Повышение распознаваемости режимов функционирования системы электроснабжения на основе методов машинного обучения
В статье анализируется перспективность применения в релейной защите и автоматике электрических сетей методов, основанных на многократном моделировании, статистической обработке результатов модельных экспериментов и машинного обучения. Предлагаются новые способы объединения логических сигналов от различных пусковых органов устройства многомерной релейной защиты для повышения надежности и распознаваемости нормальных и аварийных режимов работы энергосистемы с помощью искусственной нейронной сети и методом дерева решений. Определены параметры срабатывания пяти отдельных одномерных пусковых органов по критерию Байеса минимизации среднего риска.