Анализ технического состояния трансформаторов с применением алгоритмов машинного обучения : магистерская диссертация

Abstract

The purpose of this work is to adapt existing machine learning methods for analyzing the technical condition of power transformers. The paper describes a developed method for analyzing power transformers based on their technical condition by creating a classification model using a dataset that includes results from chromatographic analysis and the year of manufacture of the transformers. To increase the level of confidence in the new analysis method, Shapley additive explanation was utilized.

Целью настоящей работы является адаптация существующих методов машинного обучения для анализа технического состояния силовых трансформаторов. В работе описан разработанный метод анализа силовых трансформаторов по их техническому состоянию, путем создания модели классификации, используя набор данных, в который входят результаты хроматографического анализа и год выпуска трансформаторов. Для увеличения степени доверия к новому методу анализа использовалось аддитивное объяснение Шепли.