Библиографическое описание:Идентификация низкочастотных колебаний и синхронных качаний методами искусственного интеллекта : доклад, тезисы доклада / М. О. Перцевой, А. А. Ачитаев. - [Б. м. : б. и.], 2024. - Текст : непосредственный // Гидроэнергетика. Актуальные задачи и направления работы : Аннотационный сборник работ участников II Всероссийской научно-практической конференции / Непорожневские чтения - 2024 (2024 ; 28.03 - 28.03 ; Москва). - Санкт-Петербург, 2024. - С. 130-139. - ISBN 9785742286325.
Аннотация:В настоящее время расширяется спрос по применению систем мониторинга переходных режимов на электростанциях. Статья посвящена анализу параметров для определения характеристик низкочастотных колебаний.
Currently, the demand for the application of transient monitoring systems in power plants is expanding. The article is devoted to the analysis of parameters for determining the characteristics of low-frequency oscillations.
Ключевые слова:единая энергетическая система, система мониторинга переходных режимов, устройства синхронизированных векторных измерений, низкочастотные колебания, синхронные качания, ремонт по состоянию, мониторинг состояния ЭЭС, математическая модель СМПР, нейронные сети, нейронная сеть с затухающими синусоидами, Unified Energy System, transient monitoring system, synchronized vector measurement devices, low-frequency oscillations, synchronous swings, repair by condition, monitoring of the state of the EES, mathematical model of the SCADA, neural networks, neural network with damped sinusoids
