительного обслуживания к системе управления по фактическому состоянию. Приведены структурная схема процесса оценки и этапы реализации алгоритма.
Ключевые слова: диагностика электрооборудования, кластерный анализ, k-means, работоспособное состояние, трансформаторы, кабельные линии, воздушные линии.
Содержание не найдено
Список использованных источников
1. Правила устройства электроустановок (ПУЭ 7 изд.).
2. Правила технической эксплуатации электроустановок потребителей (ПТЭЭП).
3. РД 34.45-51.300-97 «Объем и нормы испытаний электрооборудова-ния»
4. ГОСТ Р 52726-2007 «Трансформаторы силовые. Общие технические условия».
5. Е.В. Сивоголовка, Методы оценки качества четкой кластеризации. [Электронный ресурс]: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=19348877
Простота и интерпретируемость: Алгоритм интуитивно понятен, а результаты легко поддаются смысловой интерпретации, что критически важно для инженерно-технического персонала.
Высокая скорость работы: k-means эффективен при работе с большими наборами данных, что позволяет применять его в системах онлайн- или квази-онлайн мониторинга.
Масштабируемость: Алгоритм легко адаптируется к увеличению количества объектов и диагностических параметров.
В контексте данной задачи каждый кластер будет соответствовать одному из классов технического состояния оборудования: «Исправное», «Требует внимания» (или «Требует диагностики»), «Аварийное».
Ключевым этапом исследования являлся выбор диагностических параметров, которые будут выступать в качестве входных данных для алгоритма кластеризации. Критерии были отобраны на основе глубокого анализа требований нормативно-технической документации, регламентир