Искусственный интеллект для энергетики: прогнозирование аварий изоляторов с рекордной точностью
Учёные из России, Азии и Европы нашли способ снизить аварийность линий электропередач с помощью искусственного интеллекта. Новый метод на основе машинного обучения с почти безупречной точностью предсказывает пробои изоляторов Учёные Центра практического искусственного интеллекта Сбербанка, совместно с коллегами из России и за границей, создали новый метод мониторинга изоляторов воздушных линий электропередачи. Исследование опубликовано в журнале Engineering Applications of Artificial Intelligence. Методика анализирует данные о токе утечки и напряжении, прогнозируя возможные пробои изоляторов. Она работает в два этапа: сначала оценивает состояние поверхности — сухая она или влажная, затем определяет риск аварии. Точность классификации состояния достигает 98%, вероятность ошибки в прогнозе пробоя составляет менее 1,16%. Это значительно лучше традиционных методов диагностики, таких как визуальный осмотр и инфракрасные камеры, которые требуют больше ресурсов и не всегда точны. Для разработки метода использовали открытую библиотеку LightAutoML, созданную в Центре искусственного интеллекта Сбера. Эта технология важна для энергетических компаний, поскольку позволяет перейти от планового обслуживания к проактивным ремонтам. Это может снизить затраты и повысить надёжность электроснабжения. Для науки метод открывает новые горизонты анализа состояния электрооборудования. Для общества это означает уменьшение количества аварийных отключений, особенно в регионах с высокой влажностью и загрязнением. Глеб Гусев, директор Центра практического искусственного интеллекта Сбербанка, отмечает: «Исследование важно для цифровизации энергетики. Мы показали, что машинное обучение может предсказывать аварии с рекордной точностью. Метод учитывает ключевые факторы риска — загрязнение и влажность — и работает на реальных данных. Внедрение таких решений снизит затраты на обслуживание и повысит надёжность сетей. Мы видим большой интерес со стороны отрасли и планируем развивать это направление». Работа также закладывает основу для умных энергосистем будущего. Метод можно адаптировать для различных типов изоляторов и уровней напряжения, что делает его универсальным инструментом для повышения устойчивости электросетевой инфраструктуры. [Больше новостей находятся в нашем мобильном приложении MONDIARA](https://mondiara.com/) Скачайте бесплатное приложение в [App Store](https://apps.apple.com/ru/app/m-o-n-d-i-a-r-a/id6475953453) или [Google Play](https://play.google.com/store/apps/details?id=com.mondiara.app) Источник: www.sberbank.ru
Пост взят с международного финтех-медиа ресурса
ДЛЯ ЛЮДЕЙ