TY - JOUR

T1 - Автокодирующая рекуррентная нейронная сеть для задач автоматизации анализа временных рядов на объектах энергетики

AU - Matrenin, P.v.

AU - Khalyasmaa, A.i.

AU - Potachits, Y.v.

PY - 2023

Y1 - 2023

N2 - Цифровизация топливно-энергетического комплекса приводит к увеличению объема собираемых с объектов электроэнергетики цифровых данных и скорости их накопления, но препятствием для использования больших данных, содержащих измерения мощности, тока и напряжения, является отсутствие в данных разметки, содержащих сведения об аварийных режимах работы, техническом состоянии оборудования, аномалиях. Таким образом, несмотря на большой объем данных, сохраняется дефицит размеченных данных, пригодных для обучения, валидации и тестирования моделей на базе машинного обучения. Разметка таких объемов данных экспертом занимает слишком много времени, поэтому актуальной задачей является автоматическая идентификация в данных фрагментов, которые потенциально представляют наибольший интерес. Целью работы является разработка метода приоритезации фрагментов временных рядов с помощью предложенной модели компактного рекуррентного автокодировщика для автоматизации их анализа и разметки данных на объектах электроэнергетики. Для достижения цели была разработана архитектура нейронной сети на базе рекуррентных ячеек кодирования и декодирования, способная обучаться без учителя, и апробирована на двух наборах данных: синтетическом синусоидальном сигнале с пропущенными значениями и измерениях тока на участке электрической сети, содержащих кратковременные превышения значений тока. Отличием работы является компактная архитектура рекуррентной автокодирующей модели и высокая интерпретируемость получаемых выходных значений. Наиболее существенными результатами являются модель автокодирующей нейронной сети для автоматического выявления отклонений во временных рядах без формирования изначального предположения о виде отклонений и предложенный алгоритм использования разработанной модели для приоритезации анализа и разметки фрагментов временных рядов в задачах электроэнергетики. Значимость результатов заключается в том, что предложенный метод позволяет существенно сократить время на анализ и разметку больших массивов временных рядов, содержащих данные режимных параметров электрических сетей, что позволит использовать эти данные для обучения, валидации и тестирования моделей.

AB - Цифровизация топливно-энергетического комплекса приводит к увеличению объема собираемых с объектов электроэнергетики цифровых данных и скорости их накопления, но препятствием для использования больших данных, содержащих измерения мощности, тока и напряжения, является отсутствие в данных разметки, содержащих сведения об аварийных режимах работы, техническом состоянии оборудования, аномалиях. Таким образом, несмотря на большой объем данных, сохраняется дефицит размеченных данных, пригодных для обучения, валидации и тестирования моделей на базе машинного обучения. Разметка таких объемов данных экспертом занимает слишком много времени, поэтому актуальной задачей является автоматическая идентификация в данных фрагментов, которые потенциально представляют наибольший интерес. Целью работы является разработка метода приоритезации фрагментов временных рядов с помощью предложенной модели компактного рекуррентного автокодировщика для автоматизации их анализа и разметки данных на объектах электроэнергетики. Для достижения цели была разработана архитектура нейронной сети на базе рекуррентных ячеек кодирования и декодирования, способная обучаться без учителя, и апробирована на двух наборах данных: синтетическом синусоидальном сигнале с пропущенными значениями и измерениях тока на участке электрической сети, содержащих кратковременные превышения значений тока. Отличием работы является компактная архитектура рекуррентной автокодирующей модели и высокая интерпретируемость получаемых выходных значений. Наиболее существенными результатами являются модель автокодирующей нейронной сети для автоматического выявления отклонений во временных рядах без формирования изначального предположения о виде отклонений и предложенный алгоритм использования разработанной модели для приоритезации анализа и разметки фрагментов временных рядов в задачах электроэнергетики. Значимость результатов заключается в том, что предложенный метод позволяет существенно сократить время на анализ и разметку больших массивов временных рядов, содержащих данные режимных параметров электрических сетей, что позволит использовать эти данные для обучения, валидации и тестирования моделей.

UR - https://gateway.webofknowledge.com/gateway/Gateway.cgi?GWVersion=2&SrcAuth=tsmetrics&SrcApp=tsm_test&DestApp=WOS_CPL&DestLinkType=FullRecord&KeyUT=000994818300006

UR - http://www.scopus.com/inward/record.url?partnerID=8YFLogxK&scp=85165252958

U2 - 10.52254/1857-0070.2023.2-58-06

DO - 10.52254/1857-0070.2023.2-58-06

M3 - Статья

SP - 61

EP - 71

JO - Problems of the Regional Energetics

JF - Problems of the Regional Energetics

SN - 1857-0070

IS - 2(58)

ER -