Весь цикл работ
по автоматизации
Наши услуги — разработка и внедрение АСУТП «под ключ»
Установленная мощность автоматизированного оборудования — 33 000 МВт
Наши услуги — разработка и внедрение АСУТП «под ключ»
Установленная мощность автоматизированного оборудования — 33 000 МВт
Наши услуги — разработка и внедрение АСУТП «под ключ»
Установленная мощность автоматизированного оборудования — 33 000 МВт

Пресс-центр

Программно-аналитический модуль предиктивной аналитики

Напечатать

Авторы:
1. А.А. Коршикова, ООО “Инконтрол”, Россия, Москва, aakorshikova@gmail.com.
2. А.Г. Трофимов, Национальный исследовательский ядерный университет “МИФИ”, Россия, Москва, atrofimov@list.ru

Предлагается метод раннего обнаружения дефектов технологического оборудования, который позволит работникам ускорить принятие решений, что является очередным шагом для создания кибер-физических систем в энергетике. Отдельное внимание уделено проблемам подготовки исходных данных для обучения модели. Формулируется математическая задача моделирования показателя аномальности, принимающего значения от 0 (нормальное функционирование) до 1 (аномальное функционирование). Предложен метод формирования сигнализации обнаружения аномальности работы технологического оборудования энергоблоков. Показано, что предложенная модель позволила выявить начало развития аварийной ситуации, в то время как отдельные измерения не обнаружили особенностей функционирования оборудования в предаварийном интервале времени.

Ключевые слова: технологическое оборудование, обнаружение дефектов, предиктивная аналитика, линейная регрессия, AUC ROC.

Программно-аналитический модуль предиктивной аналитики (pdf, 6.236 Mb)

Пока нет ни одного сообщения

Добавить комментарий
* Согласен на обработку персональных данных (подробнее)
Настоящим подтверждаю свое согласие на обработку персональных данных, ознакомлен и согласен с условиями политики конфиденциальности