РАСПОЗНАВАНИЕ ТОПОЛОГИИ ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ СЕТИ В РЕАЛЬНОМ ВРЕМЕНИ НА ОСНОВЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ
Готман Наталья
Институт социально-экономических и энергетических проблем Севера ФИЦ Коми НЦ УрО РАН, научный сотрудник
Аннотация: Решена задача определения изменения топологии электрической сети в реальном времени с помощью классификатора на основе сверточных нейронных сетей по данным измерений напряжений и токов, поступающих от устройств синхронизированных векторных измерений. Рассмотрены 14- и 140-узловая тестовые схемы, проведено сравнение точности результатов определения изменения состояния линий электропередачи (включена/выключена). Расчеты проводились по программе на языке Julia с применением пакета Flux (библиотеки глубокого обучения). Исследовано влияние различных факторов на точность определения топологии.