title: Methods of artificial analysis for automated fault and disturbance analytics in power systems
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Степанов Юрий Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Stepanov Urij Aleksandrovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Смачев Кирилл Максимович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Smacev Kirill Maksimovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Блеканов Иван Станиславович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Blekanov Ivan Stanislavovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-03-24T15:53:33Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-03-24T15:53:33Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2020
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 070346
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/26675
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной работе рассматривается разработка системы анализа технологических нарушений в электросетях. Математический аппарат данной системы базируется на современных методах машинного обучения.  Разработанная система выполняет такие задачи как: прогнозирование аварий в трансформаторах и на линиях электропередач, оценка важности компонента электросети, а также визуализация и мониторинг состояния электросети.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The work is devoted to the development of a system for the analysis of technological disturbances in power networks. The mathematical tool of this system is based on modern methods of machine learning.  The developed system performs such tasks as: forecasting of failures in transformers and on power lines, evaluation of the importance of the power network component, as well as visualization and monitoring of the power network.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: искусственный интеллект
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: электросети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: методы классификации
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: графы
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: центральность
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: artificial intelligence
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: power grids
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: classification methods
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: graphs
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: centrality
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Methods of artificial analysis for automated fault and disturbance analytics in power systems
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Методы интеллектуального анализа данных аварийных событий и технологических нарушений в электрических системах
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Smacev_VKR.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26675/1/Smacev_VKR.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,8 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Smacev.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26675/2/reviewSV_Otzyv_Smacev.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 71,26 kB