Трансформаторные подстанции 110/10 кВ играют ключевую роль в энергетической инфраструктуре, обеспечивая передачу и распределение электроэнергии на региональном уровне. Однако в связи с возрастанием сложности электрооборудования и необходимостью обеспечения его надежности, диагностика состояния трансформаторных подстанций становится все более важной задачей. Традиционные методы диагностики, такие как визуальный осмотр и физические измерения, имеют свои ограничения в точности и эффективности. В связи с этим, развитие методов диагностики на основе искусственного интеллекта и машинного обучения представляет большой интерес и потенциал для улучшения процесса обслуживания и надежности трансформаторных подстанций.
Одним из ключевых аспектов развития методов диагностики на основе искусственного интеллекта является обработка и анализ больших объемов данных, получаемых от трансформаторных подстанций [1]. Машинное обучение позволяет автоматически извлекать закономерности и связи из этих данных, создавая модели, которые способны предсказывать состояние подстанций и выявлять потенциальные проблемы. Такие модели могут быть обучены на исторических данных о повреждениях и отказах, что позволяет улучшить точность предсказаний и минимизировать риски.
Использование искусственного интеллекта и машинного обучения также позволяет автоматизировать процесс диагностики [2]. Например, системы мониторинга на основе искусственного интеллекта могут контролировать работу трансформаторных подстанций в режиме реального времени, анализировать данные с различных датчиков и предупреждать о возможных отклонениях. Это сокращает необходимость вручную проводить проверки и обследования, что экономит время и ресурсы.
Другим важным аспектом развития методов диагностики трансформаторных подстанций с использованием искусственного интеллекта и машинного обучения является обеспечение высокой точности и надежности результатов [3]. Для этого требуется проведение обширных экспериментальных исследований, сравнение полученных данных с результатами традиционных методов диагностики и подтверждение их эффективности на реальных трансформаторных подстанциях. Это позволит убедиться в надежности применения искусственного интеллекта и машинного обучения в данной области и создать основу для дальнейшего применения этих методов в инженерной практике.