Библиографическое описание:Основы интеллектуального анализа данных на примере ГЭС : доклад, тезисы доклада / В. Д. Ермакова, Е. Е. Винделович. - [Б. м. : б. и.], 2024. - Текст : непосредственный // = Гидроэлектростанции в XXI веке : Сборник материалов XI Всероссийской научно-практической конференции / Гидроэлектростанции в XXI веке (2024 ; 21.05 - 23.05 ; Саяногорск; Черемушки). - Саяногорск; Черемушки. - С. 306-312. - ISBN 9785763850024.
Аннотация:This article discusses the use of data mining (IAD) methods in the field of hydroelectric power plants (HPPs). The paper emphasizes that with the growth of digitalization in the energy sector, the use of IAD is becoming increasingly important for improving production processes and preventing accidents at hydroelectric power plants. The authors conduct a comparative analysis of key IAD methods, such as clustering, search for associative rules, classification, regression and time series analysis. When analyzing IAD methods, several aspects are taken into account - data processing speed, forecast accuracy, error tolerance and adaptability. It is concluded that the integrated use of various IAD methods can ensure maximum efficiency of their application at hydroelectric power plants.
В данной статье рассматривается вопрос использования методов интеллектуального анализа данных (ИАД) в сфере гидроэлектростанций (ГЭС). В работе подчеркивается, что с ростом цифровизации в энергетике, применение ИАД становится все более значимым для улучшения производственных процессов и предотвращения аварийных ситуаций на ГЭС. Авторы проводят сравнительный анализ ключевых методов ИАД, таких как кластеризация, поиск ассоциативных правил, классификация, регрессия и анализ временных рядов. При анализе методов ИАД учитываются несколько аспектов - скорость обработки данных, точность прогнозов, устойчивость к ошибкам и способность к адаптации. Делается вывод, что комплексное использование различных методов ИАД может обеспечить максимальную эффективность их применения на гидроэлектростанциях.
Ключевые слова:data mining, IAD methods, clustering, search for associative rules, classification, regression, time series analysis, интеллектуальный анализ данных, методы ИАД, кластеризация, поиск ассоциативных правил, классификация, регрессия, анализ временных рядов
